K8s -- Pod

Posted 2023-05-03

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Pod是Kubernetes调度的最小单元。一个Pod可以包含一个或多个容器，因此它可以被看作是内部容器的逻辑宿主机。Pod的设计理念是为了支持多个容器在一个Pod中共享网络和文件系统。因此处于一个Pod中的多个容器共享以下资源：

Pod、容器与Node（工作主机）之间的关系如下图所示：

通过yaml文件或者json描述Pod和其内容器的运行环境和期望状态，例如一个最简单的运行nginx应用的pod，定义如下：

将上述pod描述文件保存为nginx-pod.yaml，使用kubectl apply命令运行pod

下面简要分析一下上面的Pod定义文件：

Pod的生命周期是Replication Controller进行管理的。一个Pod的生命周期过程包括：

在整个过程中，Pod通常处于以下的五种阶段之一：

定义Pod时，可以指定restartPolicy字段，表明此Pod中的容器在何种条件下会重启。restartPolicy拥有三个候选值：

一般来说，Pod不会自动消失，只能手动销毁或者被预先定义好的controller销毁。但有一种特殊情况，当Pod处于Succeeded或Failed阶段，并且超过一定时间后（由master决定），会触发超时过期从而被销毁。

总体上来说，Kubernetes中拥有三种类型的controller：

R中的多变量K-S检验

【中文标题】R中的多变量K-S检验

【英文标题】：Multivariate K-S test in R

【发布时间】：2015-10-12 08:13:10

【问题描述】：

因此，我们可以运行 K-S 测试来评估 dtwo 数据集的分布是否存在差异，如 here 所述。

让我们获取以下数据

set.seed(123)
N <- 1000
var1 <- runif(N, min=0, max=0.5)
var2 <- runif(N, min=0.3, max=0.7)
var3 <- rbinom(n=N, size=1, prob = 0.45)

df <- data.frame(var1, var2, var3)

然后我们可以根据 var3 结果分开

df.1 <- subset(df, var3 == 1)
df.2 <- subset(df, var3 == 0)

现在我们可以运行 Kolmogorov-Smirnov 检验来检验每个单独变量的分布差异。

ks.test(jitter(df.1$var1), jitter(df.2$var1))
ks.test(jitter(df.1$var2), jitter(df.2$var2))

不出所料，我们没有发现差异，可以假设不同的数据集来自相同的分布。这可以通过以下方式可视化：

plot(ecdf(df.1$var1), col=2)
lines(ecdf(df.2$var1))

plot(ecdf(df.1$var2), col=3)
lines(ecdf(df.2$var2), col=4)

但是现在我们想考虑var3==0 和var3==1 之间的分布是否在我们同时考虑var1 和var2 时不同。 当我们有多个预测变量时，是否有一个 R 包可以运行这样的测试

here提出了类似的问题，但没有得到任何答复

似乎有一些文献： Example 1 Example 2

但似乎没有任何东西与 R 相关

【问题讨论】：

这个问题似乎是题外话，因为它是关于统计的，而不是真正的特定编程问题。也许最好在Cross Validated

上问这个问题

【参考方案1】：

Peacock, J. A. (1983) 中讨论了二维 KS 检验。天文学中的二维拟合优度检验。皇家天文学会月报，202(3)，615–627。 https://doi.org/10.1093/mnras/202.3.615

有一个实现，https://cran.r-project.org/web/packages/Peacock.test/