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在CCE集群中部署使用Flink Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据
设置文件存储挂载参数 本章节主要介绍如何设置文件存储的挂载参数。您可以在PV中设置挂载参数，然后通过PVC绑定PV，也可以在StorageClass中设置挂载参数，然后使用StorageClass创建PVC，动态创建出的PV会默认带有StorageClass中设置的挂载参数。 前提条件
配置自定义Header转发策略 配置跨域访问 配置高级转发规则 配置高级转发动作 在同一个集群中，多个Ingress可以使用同一个监听器（即使用同一个负载均衡器的同一个端口）。如果两个Ingress设置了不同的监听器配置，则实际生效的监听器配置将以最早创建的Ingress（简称为“
为什么Pod在节点不是均匀分布？ Kubernetes中的Pod调度原理 Kubernetes中kube-scheduler组件负责Pod的调度，对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的节点去运行这个 Pod。kube-scheduler
超时时间，单位为秒。 例如，设置为10，表明执行健康检查的超时等待时间为10秒，如果超过这个时间，本次健康检查就被视为失败。若设置为0或不设置，默认超时等待时间为1秒。 成功阈值（successThreshold） 探测失败后，将状态转变为成功所需要的最小连续成功次数。例如，设置为1时，表明健
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取
运行的多个Pod同时挂载同一文件存储，后设置的挂载参数不会覆盖已有参数值。针对上述场景希望设置不同的挂载参数，可以同时设置nosharecache挂载参数。 极速文件存储挂载参数 CCE的存储插件everest在挂载极速文件存储时默认设置了如表1所示的参数。 表1 极速文件存储挂载参数
如何设置容器内的DNS策略？ CCE支持通过dnsPolicy标记每个Pod配置不同的DNS策略： None：表示空的DNS设置，这种方式一般用于想要自定义DNS配置的场景，而且，往往需要和dnsConfig配合一起使用达到自定义DNS的目的。 Default：从运行所在的节点继
bernetes社区原生版本，与社区最新版本保持紧密同步，完全兼容Kubernetes API和Kubectl。 在Kubernetes中，Pod的spec中包含一个restartPolicy字段，其取值包括：Always、OnFailure和Never，默认值为：Always。
停止前处理：容器停止前触发。设置停止前处理，确保升级或实例删除时可提前将实例中运行的业务排水。详细请参见停止前处理。 启动命令 在默认情况下，镜像启动时会运行默认命令，如果想运行特定命令或重写镜像默认值，需要进行相应设置。 Docker的镜像拥有存储镜像信息的相关元数据，如果不设置生命周期命令和
Kubeflow的诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，
权。 步骤二：创建集群 您需要在CCE服务中创建一个集群，以提供Kubernetes服务。 步骤三：在集群中创建节点池和节点 您需在集群中创建节点，即可在节点上运行您的容器化应用。 步骤四：使用kubectl命令行工具连接集群 在使用Helm模板前，您需要在一台虚拟机上使用kubectl命令行工具连接刚刚创建的集群。
添加多条反亲和性规则时，即设置多个标签筛选需要反亲和的Pod，则本次创建的Pod会尽量同时反亲和多个满足标签筛选的Pod。但即使每个拓扑域都存在需要反亲和的Pod，也会选择一个拓扑域进行调度。 在右侧弹出窗口中单击“添加策略”，设置节点标签筛选规则。 表3 负载亲和/反亲和调度策略设置参数说明 参数
Turbo集群时如何设置IPv6服务网段 问题背景 当您需要创建一个IPv4/IPv6双栈的CCE Turbo集群时，需要设置IPv6服务网段，该网段默认值为fc00::/112，包含了65536个IPv6服务地址。如果您需要自定义服务网段，您可参考本文进行设置。 IPv6介绍 IPv6地址
步骤二：创建集群 您需要在CCE服务中创建一个集群，以提供Kubernetes服务。 步骤三：在集群中创建节点池和节点 您需在集群中创建节点，即可在节点上运行您的容器化应用。 步骤四：部署MySQL 在集群中创建MySQL工作负载，并为其创建一个集群内部访问服务，可供WordPress应用访问。
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写
应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。 图1 提交机制的工作原理 在CCE上运行SparkPi例子 在执行Spark的机器上安装kubectl，详情请参见通过kubectl连接集群。
ubernetes服务。 步骤三：在集群中创建节点池和节点 您需在集群中创建节点，即可在节点上运行您的容器化应用。 步骤四：创建并访问工作负载 在集群中创建工作负载以运行您的容器，并为其创建一个服务，然后您就可以从公网访问您的应用。 后续操作：释放资源 如果您在完成实践后不需要继
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
通过YAML配置 本文示例中，集群内已创建GPU节点，并设置标签为gpu=true，您可以通过该标签将Pod调度到GPU节点上。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建工作负载”。 在创建工作负载时，在“高级配置”中找到“调度策略”，选择节点亲和
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