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在 K8S 中部署一个应用 上

本身在 K8S 中部署一个应用是需要写 yaml 文件的，我们这次简单部署，通过拉取网络上的镜像来部署应用，会用图解的方式来分享一下，过程中都发生了什么 简单部署一个程序 我们可以通过 kubectl...=run/v1 加上这个标志指的是 让 k8s 集群创建一个 ReplicationController ，而不是一个 Deployment pod 是什么 在 K8S 中，一个 pod 是一组紧密相关的容器...，它们总是运行在同一个工作节点上面，他们有着同样的 Linux 命名空间 每一个 pod 就像是一个独立的逻辑机器，他有这些资源： 自己的 IP 主机名 进程 能够运行一个独立的应用程序 这里面运行的应用程序可以是单进程的...，运行在单个容器中，每一个进程都会在自己的容器运行 如上图，每一个 pod 都会有自己的 IP，一个 pod 会包含 1 个或者多个 容器，多个 pod 也会分布在不同的工作节点上面 从执行命令到容器运行背后都发生了哪些动作...我们如何在外部访问在 pod 运行中的服务呢？

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    【分享】在集简云上架应用如何配置一个触发动作？

    如何配置一个触发动作？1 什么是触发动作？触发动作是指当一个事件发生时，触发数据流程。 而产生触发事件的应用系统就是触发系统。...触发动作中数据的产生有两种方式：实时触发：由应用系统自动在触发事件产生时推送数据到集简云，集简云自动响应并执行。...: id因此我们在“数据唯一标识”字段填写“id”更多关于接口中常用的变量，可以参考文档：编译变量&使用方式集简云在Jinja2模版语法的基础之上，提供了一些自定义的模版函数，如下： Jinja2...：设置字段补充信息，比如:如果一个性别字段返回的字段值为0，我们可以填写字段值说明，例如：0-未知，1-男，2-女，集简云将在前端展现此内容，帮助用户更好的使用我们的应用：6 如何测试触发动作：我们可以在集简云创建流程测试触发动作...：点击创建流程，在集简云流程创建中搜索我们的应用名称即可开始测试。

    1.2K20

    在一个空ASP.NET Web项目上创建一个ASP.NET Web API 2.0应用

    GlobalConfiguration的静态属性Configuration返回一个代表当前配置的HttpConfiguration对象，全局路由表就注册在它的Routes属性上。...我们最后来创建一个叫做“联系人管理器”的Web应用。这是一个单网页应用，我们采用Ajax的请求的形式调用以Web Host模式寄宿的Web API实现针对联系人的CRUD操作。...KO是微软将应用于WPF/Silverlight的MVVM模式在Web上的尝试，这是一个非常有用的JavaScript框架。...我们首先需要通过一个函数来创建表示View Model的“类”，需要绑定的数据和函数将作为该类的成员，组成View的HTML元素则通过内联的“data-bind”属性实现数据绑定和事件注册。...AddressModel的另一个成员format是一个自定义的函数，该函数进行地址格式化并用格式化的地址更新address字段。

    4.6K110

    在NVIDIA Jetson开发套件上快速构建一个实时中文车牌检测和识别应用

    这是NVIDIA在2021年初公布的一个开源项目，用NVIDA Jetson设备上的DeepStream视频分析套件实现“车牌识别”的功能，这是个实用性非常高的应用，能应用在各类小区门禁管理、停车场管理...这个项目还有一个非常重要的特色，就是支持中国（文）机动车牌的识别，本文就专门针对中文车牌识别的部分，带着大家走过一遍，项目内容中有些需要改进的部分，在本文中也都一一说明，现在先简单了解一下这个项目的执行原理...在Jetson上用DeepStream识别中文车牌 2.用NVIDIA TLT训练LPD（License Plate Detection）模型，负责获取车牌位置 3用NVIDIA TLT训练LPR（License...在不同设备上必须个别执行一次转换，因为在AGX Xavier上转换好的TensorRT引擎，是不能用在Jetson Nao上面的。...(2) 事实上在执行过程，我们发现这个应用启动了“追踪（tracker）”功能，这很消耗计算资源，本来尝试很多方法想将这个追踪功能关闭，但是尝试失败。

    2.1K11

    PySpark 的背后原理

    用户的 Spark 应用程序运行在 Driver 上(某种程度上说，用户的程序就是 Spark Driver 程序)，经过 Spark 调度封装成一个个 Task，再将这些 Task 信息发给 Executor...上只会有一个 pyspark.deamon 后台进程，否则，直接通过 Socket 连接 pyspark.deamon，请求开启一个 pyspark.worker 进程运行用户定义的 Python 函数或...pyspark.deamon 是一个典型的多进程服务器，来一个 Socket 请求，fork 一个 pyspark.worker 进程处理，一个 Executor 上同时运行多少个 Task，就会有多少个对应的...紧接着会单独开一个线程，给 pyspark.worker 进程喂数据，pyspark.worker 则会调用用户定义的 Python 函数或 Lambda 表达式处理计算。...总结 总体上来说，PySpark 是借助 Py4j 实现 Python 调用 Java，来驱动 Spark 应用程序，本质上主要还是 JVM runtime，Java 到 Python 的结果返回是通过本地

    7.4K40

    Spark 编程指南 (一) [Spa

    Python Programming Guide - Spark（Python） Spark应用基本概念 每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program...RDD并行计算的粒度，每一个RDD分区的计算都会在一个单独的任务中执行，每一个分区对应一个Task，分区后的数据存放在内存当中 计算每个分区的函数(compute) 对于Spark中每个RDD都是以分区进行计算的...，即HashPartitioner（哈希分区）和RangePartitioner（区域分区），分区函数决定了每个RDD的分区策略和分区数，并且这个函数只在(k-v)类型的RDD中存在，在非(k-v)结构的...最后，你的程序需要import一些spark类库： from pyspark import SparkContext, SparkConf PySpark 要求driver和workers需要相同的python...来获取这个参数；在本地测试和单元测试中，你仍然需要'local'去运行Spark应用程序 使用Shell 在PySpark Shell中，一个特殊SparkContext已经帮你创建好了，变量名是：sc

    2.1K10

    【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

    一、RDD#map 方法 1、RDD#map 方法引入 在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ; 该 RDD#map 函数 可以对 RDD 数据中的每个元素应用一个函数..., 该 被应用的函数 , 可以将每个元素转换为另一种类型 , 也可以针对 RDD 数据的 原始元素进行 指定操作 ; 计算完毕后 , 会返回一个新的 RDD 对象 ; 2、RDD#map 语法 map..., 计算时 , 该 函数参数 会被应用于 RDD 数据中的每个元素 ; 下面的 代码 , 传入一个 lambda 匿名函数 , 将 RDD 对象中的元素都乘以 10 ; # 将 RDD 对象中的元素都乘以...(element): return element * 10 # 应用 map 操作，将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ;..., 使用 map() 方法将每个元素乘以 10 , 这里传入了 lambda 函数作为参数 , 该函数接受一个整数参数 element , 并返回 element * 10 ; # 应用 map 操作

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    大数据入门与实战-PySpark的使用教程

    当我们运行任何Spark应用程序时，会启动一个驱动程序，它具有main函数，并且此处启动了SparkContext。然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。...示例 - PySpark Shell 现在你对SparkContext有了足够的了解，让我们在PySpark shell上运行一个简单的例子。...3 PySpark - RDD 在介绍PySpark处理RDD操作之前，我们先了解下RDD的基本概念： RDD代表Resilient Distributed Dataset，它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素...操作 - 这些是应用于RDD的操作，它指示Spark执行计算并将结果发送回驱动程序。 要在PySpark中应用任何操作，我们首先需要创建一个PySpark RDD。...在下面的示例中，我们在foreach中调用print函数，该函数打印RDD中的所有元素。

    4.1K20

    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

    与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)...即只有当程序遇到行动操作的时候，前面的RDD谱系中的一系列的转换操作才会运算，并将由行动操作得到最后的结果。...RDD的大小） ;该行动操作就不用举例了，上一篇博文的转换操作的作用其实都是最后通过collect这个行动操作才显示出来的。...，应用到RDD的所有元素上....zeroValue 进行聚合，而不是只使用一次 ''' ① 在每个节点应用fold：初始值zeroValue + 分区内RDD元素 ② 获得各个partition的聚合值之后，对这些值再进行一次聚合，

    1.6K40

    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    分区 , 每个分区中的相同 键 key 对应的 值 value 被组成一个列表 ; 然后 , 对于 每个 键 key 对应的 值 value 列表 , 使用 reduceByKey 方法提供的 函数参数...func 进行 reduce 操作 , 将列表中的元素减少为一个 ; 最后 , 将减少后的 键值对 存储在新的 RDD 对象中 ; 3、RDD#reduceByKey 函数语法 RDD#reduceByKey...键 Key 下的多个 Value 值 进行相加操作 , # 应用 reduceByKey 操作，将同一个 Key 下的 Value 相加 rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a..."Tom", 18), ("Tom", 3), ("Jerry", 12), ("Jerry", 21)]) # 应用 reduceByKey 操作，将同一个 Key 下的 Value 相加 rdd2..., 应用 reduceByKey 操作 , 对相同 键 Key 对应的 值 Value 进行聚合操作 , 将同一个 Key 下的 Value 相加, 也就是统计 键 Key 的个数 ; # 应用 reduceByKey

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)...，键(key)为省份名，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys # the example of keys...113.08])), (103.15, ('Jiangsu', [50.78, 49.22, 103.15])) ] 4.mapValues() 对原始键值对RDD的每个元素中的值(value)，应用函数...pyspark.RDD.flatMapValues 这里将mapValues()和flatMapValues() 一起作用在一个数据上，以显示二者的区别。...foldByKey 而言，观察发现其 zeroValue出现的数目 就是 partition_num， 相当于只是在每个partition上多一个zeroValue，最后做不同partition聚合的时候没有用到

    1.9K40

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。...区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】     这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中...分布式：RDD是分布式的，RDD的数据至少被分到一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中； 数据集： RDD是由记录组成的数据集。...不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。

    3.9K30

    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...注意：上小节中存在一个字段没有正确对应的bug，而pandas_udf方法返回的特征顺序要与schema中的字段顺序保持一致！

    7.1K20

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...df.rdd.filter(lambdax:x.is_sold==True).toDF() 虽然没有明确声明，但这个 lambda 函数本质上是一个用户定义函数 (UDF)。...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...对于结果行，整个序列化/反序列化过程在再次发生，以便实际的 filter() 可以应用于结果集。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki.

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    第3天：核心概念之RDD

    现在我们已经在我们的系统上安装并配置了PySpark，我们可以在Apache Spark上用Python编程。 今天我们将要学习的一个核心概念就是RDD。...RDD概念基础 RDD代表Resilient Distributed Dataset（弹性分不输计算数据集），它们是可以在多个节点上运行和操作的数据，从而能够实现高效并行计算的效果。...计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。 为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...) filter(function)函数 filter函数传入一个过滤器函数，并将过滤器函数应用于原有RDD中的所有元素，并将满足过滤器条件的RDD元素存放至一个新的RDD对象中并返回。...map函数传入一个函数作为参数，并将该函数应用于原有RDD中的所有元素，将所有元素针对该函数的输出存放至一个新的RDD对象中并返回。

    1.1K20

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...②.不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。...3、PySpark RDD 局限 PySpark RDD 不太适合更新状态存储的应用程序，例如 Web 应用程序的存储系统。...一个值 或者 进行输出 的函数。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

    与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_...由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...它应用一个具名函数或者匿名函数，对数据集内的所有元素执行同一操作。...pyspark.RDD.groupBy # the example of groupBy # 我们可以先定义一个具名函数 def return_group_key(x): seq = x[1:]...object at 0x7f004ac053d0>)] 这时候我们只需要加一个 mapValues 操作即可，即将后面寄存器地址上的值用列表显示出来 print("groupby_1_明文\n", groupby_rdd

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