docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl（yaml文件 docker）

25-03-29 8

本文将带您了解关于docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl的新内容，同时我们还将为您解释yaml文件docker的相关知识，另外，我们还将为您提供关于bash–在运行kubectlexec

本文将带您了解关于docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl的新内容，同时我们还将为您解释yaml文件 docker的相关知识，另外，我们还将为您提供关于bash – 在运行kubectl exec时禁用Kubernetes上的网络日志、centos7安装docker-1.13.1, kubelet/kubectl/kubeadm-1.9.5、Docker Kubernetes yaml 创建管理 Pod、Docker Kubernetes YAML 文件常用指令的实用信息。

本文目录一览：

docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl（yaml文件 docker）
bash – 在运行kubectl exec时禁用Kubernetes上的网络日志
centos7安装docker-1.13.1, kubelet/kubectl/kubeadm-1.9.5
Docker Kubernetes yaml 创建管理 Pod
Docker Kubernetes YAML 文件常用指令

docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl（yaml文件 docker）

还有一个类似的问题here,但我想我想要不同的东西.
对于那些熟悉docker-compose的人来说,有个很棒的命令可以在容器中运行一次命令,这对于在每次部署之前启动迁移都非常有帮助：

docker-compose -f docker-compose.prod.yml run web npm run migrate

另外,因为这是一个单行命令,所以可以轻松实现自动化：例如使用Makefile或ansible / chef / saltstack.

我发现的唯一东西是kubectl run,它与docker run更相似.但是docker-compose run允许我们使用配置文件,而docker-run不允许：

 kubectl run rp2migrate --command -- npm run migrate

这可能会起作用,但是我需要列出20个环境变量,并且确实不想在命令行中执行此操作.相反,我想传递一个标志来指定yaml config,如下所示：

 kubectl run rp2migrate  -f k8s/rp2/rp2-deployment.yaml --command -- npm run migrate

最佳答案

编辑：

Kubernetes也将init容器作为beta功能(截至目前)-http://kubernetes.io/docs/user-guide/production-pods/#handling-initialization

您可能应该利用Kubernetes PostStart挂钩.如下所示：

lifecycle:
  postStart:
    exec:
      command:
      - "npm"
      - "run"
      - "migrate"

http://kubernetes.io/docs/user-guide/container-environment/

为您的Pod指定的环境变量也将可用：

Additionally,user-defined environment variables from the pod deFinition,are also available to the container,as are any environment variables specified statically in the Docker image

bash – 在运行kubectl exec时禁用Kubernetes上的网络日志

Runnning kubectl exec -it< PODNAME> – / bin / bash正在打印很多 shell的垃圾：

) Data frame handling
                     I0331 17:46:15.486652    3807 logs.go:41] (0xc4201158c0) Data frame received for 5
                                                                                                       I0331 17:46:15.486671    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame handling
                                                                                                                                                                                       I0331 17:46:15.486682    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame sent
                                                                                                                                                                                                                                                                   root@hello-node-2399519400-6q6s3:/# I0331 17:46:16.667823    3807 logs.go:41] (0xc420687680) (3) Writing data frame
                                                  I0331 17:46:16.669223    3807 logs.go:41] (0xc4201158c0) Data frame received for 5
                                                                                                                                    I0331 17:46:16.669244    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame handling
                                                                                                                                                                                                                    I0331 17:46:16.669254    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame sent

root@hello-node-2399519400-6q6s3:/# I0331 17:46:17.331753    3807 logs.go:41] (0xc420687680) (3) Writing data frame
                                                                                                                   I0331 17:46:17.333338    3807 logs.go:41] (0xc4201158c0) Data frame received for 5
                                                                                                                                                                                                     I0331 17:46:17.333358    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame handling
                                                                                                                                                                                                                                                                                     I0331 17:46:17.333369    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame sent

I0331 17:46:17.333922    3807 logs.go:41] (0xc4201158c0) Data frame received for 5
                                                                                  I0331 17:46:17.333943    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame handling
                                                                                                                                                                  I0331 17:46:17.333956    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame sent
                                                                                                                                                                                                                                              root@hello-node-2399519400-6q6s3:/# I0331 17:46:17.738444    3807 logs.go:41] (0xc420687680) (3) Writing data frame
                             I0331 17:46:17.740563    3807 logs.go:41] (0xc4201158c0) Data frame received for 5
                                                                                                               I0331 17:46:17.740591    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame handling
                                                                                                                                                                                               I0331 17:46:17.740606    3807 logs.go:41] (0xc42094a000) (5) Data frame sent

没有’t’选项会更好一些：

kubectl exec -i hello-4103519535-hcdm6 -- /bin/bash
I0331 18:29:06.918584    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4204c5900) Create stream
I0331 18:29:06.918714    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4204c5900) Stream added,broadcasting: 1
I0331 18:29:06.928571    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) Reply frame received for 1
I0331 18:29:06.928605    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4203ffc20) Create stream
I0331 18:29:06.928614    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4203ffc20) Stream added,broadcasting: 3
I0331 18:29:06.930565    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) Reply frame received for 3
I0331 18:29:06.930603    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4204c59a0) Create stream
I0331 18:29:06.930615    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc4204c59a0) Stream added,broadcasting: 5
I0331 18:29:06.932455    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) Reply frame received for 5
I0331 18:29:06.932499    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc420646000) Create stream
I0331 18:29:06.932511    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) (0xc420646000) Stream added,broadcasting: 7
I0331 18:29:06.935363    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) Reply frame received for 7
echo toto
I0331 18:29:08.943066    4992 logs.go:41] (0xc4203ffc20) (3) Writing data frame
I0331 18:29:08.947811    4992 logs.go:41] (0xc4200878c0) Data frame received for 5
I0331 18:29:08.947837    4992 logs.go:41] (0xc4204c59a0) (5) Data frame handling
I0331 18:29:08.947851    4992 logs.go:41] (0xc4204c59a0) (5) Data frame sent
toto

有没有办法禁用它？
它会来自我的环境吗？
我仍然不确定它是否来自Kubernetes或我的环境.

解决方法

刚发现它： unset DEBUG修复了它！

centos7安装docker-1.13.1, kubelet/kubectl/kubeadm-1.9.5

当我使用亚马逊云服务建好的centos7服务时，发现docker版本太旧了，而目前kubernetes不支持docker-ce,
这里主要讲一下在安装docker-1.13.1及启动需要修改的一些配置文件．　　

centos7安装docker-1.13.1

删除旧版本的docker

sudo yum remove -y docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-selinux \
                  docker-engine-selinux \
                  docker-engine

安装docker

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

sudo yum-config-manager --add-repo  https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

sudo yum install docker -y

启动docker

修改/etc/sysconfig/docker文件

# 将--selinux-enabled设置为false,不然可能会由于selinux服务不能用导致docker启动失败  

OPTIONS=''--selinux-enabled=false --log-driver=json-file --signature-verification=false''

修改systemd启动参数

# 这个启动参数是centos7自带的docker1.11.1版本需要的，会导致docker1.13.1启动失败
mv /etc/systemd/system/docker.service.d/execstart.conf /etc/systemd/system/docker.service.d/execstart.conf.cp
systemctl daemon-reload
systemctl enable docker && systemctl start docker

centos7安装kubelet/kubectl/kubeadm-1.9.5

安装kubeadm, kubelet, kubectl

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet-1.9.5 kubeadm-1.9.5 kubectl-1.9.5

修改k8s.conf

官网文档上写一些用户在RHEL/Centos7系统上安装时，由于iptables被绕过导致路由错误，需要在
sysctl的config文件中将net.bridge.bridge-nf-call-iptables设置为１.

cat <<EOF >  /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
sysctl --system

启动kubelet

systemctl enable kubelet && systemctl start kubelet

Docker Kubernetes yaml 创建管理 Pod

Docker Kubernetes yaml 创建管理 Pod

环境：

系统：Centos 7.4 x64
Docker版本：18.09.0
Kubernetes版本：v1.8
管理节点：192.168.1.79
工作节点：192.168.1.78
工作节点：192.168.1.77

管理节点：创建pod yaml文件

vim pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    os: centos
spec:
  containers:
  - name: hello
    image: centos:6
    env:
    - name: Test
      value: "123456"
    command: ["bash","-c","while true;do date;sleep 1;done"]

# api版本
apiVersion: v1
# 指定创建资源对象
kind: Pod
# 源数据、可以写name，命名空间，对象标签
metadata:
# 服务名称
  name: pod-test
# 标签
  labels:
# 标签名
    os: centos
# 容器资源信息
spec:
# 容器管理
  containers:
# 容器名称
  - name: hello
# 容器镜像
    image: centos:6
# 添加环境变量
    env:
# 创建key
    - name: Test
# 创建value
      value: "123456"
# 启动容器后执行命令
    command: ["bash","-c","while true;do date;sleep 1;done"]

yaml文件注解

注：一个pod可指定多个容器。command命令执行一个持续命令避免容器关闭。

管理节点：创建pod

kubectl create -f pod.yaml

管理节点：基本管理操作

基本管理：
# 创建pod资源
kubectl create -f pod.yaml
# 查看pods
kubectl get pods pod-test
# 查看pod描述
kubectl describe pod pod-test
# 替换资源
kubectl replace -f pod.yaml -force
# 删除资源
kubectl delete pod pod-test

Docker Kubernetes YAML 文件常用指令

YAML 文件常用指令

配置文件说明：

定义配置时，指定最新稳定版 API（当前为 v1）。
配置文件应该存储在集群之外的版本控制仓库中。如果需要，可以快速回滚配置、重新创建和恢复。
应该使用 YAML 格式编写配置文件，而不是 JSON。尽管这些格式都可以使用，但 YAML 对用户更加友好。
可以将相关对象组合成单个文件，通常会更容易管理。
不要没必要的指定默认值，简单和最小配置减少错误。
在注释中说明一个对象描述更好维护。

YAML 是一种标记语言很直观的数据序列化格式，可读性高。类似于 XML 数据描述语言，语法比 XML 简单的很多。
YAML 数据结构通过缩进来表示，连续的项目通过减号来表示，键值对用冒号分隔，数组用中括号括起来，hash 用花括号括起来。

YAML 文件格式注意事项：

1. 不支持制表符 tab 键缩进，需要使用空格缩进
2. 通常开头缩进 2 个空格
3. 字符后缩进 1 个空格，
4. “---” 表示 YAML 格式，一个文件的开始
5. “#” 注释

# 指定 api 版本
apiVersion:

# 指定需要创建的资源对象
kind:

# 源数据、可以写 name，命名空间，对象标签
metadata:

# 指定对象名称
name:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment

View Code

# 描述资源相关信息
spec:

# 指定 pod 副本数，默认 1
replicas:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3

View Code

# 资源标签选择器
selector:

# 描述资源具体信息
template:

# 匹配标签字段
matchLabels:

# 指定 pod 标签 value:key
labels:

kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx

View Code

# 指定容器信息
containers:

# 指定容器名称
- name:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.9
        ports:
        - containerPort: 80

View Code

# 指定镜像名称
image:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.9
        ports:
        - containerPort: 80

View Code

# 暴露容器端口
ports:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.9
        ports:
        - containerPort: 80

View Code

# 指定暴露容器端口
- containerPort:

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.9
        ports:
        - containerPort: 80

View Code

# 添加环境变量
env:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    os: centos
spec:
  containers:
  - name: hello
    image: centos:6
    env:
    # 变量key
    - name: Test
    # 变量value
      value: "123456"

View Code

# 启动容器后执行命令
command:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    os: centos
spec:
  containers:
  - name: hello
    image: centos:6
    command: ["bash","-c","while true;do date;sleep 1;done"]

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# 重启策略可添加（Always，OnFailure，Never）
restartPolicy:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    os: centos
spec:
  containers:
  - name: hello
    image: centos:6
  restartPolicy: OnFailure

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# 健康检查模式（httpGet、exec、tcpSocket）
livenessProbe:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10
    ports:
    - containerPort: 80
    livenessProbe:
       # 健康检查模式
       httpGet:
         # 指定检查目录
         path: /index.html
         # 访问端口
         port: 80

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# 容器内管理 volume 数据卷
volumeMounts:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    test: centos
spec:
  containers:
  - name: hello-read
    image: centos:6
    # 容器内管理数据卷
    volumeMounts:
      # 数据卷名称
      - name: data
        # 容器数据卷路径
        mountPath: /data
  # 数据卷
  volumes:
  # 数据卷名称
  - name: data
    # 数据宿主机卷路径
    hostPath:
      # 指定宿主机数据卷路径
      path: /data

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# 宿主级管理 volume 数据卷管理
volumes:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-test
  labels:
    test: centos
spec:
  containers:
  - name: hello-read
    image: centos:6
    # 容器内管理数据卷
    volumeMounts:
      # 数据卷名称
      - name: data
        # 容器数据卷路径
        mountPath: /data
  # 数据卷
  volumes:
  # 数据卷名称
  - name: data
    # 数据宿主机卷路径
    hostPath:
      # 指定宿主机数据卷路径
      path: /data

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# hsotip 监听 IP，可通过哪些宿主级 ip 访问
hostIP:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod2
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10
# hostport管理
    ports:
# 指定http
    - name: http
# 指定端口
      containerPort: 80
# hsotip监听IP，可通过哪些宿主级ip访问
      hostIP: 0.0.0.0
# 宿主级暴露端口，它会映射到containerport的容器端口
      hostPort: 89
# 指定协议类型
      protocol: TCP

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# 宿主级暴露端口，它会映射到 containerport 的容器端口
hostPort:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod2
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10
# hostport管理
    ports:
# 指定http
    - name: http
# 指定端口
      containerPort: 80
# hsotip监听IP，可通过哪些宿主级ip访问
      hostIP: 0.0.0.0
# 宿主级暴露端口，它会映射到containerport的容器端口
      hostPort: 89
# 指定协议类型
      protocol: TCP

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# 暴露端口的协议类型
protocol:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod2
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10
# hostport管理
    ports:
# 指定http
    - name: http
# 指定端口
      containerPort: 80
# hsotip监听IP，可通过哪些宿主级ip访问
      hostIP: 0.0.0.0
# 宿主级暴露端口，它会映射到containerport的容器端口
      hostPort: 89
# 指定协议类型
      protocol: TCP

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# 固定 IP 地址
clusterIP:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 888
    targetPort: 80
  clusterIP: "10.10.10.11"

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# 服务类型
type:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service2
  labels:
  app: nginx
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - name: http
    port: 8080
    targetPort: 80
# 服务类型
  type: NodePort

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# node 节点创建 socker 的暴露端口，默认 30000~32767
nodePort:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service2
  labels:
  app: nginx
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - name: http
    port: 8080
    targetPort: 80
# 服务类型
  type: NodePort

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今天的关于docker-使用Yaml文件配置运行Kubectl和yaml文件 docker的分享已经结束，谢谢您的关注，如果想了解更多关于bash – 在运行kubectl exec时禁用Kubernetes上的网络日志、centos7安装docker-1.13.1, kubelet/kubectl/kubeadm-1.9.5、Docker Kubernetes yaml 创建管理 Pod、Docker Kubernetes YAML 文件常用指令的相关知识，请在本站进行查询。

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