


Menggunakan Penjana Koleksi MongoDB pada Kubernetes
Mencipta utiliti untuk menjana 100 koleksi MongoDB, setiap satu diisi dengan 1 juta dokumen rawak, dan menggunakannya pada Kubernetes melibatkan beberapa langkah. Panduan ini berjalan melalui proses, daripada menyediakan persekitaran Kubernetes kepada menjana koleksi dan mengatur kerja dalam ruang nama khusus.
1. Sediakan Persekitaran Kubernetes Anda
Pastikan anda mempunyai gugusan Kubernetes (seperti GKE, EKS, AKS atau Minikube) dan konfigurasikan kubectl untuk menyambung kepadanya.
2. Cipta Ruang Nama Terdedikasi
Untuk memastikan penggunaan ini terpencil, buat ruang nama yang dipanggil my-lab:
kubectl create namespace my-lab kubectl get ns my-lab
3. Sebarkan MongoDB pada Kubernetes
Cipta Kelantangan Berterusan (PV)
Buat fail mongo-pv.yaml untuk menentukan volum berterusan untuk data MongoDB:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: mongo-pv namespace: my-lab spec: capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce hostPath: path: /data/mongo
Gunakan PV:
kubectl apply -f mongo-pv.yaml
Buat Tuntutan Kelantangan Berterusan (PVC)
Tentukan tuntutan volum berterusan dalam mongo-pvc.yaml:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: mongo-pvc namespace: my-lab spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi
Gunakan PVC:
kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
Buat Penyerahan MongoDB
Tentukan penggunaan dan perkhidmatan MongoDB dalam mongo-deployment.yaml:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mongo namespace: my-lab spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: mongo template: metadata: labels: app: mongo spec: containers: - name: mongo image: mongo:latest ports: - containerPort: 27017 env: - name: MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME value: "root" - name: MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD value: "password" volumeMounts: - name: mongo-storage mountPath: /data/db volumes: - name: mongo-storage persistentVolumeClaim: claimName: mongo-pvc --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: mongo namespace: my-lab spec: type: ClusterIP ports: - port: 27017 targetPort: 27017 selector: app: mongo
Gunakan penggunaan:
kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
4. Sambung ke MongoDB
Sahkan pengerahan MongoDB dengan menyambung kepadanya:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
5. Sahkan Kegigihan
Skalakan ke bawah dan kemudian sandarkan penggunaan MongoDB untuk memastikan data berterusan:
kubectl scale deployment mongo --replicas=0 -n my-lab kubectl scale deployment mongo --replicas=1 -n my-lab
6. Cipta Utiliti Python untuk Penjanaan Koleksi
Menggunakan Python, tentukan skrip untuk mencipta koleksi dan isikannya dengan dokumen rawak:
import random import string import pymongo from pymongo import MongoClient def random_string(length=10): return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length)) def create_collections_and_populate(db_name='mydatabase', collections_count=100, documents_per_collection=1_000_000): client = MongoClient('mongodb://root:password@mongo:27017/') db = client[db_name] for i in range(collections_count): collection_name = f'collection_{i+1}' collection = db[collection_name] print(f'Creating collection: {collection_name}') bulk_data = [{'name': random_string(), 'value': random.randint(1, 100)} for _ in range(documents_per_collection)] collection.insert_many(bulk_data) print(f'Inserted {documents_per_collection} documents into {collection_name}') if __name__ == "__main__": create_collections_and_populate()
7. Dockerize Utiliti Python
Buat fail Docker untuk menyimpan skrip Python:
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY mongo_populator.py . RUN pip install pymongo CMD ["python", "mongo_populator.py"]
Bina dan tolak imej ke daftar kontena:
docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest . docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest
8. Buat Kerja Kubernetes
Tentukan kerja dalam mongo-populator-job.yaml untuk menjalankan skrip penjanaan koleksi:
apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: mongo-populator namespace: my-lab spec: template: spec: containers: - name: mongo-populator image: <your-docker-repo>/mongo-populator:latest env: - name: MONGO_URI value: "mongodb://root:password@mongo:27017/" restartPolicy: Never backoffLimit: 4
Mohon kerja:
kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
9. Sahkan Penjanaan Koleksi
Selepas kerja selesai, sambung ke MongoDB untuk memeriksa data:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
Dalam MongoDB:
use mydatabase show collections db.collection_9.find().limit(5).pretty() db.getCollectionNames().forEach(function(collection) { var count = db[collection].countDocuments(); print(collection + ": " + count + " documents"); });
Setiap koleksi harus mengandungi 1 juta dokumen, mengesahkan bahawa kerja penjanaan data berjaya.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Penjana Koleksi MongoDB pada Kubernetes. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
