Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menggunakan Penjana Koleksi MongoDB pada Kubernetes

Menggunakan Penjana Koleksi MongoDB pada Kubernetes

Nov 03, 2024 am 03:54 AM

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.

Deploying a MongoDB Collection Generator on Kubernetes

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
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Gunakan PV:

kubectl apply -f mongo-pv.yaml
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Gunakan PVC:

kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Gunakan penggunaan:

kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
Salin selepas log masuk

4. Sambung ke MongoDB

Sahkan pengerahan MongoDB dengan menyambung kepadanya:

kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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"]
Salin selepas log masuk

Bina dan tolak imej ke daftar kontena:

docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest .
docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Mohon kerja:

kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

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");
 });

Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

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.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

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: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

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.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

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

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles