kubectl get pod -o wide # 获取指定名称空间的pod kubectl get pod -n kube-system # 获取指定名称空间中的指定pod kubectl get pod -n kube-system podName # 获取所有名称空间的pod kubectl get pod -A # 查看pod的详细信息,以yaml格式或json格式显示 kubectl get pods -o yaml kubectl get pods -o ...
from kubernetes.client.models.v1_pod import V1Pod from kubernetes.client.models.v1_pod_list import V1PodList from kubernetes.client.models.v1_object_meta import V1ObjectMeta from kubernetes import client, config from kubernetes.client import ApiClient from kubernetes.client.rest import RESTResponse...
列出一个Job的Pod Pod是Kubernetes调度的最小单元,也是最常用的一种资源。 from typing import List from kubernetes.client import CoreV1Api, V1Pod def get_pods_by(job_name: str) -> List[V1Pod]: core = CoreV1Api() pods = core.list_namespaced_pod( namespace='default', label_selector=f...
连上你的Kubernetes集群: 用config.load_kube_config()这行代码,就跟你平时在本地用kubectl搞事情一样,假设你的电脑已经有权限连Kubernetes集群了。 检查Pod状态: v1.list_pod_for_all_namespaces(watch=False)这行代码就是在说,嘿KubernetesAPI,把所有namespace命名空间(就是Kubernetes里面隔离资源的区)的Pod信息...
return pods.items 这里的get_pods_by,可以用job_name获取对应的Pod。limit=1是在已知Pod只有一个的情况下做出的优化,可按需调整或去掉。 删除Job 删除一个Job: from kubernetes.client import V1Status status = batch.delete_namespaced_job( namespace='default', ...
记录一下 python和k8s交互方式,涵盖配置/configmap/ingress/pod/deployment/serivce等; 封装k8s处理类 from kubernetes import client, config # type: ignore from sites.config im
Kubernetes Python Client 一、概述 Kubernetes官方维护的Python客户端client-python, 地址:https://github.com/kubernetes-client/python 安装模块 pip3installkubernetes 环境说明 操作系统:centos 7.6 k8s版本:1.18.1 ip地址:192.168.31.74 主机名:k8s-master
用config.load_kube_config() 这行代码,就跟你平时在本地用kubectl搞事情一样,假设你的电脑已经有权限连Kubernetes集群了。 检查Pod状态: v1.list_pod_for_all_namespaces(watch=False) 这行代码就是在说,嘿Kubernetes API,把所有namespace命名空间(就是Kubernetes里面隔离资源的区)的Pod信息给我看看。
其中body-ml-score-api-szd4j 是集群上当前活动的 pod 的确切名称,由 kubectl get pods 命令确定。然后从原来的终端,对运行在 Kubernetes 上的同一个容器重复我们的测试请求, curl http://localhost:5000/score \--request POST \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{"X": [1, 2]...
Docker 桌面需要一段时间才能下载运行 Kubernetes 所需的 Docker 印象,所以请耐心等待。完成后,转到 Preferences->Advanced,确保至少为 Docker 引擎分配了 2 个 CPU 和 4 个 GiB,这是部署单个 Seldon ML 组件所需的最低资源。 要与Kubernetes 集群交互,你需要 kubectl 命令行界面(CLI)工具,该工具需要单独下载。