建立一個實用程式來產生 100 個 MongoDB 集合,每個集合填充 100 萬個隨機文檔,並將其部署到 Kubernetes 上涉及幾個步驟。本指南逐步介紹了從設定 Kubernetes 環境到生成集合以及在專用命名空間中部署作業的整個過程。
1. 設定 Kubernetes 環境
確保您有 Kubernetes 叢集(例如 GKE、EKS、AKS 或 Minikube)並配置 kubectl 以連接到它。
2. 建立專用命名空間
要保持此部署隔離,請建立名為 my-lab 的命名空間:
kubectl create namespace my-lab kubectl get ns my-lab
3. 在 Kubernetes 上部署 MongoDB
建立持久性磁碟區 (PV)
建立 mongo-pv.yaml 檔案來定義 MongoDB 資料的持久性磁碟區:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: mongo-pv namespace: my-lab spec: capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce hostPath: path: /data/mongo
應用PV:
kubectl apply -f mongo-pv.yaml
建立持久性磁碟區宣告 (PVC)
在 mongo-pvc.yaml 中定義持久卷聲明:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: mongo-pvc namespace: my-lab spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi
應用 PVC:
kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
建立 MongoDB 部署
在 mongo-deployment.yaml 中定義 MongoDB 部署與服務:
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
應用部署:
kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
4. 連接到 MongoDB
透過連線來驗證 MongoDB 部署:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password </mongo-pod-name>
5. 驗證持久性
縮減並備份 MongoDB 部署以確保資料持續存在:
kubectl scale deployment mongo --replicas=0 -n my-lab kubectl scale deployment mongo --replicas=1 -n my-lab
6. 建立一個用於生成集合的 Python 實用程序
使用 Python,定義一個腳本來建立集合並用隨機文件填充它們:
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. Docker 化 Python 實用程式
建立一個 Dockerfile 來容器化 Python 腳本:
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY mongo_populator.py . RUN pip install pymongo CMD ["python", "mongo_populator.py"]
建立鏡像並將其推送到容器註冊表:
docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest . docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest </your-docker-repo></your-docker-repo>
8. 建立 Kubernetes 作業
在 mongo-populator-job.yaml 中定義一個作業來執行集合產生腳本:
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 </your-docker-repo>
申請工作:
kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
9. 驗證集合生成
作業完成後,連接到 MongoDB 檢查資料:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password </mongo-pod-name>
在 MongoDB 中:
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"); });
每個集合應包含 100 萬個文檔,確認資料產生作業成功。
以上是在 Kubernetes 上部署 MongoDB 集合產生器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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