创建一个实用程序来生成 100 个 MongoDB 集合,每个集合填充 100 万个随机文档,并将其部署到 Kubernetes 上涉及几个步骤。本指南逐步介绍了从设置 Kubernetes 环境到生成集合以及在专用命名空间中部署作业的整个过程。
1. 设置 Kubernetes 环境
确保您有 Kubernetes 集群(例如 GKE、EKS、AKS 或 Minikube)并配置 kubectl 以连接到它。
2. 创建专用命名空间
要保持此部署隔离,请创建一个名为 my-lab 的命名空间:
kubectl create namespace my-lab kubectl get ns my-lab
3. 在 Kubernetes 上部署 MongoDB
创建持久卷 (PV)
创建 mongo-pv.yaml 文件来定义 MongoDB 数据的持久卷:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: mongo-pv namespace: my-lab spec: capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce hostPath: path: /data/mongo
应用PV:
kubectl apply -f mongo-pv.yaml
创建持久卷声明 (PVC)
在 mongo-pvc.yaml 中定义持久卷声明:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: mongo-pvc namespace: my-lab spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi
应用 PVC:
kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
创建 MongoDB 部署
在 mongo-deployment.yaml 中定义 MongoDB 部署和服务:
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
应用部署:
kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
4. 连接到 MongoDB
通过连接来验证 MongoDB 部署:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password </mongo-pod-name>
5. 验证持久性
缩减并备份 MongoDB 部署以确保数据持续存在:
kubectl scale deployment mongo --replicas=0 -n my-lab kubectl scale deployment mongo --replicas=1 -n my-lab
6. 创建一个用于生成集合的 Python 实用程序
使用 Python,定义一个脚本来创建集合并用随机文档填充它们:
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 实用程序
创建一个 Dockerfile 来容器化 Python 脚本:
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY mongo_populator.py . RUN pip install pymongo CMD ["python", "mongo_populator.py"]
构建镜像并将其推送到容器注册表:
docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest . docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest </your-docker-repo></your-docker-repo>
8. 创建 Kubernetes 作业
在 mongo-populator-job.yaml 中定义一个作业来运行集合生成脚本:
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>
申请工作:
kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
9. 验证集合生成
作业完成后,连接到 MongoDB 以检查数据:
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"); });
每个集合应包含 100 万个文档,确认数据生成作业成功。
以上是在 Kubernetes 上部署 MongoDB 集合生成器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Inpython,YouAppendElementStoAlistusingTheAppend()方法。1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()orextend()或= formultiplelements:my_list.extend.extend(emote_list)ormy_list = [4,5,6] .3)useInsert()forspefificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

调试shebang问题的方法包括:1.检查shebang行确保是脚本首行且无前置空格;2.验证解释器路径是否正确;3.直接调用解释器运行脚本以隔离shebang问题;4.使用strace或truss跟踪系统调用;5.检查环境变量对shebang的影响。

pythonlistscanbemanipulationusesseveralmethodstoremovelements:1)theremove()MethodRemovestHefirStocCurrenceOfAstePecifiedValue.2)thepop()thepop()methodremovesandremovesandurturnturnsananelementatagivenIndex.3)

pythristssupportnumereperations:1)addingElementSwithAppend(),Extend(),andInsert()。2)emovingItemSusingRemove(),pop(),andclear(),and clear()。3)访问andmodifyingandmodifyingwithIndexingAndexingAndSlicing.4)

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

Atom编辑器mac版下载
最流行的的开源编辑器

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。