RockyLinux9.4搭建k8s-1.28.0+docker一主多从集群测试环境

本次搭建工作的目的是搭建一个基于RockyLinux9.4的k8s-1.28.0+docker一主多从集群的学习/实战测试环境。
以下是详细步骤：

构建过程中，操作系统为RockyLinux9.4Server版本，未配置GUI，保证轻量高效的环境。

规划和准备集群

规划集群中每个节点的资源分配。
这包括但不限于计算、存储和网络资源。

准备操作系统2.1.设置主机名

对Master01、Node01、Node02节点分别进行设置主机名操作。

2.2.hosts文件配置

在所有节点上配置hosts文件，实现IP到主机名的映射。

2.3.关闭防火墙和selinux

为了保证系统安全和性能，请关闭防火墙并在所有节点上配置selinux。

2.4.配置和安装镜像源epelsource2.4.1.配置阿里云系统源

在所有节点上配置阿里云系统源，并仔细检查和修改相关文件。

2.4.2.安装epel源

通过指定源文件的内容安装epel源，增强系统软件包检索能力。

2.5.时区和时间同步

检查并调整各节点上的时区和时间，确保集群时间一致。
要实现此目的，请使用chrony工具。

2.6.调整最大打开文件数

编辑limits.conf文件以更改系统中可以打开的最大文件数。

2.7.调整内核参数

编辑sysctl.conf文件并设置内核参数以优化集群性能。

2.8.关闭Swap

关闭所有节点上的交换分区，以释放更多的系统资源。

2.9.安装系统性能分析工具

安装支持集群管理所需的系统性能分析工具和其他支持软件。

2.10.启用桥接过滤

编辑sysctl.d/k8s.conf文件以启用桥接过滤以优化网络性能。

准备Docker环境3.1.配置阿里云docker源

在所有节点上配置阿里云docker源，获取所需的docker版本。

3.2-3.5.安装、配置和启动Docker服务

安装Docker，配置cgroup控制组，启动Docker服务并将其设置为自动启动。

3.6-3.9.优化您的Docker环境

为了保证稳定运行，请通过编辑Docker配置文件并启动服务来优化您的Docker环境。

Kubernetes集群部署5.1.配置阿里云k8s源

集群所需软件在所有节点上配置阿里云k8s源来取包。

5.2-5.4.安装软件包并配置控制组

安装kubelet、kubeadm、kubectl并配置k8sCgroup控制组，使服务自动启动。

5.5-5.9.初始化集群并加入节点

初始化集群，设置环境变量，并将工作节点加入集群，完成集群搭建。

5.10.Calico网络配置

下载并创建Calico网络以为集群提供网络功能。

6.1-6.2.安装部署Ingress-nginx

下载ingress-nginx部署文件，部署ingress-nginx，提供集群外域名访问功能。

综上所述，以上步骤已经成功搭建了一个基于RockyLinux9.4的k8s-1.28.0+docker一主多从集群测试环境，为后续的学习和学习打下了坚实的基础。
已经提供了基础。
实践。

零基础在windows下安装Linux深度学习实验环境

1.背景：对于初学者来说，使用Windows系统进行深度学习实验往往会受到系统环境的限制。
特别是，如果你尝试在本地Windows系统上配置深度学习实验环境，你会发现很多深度学习框架只能在Windows上使用。
在Windows上，支持单进程数据加载并不能充分利用GPU性能，但在Linux环境下提供了更流畅的操作体验。
Windows上的Linux子系统（WindowsSubsystemforLinux，WSL）可实现Linux环境的无缝集成。
轻松创建深度学习实验环境，无需安装单独的Linux系统或使用虚拟机。
Windows系统，如Conda、CUDA、CUDNN、Pytorch、Tensorflow、PaddlePaddle。
2.操作：2.0前提提示：2.1在Windows上安装Linux系统：通过任务管理器检查您的CPU是否支持虚拟化，并在终端中运行命令或可视化安装（如安装Ubuntu20.04）。
您必须在初始安装期间设置用户名和密码。
使用此命令检查已安装的Linux发行版和WSL版本，并可以选择使用此命令将wsl版本指定为wsl2。
配置您的Linux环境，为root用户设置密码，并安装WSL插件，以便使用VSCode在Linux环境中进行代码开发和调试2.2下载并安装Conda：下载命令运行并按照提示安装Conda。
在WSL终端输入命令退出并重新进入配置conda环境。
配置conda环境变量以创建并激活新的虚拟环境。
2.3加速下载源地址设置（可选）：打开终端输入命令插入清华大学或阿里巴巴提供的镜像源，保存退出，更新命令加快下载过程。
2.4安装CUDA：访问NVIDIA官网获取对应显卡驱动的CUDA版本。
我们建议选择11.8版本，以避免与某些深度学习框架版本兼容。
将CUDA添加到环境变量中，并使用命令或直接使用nvcc-V验证安装是否成功。
2.5安装cuDNN（可选）：从NVIDIA官网下载cuDNN，解压到指定目录，检查cuDNN是否安装正确。
2.6安装TensorRT（可选）：从NVIDIA官网下载TensorRT并检查安装状态。
2.7安装深度学习框架：快速安装Pytorch。
请参阅相关视频教程。
Tensorflow2.x和PaddlePaddle2.x稍后将提供安装指南。

linux系统搭建JupyterR环境

Linux系统上默认安装Conda。
Linux系统JupyterR环境搭建步骤如下：步骤1：创建Conda环境。
运行命令condacreate-nyour_env_namepython=3.7。
在此命令中，将your_env_name替换为您的环境名称。
成功创建后，使用condaactivateyour_env_name激活环境。
步骤2：在创建的conda环境中连接Jupyter和R。
首先，通过condainstallr-basejupyter-r-kernel命令安装R语言和关联的Jupyter内核。
这允许您在JupyterNotebook中使用R语言。
步骤3：将conda内核添加到JupyterNotebook中。
要完成内核安装，请在Linux终端中输入jupyterkernelspecinstallr。
步骤4：测试您的Jupyter环境。
要启动JupyterNotebook服务，请在终端中输入jupyternotebook。
在浏览器中输入服务器地址，打开界面并创建一个新笔记本。
在新建的notebook中输入R语言代码并运行。
如果正常输出print("Hello,R!")结果，则环境搭建成功。
至此，您的Linux系统上已经搭建好了JupyterR环境，可以进行R语言数据科学分析了。

linux测试环境怎么搭建

测试环境搭建步骤：1、数据库服务器端测试环境安装步骤：（1）选择服务器（2）安装操作系统（3）安装数据库（4）安装杀毒软件（5）杀毒（6）创建镜像文件（7）安装软件数据库文件(8)配置相关数据库(9)防病毒(10)创建镜像文件2.使用服务器端安装测试环境的步骤：(1)选择服务器(2)安装操作系统（3）安装安装数据库（4）安装杀毒软件（​​5）防病毒（6）创建镜像文件（7）安装软件数据库文件（8）配置相关数据库（9）防病毒（10）创建镜像文件3、客户端测试环境安装步骤：（1）选择PC（2）安装操作系统（3）安装杀毒软件（4）安装软件所需的浏览器版本（5）测试与应用服务器的连接（6）杀毒（7）创建图像文件。