提交 e0a46684 编写于 作者: T Tao Luo 提交者: GitHub

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- [*PersistentVolume*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/): 和[*PersistentVolumeClaim*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/#persistentvolumeclaims)结合,将外部的存储服务在Kubernetes中描述成为统一的资源形式,便于存储资源管理和Pod引用。
# 部署Kubernetes集群
## 部署Kubernetes集群
Kubernetes提供了多种集群部署的方案,本文档内不重复介绍。这里给出集中常见的部署方法:
......@@ -25,7 +25,7 @@ Kubernetes提供了多种集群部署的方案,本文档内不重复介绍。
可以参考[这个表格](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/#table-of-solutions)选择适合您的场景的合适方案。
# 选择存储方案
## 选择存储方案
容器不会保留在运行时生成的数据,job或者应用程序在容器中运行时生成的数据会在容器销毁时消失。为了完成分布式机器学习训练任务,需要有一个外部的存储服务来保存训练所需数据和训练输出。
常见的可选存储服务包括:
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- [*Ceph*](http://docs.ceph.com/docs/master/): 分布式文件系统,支持rbd,POSIX API接口(ceph fs)和对象存储API,参考[这里](https://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/#rbd)
- [*MooseFS*](https://moosefs.com/documentation.html): 一个分布式的存储系统。需要先挂载到服务器Node上再通过kubernetes hostPath Volume挂载到容器中。
# 配置kubectl
## 配置kubectl
## 安装kubectl
### 安装kubectl
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# OS X
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl
......@@ -49,7 +49,7 @@ curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s htt
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/windows/amd64/kubectl.exe
```
## 配置kubectl访问你的kubernetes集群
### 配置kubectl访问你的kubernetes集群
编辑`~/.kube/config`这个配置文件,修改`Master-IP`的地址。如果使用SSL认证,则需要配置`certificate-authority``users`中的用户证书。如果是使用非SSL方式访问(比如通过8080端口),也可以去掉这些证书的配置。
```
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