1. 创建 Dataset 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: Dataset metadata: name: nfs-demo spec: mounts: - mountPoint: x.x.x.x:/x-x/ name: nfs-demo EOF 2. 创建 Runtime 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: ThinRuntimeProfile metadata: name: nfs spec: fileSystemType: nfs fuse: image: fluidcloudnative/nfs imageTag: v0.1 imagePullPolicy: IfNotPresent command: - "/usr/local/bin/entrypoint.sh" EOF 1 2 3 4 5 6 7 8 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: ThinRuntime metadata: name: nfs-demo spec: profileName: nfs EOF 3. 创建测试 Pod 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

本篇主要记录创建企业版 JuiceFS PVC 的脚本，方便快速配置。 1. 设置环境变量 1.1 基础配置 1 2 3 export NAMESPACE= export PVC_NAME= export JUICEFS_VOLUME= 1.2 JuiceFS 认证信息 1 2 3 export TOKEN= export ACCESS_KEY= export SECRET_KEY= 1.3 JuiceFS 服务配置 1 2 export BASE_URL=http://x.x.x.x:8080/static export CFG_URL=http://x.x.x.x:8080/volume/%s/mount 1.4 镜像配置 1 2 3 4 export JUICEFS_IMAGE=juicedata/mount export JUICEFS_IMAGE_TAG=ee-5.2.13-7a0eb79 export DEMO_IMAGE=ubuntu 1.5 Worker 配置 1 2 3 export WORKER_REPLICAS=1 export NODE_SELECTOR_KEY= export NODE_SELECTOR_VALUE="true" 1.6 缓存配置 1 2 3 export CACHE_GROUP="${PVC_NAME}-cache-group" export CACHE_PATH=/data/jfs-cache export CACHE_QUOTA=2Ti 不同网络分区

本篇主要记录创建社区版 JuiceFS PVC 的脚本，方便快速配置。组件部署可以参考 使用 Fluid 和 JuiceFS 在 Kubernetes 管理数据 。 1. 设置环境变量 桶的配置 1 2 3 4 5 6 export ACCESS_KEY= export SECRET_KEY= export BUCKET= export ENDPOINT=ks3-cn-beijing-internal.ksyun.com export BUCKET_ENPOINT=$BUCKET.$ENDPOINT export PROVIDER=ks3 Workload 的配置 1 2 3 4 5 export NAMESPACE= export PVC_NAME= export NODE_SELECTOR_KEY= export NODE_SELECTOR_VALUE= 镜像的配置 export JUICEFS_IMAGE=juicedata/juicefs-fuse export DEMO_IMAGE=shaowenchen/demo:ubuntu 元数据的配置 如果是 Redis 配置 1 2 3 4 export REDIS_PASSWORD= #ip:port/database export REDIS_ENDPOINT=

1. Fluid 简介 下面是来源于 https://github.com/fluid-cloudnative/fluid 的 Fluid 的架构图: Fluid 抽象了两个概念: Dataset，数据集合，用户视角的抽象 Runtime，数据存储、加速等真实服务的抽象 Fluid 主要解决了传统缓存系统在 Kubernetes 上使用的问题: 通过 CRD 对数据集合 Dataset 进行描述，提供生命周期管理 依赖于 Runtime 后端，