1、环境说明

基于kubeadm工具部署k8s 集群
- (还有基于二进制的部署方式但是需要单独部署k8s的每个组件比较繁琐)
- kubeadm是 Kubernetes官⽅提供的⽤于快速部署Kubernetes集群的⼯具
基于Kubernetes v1.17.0 版本部署

2、搭建要求

k8s对于服务器的系统配置有一定要求

1、一台或多台运行着下列系统的机器：

Ubuntu 16.04+
Debian 9+
CentOS 7+
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7+
Fedora 25+
HypriotOS v1.0.1+
Flatcar Container Linux （使用 2512.3.0 版本测试通过）

2、每台机器 2 GB 或更多的 RAM （如果少于这个数字将会影响你应用的运行内存)
3、 CPU为2核或更多
4、集群中的所有机器的网络彼此均能相互连接(公网和内网都可以),并且可以访问外网
5、节点之中不可以有重复的主机名、MAC 地址或 product_uuid
6、开启机器上的某些端口、请参见这里了解更多详细信息。
7、禁用swap分区。为了保证 kubelet 正常工作，你必须禁用交换分区

3、集群规划

服务器列表

主机	角色	IP
hadoop300	Master	192.168.2.100
hadoop301	Node-1	192.168.2.101
hadoop302	Node-2	192.168.2.102

每台主机需安装的组件

组件	hadoop300(master)	hadoop301	hadoop302
kubelet	V	V	V
Docker	V	V	V
kubeadm	V	V	V
kubectl	V	V	V

Docker: 使用Docker作为Kubernetes的CRI(容器运行时)
- tip: 听说最新版本的k8s不在使用docker了
kubelet : 它运⾏在所有节点上，主要负责去启动容器和 Pod
kubeadm: 一个简化部署k8s的工具,部署后基本很少使用, 除非升级k8s
kubectl: k8s命令⾏⼯具，通过它去与k8s对话, 管理k8s的各种资源.

4、架构

4.1 Kubernetes组件架构

API服务器: 就是一个web服务, 对k8s各种资源(Pod，Service，RC) 的增删改查, 也是集群内各个组件之间数据交换的中间人
etcd: 采用raft协议作为一致性算法实现的分布式的key-value数据库, 用于存储资源信息
Controller Manager: 应用集群管理者, 管理副本，节点，资源，命名空间，服务等. 如RC,RS
Scheduler: 负责把 Pod 调度到 Node 上，不过调度完以后就由 kubelet 来管理 Node 了。
kubelet: 处理Scheduler 的调度任务并且完成资源调度以后，kubelet 进程会在 APIServer 上注册 Node 信息，定期向 Master 汇报 Node 信息, 同时管理 Pod 及 Pod 中的容器,
proxy: 实现service的通信与负载均衡机制, 负责为Pod创建代理服务,实现server到Pod的请求路由和转发，从而实现K8s层级的虚拟转发网络。

4.2 Kubernetes网络架构

节点与节点通信通过物理网卡
跨节点的Pod之间通信通过虚拟的网络层(比如Flannel或者Calico)
同一节点的Pod之间通信通过docker虚拟网桥
Pod内部的容器间的通信通过共享网络空间Pause
外网的通信通过Service层

这里选择的Flannel 网络方案, 具体架构为:

Flannel是针对Kubernetes设计的一个网络规划服务，是一种应用层网络, 覆盖网络, 通过在每个节点上部署一个flanneld进程去监听一个端口的TCP数据包, 收到数据包后去对原始网络通信转发协议再包了一层, 就像HTTP是在TCP之上再封装一层数据包, 然后可以通过域名访问.
比如节点1的flanneld进程会监听一个端口, 并且将收到来自节点1的Pod的数据后进行协议包装, 然后根据协议转发到节点2的Flanneld进程, 然后其再转发给对应的Pod, 从而实现跨节点的Pod的通信.
etcd是一种key-value分布式数据库, 维护所有docker网桥和其下的pod的所有ip地址的映射关系, 通过这个映射关系就可以知道最终要访问的pod是在哪个主机下的哪个docker网桥下的哪个ip地址, 并且保证了所有node上flanned所看到的配置是一致的。同时每个node上的flanned监听etcd上的数据变化，实时感知集群中node的变化。

4.3 部署应用的工作流程

当运行 kubectl 命令时通过向 Kubemetes API 服务器发送一个 HTTP 请求，在集群中创建一个新的 Replication Controller 对象然后，ReplicationController 建了1 个新的pod ，调度器Scheduler将其调度到一个工作节点上, Kubelet 看到 pod 被调度到节点上，就告知 Docker 从镜像中心中拉取指定的镜像，因为本地没有该镜像, 下载镜像后， Docker会启动运行该容器

5、安装

假设你已经为集群每台服务器安装了docker, 配置了独立主机名,静态IP地址, 关闭了防火墙, 并且能互相免密登陆

5.1 前期准备

5.1.1、禁⽤SELINUX

linux的 SELINUX 主要作用就是最大限度地减小系统中服务进程可访问的资源

每台主机都要配置

修改/etc/selinux/config 文件, 修改如下:

SELINUX=disabled

或者直接执行下面👇命令

xcall 是可以同时在多台服务器上调用一个命令

[root@hadoop300 ~]$ xcall "sed -i 's/\SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config"

5.1.2、关闭swap分区

linux 的 swap也叫虚拟内存, 在物理内存不够用时，操作系统会从物理内存中把部分暂时不被使用的数据转移到交换分区，从而为当前运行的程序留出足够的物理内存空间. 但是k8s认为非常影响性能

每台主机都要配置
修改 /etc/fstab 文件, 修改如下:

# 注释掉即可
#/dev/mapper/centos-swap swap                    swap    defaults        0 0

重启后查看swap状态

[root@hadoop300 ~]# free -mh
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           3.8G        815M        2.2G         10M        795M        2.8G
Swap:            0B          0B          0B

5.1.3、配置docker的阿里云下载源`(可选)`

在国内网络不好情况下, k8s拉取镜像总是失败导致应用部署失败

每台主机都要配置
修改/etc/docker/daemon.json 文件, 修改如下

{
"registry-mirrors":["https://jccl15o4.mirror.aliyuncs.com"]
}

之后重启docker配置

[root@hadoop300 tmp]# systemctl daemon-reload
[root@hadoop300 tmp]# systemctl restart docker

5.1.4、配置阿里云yum软件源

创建/etc/yum.repos.d/kubrenetes.repo 文件

[root@hadoop300 ~]$ cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

5.2 安装kubeadm，kubelet和kubectl

这些组件都在yum源可以下,直接yum安装即可

每台主机都要

[root@hadoop300 ~]$ yum install -y kubelet-1.17.0 kubeadm-1.17.0 kubectl-1.17.0

设置 kubelet 为开机启动

[root@hadoop300 ~] systemctl enable kubelet
[root@hadoop300 ~] systemctl start kubelet

5.3 部署Master节点

使用kubeadm工具初始化 k8s集群
- 确保docker已启动
- 确保root用户执行

5.3.1 初始化K8s集群

在hadoop300主机执行

[root@hadoop300 ~]$kubeadm init \
  --apiserver-advertise-address=192.168.2.100 \
  --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
  --kubernetes-version v1.17.0 \
  --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

[参数说明]

apiserver-advertise-address: 指定 API Server的IP地址
image-repository: 默认拉取镜像地址k8s.gcr.io国内无法访问，这里指定阿里云镜像仓库地址
kubernetes-version: 部署的k8s版本
pod-network-cidr: 指定Pod网络的IP地址范围, 选用不同的网络方案值可能不同,这里选择Flannel网络方案, 填写10.244.0.0/16 即可

等待执行完成,把执行日志保存下载,后面会用到</mark

[root@hadoop300 hadoop]$ kubeadm init \
>   --apiserver-advertise-address=192.168.2.100 \
>   --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
>   --kubernetes-version v1.17.0 \
>   --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 
[init] Using Kubernetes version: v1.17.0
[preflight] Running pre-flight checks
[preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster
[preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection
[preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Starting the kubelet
[certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki"
[certs] Generating "ca" certificate and key
[certs] Generating "apiserver" certificate and key
[certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [hadoop300 kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 192.168.2.100]
[certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key
[certs] Generating "etcd/ca" certificate and key
[certs] Generating "etcd/server" certificate and key
[certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [hadoop300 localhost] and IPs [192.168.2.100 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/peer" certificate and key
[certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [hadoop300 localhost] and IPs [192.168.2.100 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key
[certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key
[certs] Generating "sa" key and public key
[kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes"
[kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file
[control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
manifests.go:214] the default kube-apiserver authorization-mode is "Node,RBAC"; using "Node,RBAC"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
W0125 01:09:06.409400  9705 manifests.go:214] the default kube-apiserver authorization-mode is "Node,RBAC"; using "Node,RBAC"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[apiclient] All control plane components are healthy after 34.503496 seconds
[upload-config] Storing the configuration used in ConfigMap "kubeadm-config" in the "kube-system" Namespace
[kubelet] Creating a ConfigMap "kubelet-config-1.17" in namespace kube-system with the configuration for the kubelets in the cluster
[mark-control-plane] Marking the node hadoop300 as control-plane by adding the label "node-role.kubernetes.io/master=''"
[mark-control-plane] Marking the node hadoop300 as control-plane by adding the taints [node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule]
[bootstrap-token] Using token: ycni4f.ru3eby1og6qasmzc
[bootstrap-token] Configuring bootstrap tokens, cluster-info ConfigMap, RBAC Roles
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to post CSRs in order for nodes to get long term certificate credentials
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow the csrapprover controller automatically approve CSRs from a Node Bootstrap Token
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow certificate rotation for all node client certificates in the cluster
[bootstrap-token] Creating the "cluster-info" ConfigMap in the "kube-public" namespace
[kubelet-finalize] Updating "/etc/kubernetes/kubelet.conf" to point to a rotatable kubelet client certificate and key
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy

Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!

To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:

  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/

Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:

kubeadm join 192.168.2.100:6443 --token ycni4f.ru3eby1og6qasmzc \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:d46b209f85303f3bffcdacd4ecc4f3856eb4198ce41c60f871f2c0a8d6ce162f

5.3.2 配置kubectl工具

初始化k8s集群后kubectl是不能使用的,需要配置一下
从init日志可以看出需要把/etc/kubernetes/admin.conf 文件配置成能全局访问到即可, 可以自定配置到环境变量, 也可以按照init日志的方法进行存放

[root@hadoop300 ~]#mkdir -p $HOME/.kube # 此目录主要保存一些k8s的配置缓存之类
[root@hadoop300 ~]#sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
[root@hadoop300 ~]#sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config # 属主和属组受给当前用户

使用kubectl 查看 k8s节点的状态

因为还未构建扁平化的网络方案, 所以还是master节点还是NotReady状态

[root@hadoop300 ~]$ kubectl get node
NAME        STATUS     ROLES    AGE   VERSION
hadoop300   NotReady   master   17m   v1.17.0

5.4 安装网络插件Flannel

将/proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables 文件设置为1(每台服务器都要配置)

[root@hadoop300 ~]echo "1" >/proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables

直接通过资源清单部署即可(master节点执行即可)

[root@hadoop300 ~]$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

之后等待一段时间后查看flannel的pod是否运行成功, 然后master节点就变为Ready状态了

[root@hadoop300 ~]$ kubectl get pod  --all-namespaces
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-9d85f5447-2jq9g             1/1     Running   0          58m
coredns-9d85f5447-tlgbk             1/1     Running   0          58m
etcd-hadoop300                      1/1     Running   1          58m
kube-apiserver-hadoop300            1/1     Running   1          58m
kube-controller-manager-hadoop300   1/1     Running   1          58m
kube-flannel-ds-gqj6v               1/1     Running   0          22m
kube-proxy-w6f49                    1/1     Running   1          58m
kube-scheduler-hadoop300            1/1     Running   1          58m

# 查看节点状态
[root@hadoop300 ~]$ kubectl get node
NAME        STATUS   ROLES    AGE   VERSION
hadoop300   Ready    master   60m   v1.17.0

5.5 slave节点加入集群

加入集群命令

kubeadm join --token <token> <master-ip>:<master-port> --discoverytoken-ca-cert-hash sha256:<hash>

token从上面的init日志中获取, 如果未保存自行通过kubeadm工具获取

如下将两个节点hadoop301和hadoop302假如k8s集群

[hadoop@hadoop302 ~]$ kubeadm join 192.168.2.100:6443  \
    --token ycni4f.ru3eby1og6qasmzc \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:d46b209f85303f3bffcdacd4ecc4f3856eb4198ce41c60f871f2c0a8d6ce162f
    
[hadoop@hadoop301 ~] # 同上

要等待一段时间, 因为slave节点拉取Flannel可能比较慢:
此时再查看3个节点的状态都变为Ready了

[root@hadoop300 ~]$ kubectl get node -o wide
NAME        STATUS   ROLES    AGE   VERSION   INTERNAL-IP     EXTERNAL-IP   OS-IMAGE                KERNEL-VERSION                CONTAINER-RUNTIME
hadoop300   Ready    master   88m   v1.17.0   192.168.2.100   <none>        CentOS Linux 7 (Core)   3.10.0-1160.11.1.el7.x86_64   docker://1.13.1
hadoop301   Ready    <none>   13m   v1.17.0   192.168.2.101   <none>        CentOS Linux 7 (Core)   3.10.0-1160.11.1.el7.x86_64   docker://1.13.1
hadoop302   Ready    <none>   17m   v1.17.0   192.168.2.102   <none>        CentOS Linux 7 (Core)   3.10.0-1160.11.1.el7.x86_64   docker://1.13.1

6 测试K8s 之 Helloworld

发布应用到k8s集群中测试效果

6.1 将应用打包成镜像并推送

这里使用的是springboot应用, 里面写了一个接口 /user
先准备好该应用的jar包

1、编写DrockerFile

FROM java:8
VOLUME /tmp
ADD test.jar test.jar
ENTRYPOINT ["nohup","java","-jar","/test.jar","&"]

2、然后打包成镜像

[root@hadoop300 tmp]# pwd
/home/hadoop/tmp
[root@hadoop300 tmp]# ll
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop       98 1月  31 21:01 Dockerfile
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 19329878 1月  31 21:00 test.jar
[root@hadoop300 tmp]# docker build -t springboot01 .
[root@hadoop300 tmp]# docker images
REPOSITORY      TAG       IMAGE ID         CREATED             SIZE
springboot01  latest     d04728534480      4 days ago         663 MB

3、推送到Docker Hub镜像仓库

需要先注册一个Docker Hub的账号

[root@hadoop300 tmp]# docker login
[root@hadoop300 tmp]# docker push burukeyou/springboot01

进入官网,可以看到已经推送成功了

6.2、编写Pod资源清单

vim demo.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: demo-pod01			# pod名字
  namespace: default		# 所属命名空间
  labels:
    demo: java				# 打标签
    
spec:
  containers:
    - name: springboot01			# 容器名字
      image: burukeyou/springboot01	# 镜像地址(刚才推送的)
      imagePullPolicy: IfNotPresent	# 是否优先从本地拉取镜像,如果不存在再从远程拉取
      ports:
        - containerPort: 8080   # 启动端口

6.3 发布资源

可以看到被部署到了hadoop302 节点,
通过IP访问接口 /user 返回字符串 “user: {name: 30}”

[root@hadoop300 tmp]# kubectl create -f demo.yaml 
pod/demo-pod01 created
[root@hadoop300 tmp]# kubectl get pod -o wide
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE        
demo-pod01   1/1     Running   0         42s   10.244.1.20   hadoop302   
[root@hadoop300 tmp]# curl http://10.244.1.20:8080/user
user: {
   
   name: 30}

7、Dashboard 部署(可选)

一个k8s集群管理的可视化网页
本质也是作为一个应用部署到k8s集群, 所以也是通过资源清单发布

7.1 通过资源清单部署

1、先把资源清单下载下来并修改

[root@hadoop300 tmp]$ wget http://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0-beta8/aio/deploy/recommended.yaml
[root@hadoop300 tmp]# vim recommended.yaml

2、然后修改Service类型为NodePort便于外网访问

# ------------------- Dashboard Service ------------------- #

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: kubernetes-dashboard
  name: kubernetes-dashboard
  namespace: kubernetes-dashboard
spec:
  type: NodePort			# 修改为NodePort类型的Service
  ports:
    - port: 443
      targetPort: 8443
      nodePort: 30443		# dashboard网页的访问端口(自定义)
  selector:
    k8s-app: kubernetes-dashboard

部署dashboard

[root@hadoop300 tmp]# kubectl create -f recommended.yaml

7.2 启动效果查看

查看 Dashboard的 Pod 和 services 是否启动成功

[root@hadoop300 ~]# kubectl get pods --all-namespaces 
NAMESPACE              NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kubernetes-dashboard   dashboard-metrics-scraper-76585494d8-mclvf   1/1     Running   0          7s
kubernetes-dashboard   kubernetes-dashboard-5996555fd8-2xn6c        1/1     Running   0          8s


[root@hadoop300 ~]# kubectl get services --all-namespaces 
NAMESPACE              NAME                        TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
kubernetes-dashboard   dashboard-metrics-scraper   ClusterIP   10.96.115.150   <none>        8000/TCP                 41s
kubernetes-dashboard   kubernetes-dashboard        NodePort    10.96.54.85     <none>        443:30443/TCP            42s

然后通过浏览器访问, 访问地址为: https://k8s任意节点的IP:30443/

发现要登陆, 提供了两种方式,这里采用token登陆, 先创建一个用户去登陆

7.3 创建管理用户

1、编写创建管理员并且绑定角色的资源清单 vim create-admin.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: hadoop	#  自定义用户名
  namespace: kubernetes-dashboard

---
# 给用户 hadoop 绑定角色
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: hadoop # 同上
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: hadoop	#  同上
  namespace: kubernetes-dashboard

发布

[root@hadoop300 tmp]# kubectl apply -f create-admin.yaml

获取Token

# 查看所有 serviceaccount 和 secrets
[root@hadoop300 tmp]# kubectl get sa,secrets -n kubernetes-dashboard
NAME                                  SECRETS   AGE
serviceaccount/default                1         61m
serviceaccount/hadoop                 1         31s
serviceaccount/kubernetes-dashboard   1         61m

NAME                                      TYPE                                  DATA   AGE
secret/default-token-wdt66                kubernetes.io/service-account-token   3      61m
secret/hadoop-token-6g859                 kubernetes.io/service-account-token   3      31s
secret/kubernetes-dashboard-certs         Opaque                                0      61m
secret/kubernetes-dashboard-csrf          Opaque                                1      61m
secret/kubernetes-dashboard-key-holder    Opaque                                2      61m
secret/kubernetes-dashboard-token-7thdm   kubernetes.io/service-account-token   3      61m

# 查看 hadoop用户的secret的Token
[root@hadoop300 tmp]#  kubectl describe secret hadoop-token-6g859 -n kubernetes-dashboard
Name:         hadoop-token-6g859
Namespace:    kubernetes-dashboard
Labels:       <none>
Annotations:  kubernetes.io/service-account.name: hadoop
              kubernetes.io/service-account.uid: 6a63be78-5de6-4892-8123-6a66378df504

Type:  kubernetes.io/service-account-token

Data
====
ca.crt:     1025 bytes
namespace:  20 bytes
token:      eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IjFNQzA0QXZhdXJTeUtVSHhPQ3pldkZ6NWdRM285cTlPUjdYTXoxWjJ1Q00ifQ.eyJpc3MiOiJrdWJlcm5ldGVzL3NlcnZpY2VhY2NvdW50Iiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9uYW1lc3BhY2UiOiJrdWJlcm5ldGVzLWRhc2hib2FyZCIsImt1YmVybmV0ZXMuaW8vc2VydmljZWFjY291bnQvc2VjcmV0Lm5hbWUiOiJoYWRvb3AtdG9rZW4tNmc4NTkiLCJrdWJlcm5ldGVzLmlvL3NlcnZpY2VhY2NvdW50L3NlcnZpY2UtYWNjb3VudC5uYW1lIjoiaGFkb29wIiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9zZXJ2aWNlLWFjY291bnQudWlkIjoiNmE2M2JlNzgtNWRlNi00ODkyLTgxMjMtNmE2NjM3OGRmNTA0Iiwic3ViIjoic3lzdGVtOnNlcnZpY2VhY2NvdW50Omt1YmVybmV0ZXMtZGFzaGJvYXJkOmhhZG9vcCJ9.wr7g1CmIrgv9Jj-Ap1leow8zefIzotzS4LE_qO5VNziVqEcnhCYzP2q6GnkUYR4CJt7YtEBqF6OLvlB5mHBPmFtHgtp-LiFUujScKgDdx8jdTBcVmeb39Fw_knjBuSLBOd3fqdvXumBajlwKpDQL_gYnkhc7bxn5FICYfalf1PF3AoPq8WjR2VoCDnGBB1qeaT87e6xnflScx3l6NNSEN3Bl8Ymt8WJRi4Ch0nhUZPLAXZxgO3kt1-TWHo5wASYiMW4Xwb-kPv6yAgoNTm9h6jgGqimf2InEW9rGLbnRAR0O9ZelFI6G4bE5sXtdNL_YdaVTRcmUYUKusaMpEADquQ

快捷获取Token命令

kubectl describe secret $(kubectl get secrets -n kubernetes-dashboard | grep hadoop | awk '{print $1}') -n kubernetes-dashboard | grep token:

然后拿着token去登陆即可

问题

Dashboard在浏览器打不开问题

三种方法:
1、可通过火狐浏览器强行打开

2、如果用chrome浏览器chrome浏览器提示不安全打不开, 在当前页面用键盘输入 thisisunsafe, 不是在地址栏输入，是直接敲键盘

3、重新部署Dashboard, 关闭安全验证

a)卸载Dashboard应用

[root@hadoop300 tmp]# kubectl delete -f recommended.yaml

修改资源清单recommended.yaml 把Secret 注释掉不创建

# ------------------- Dashboard Secret------------------- #
#apiVersion: v1
#kind: Secret
#metadata:
#  labels:
#    k8s-app: kubernetes-dashboard
#  name: kubernetes-dashboard-certs
#  namespace: kubernetes-dashboard
#type: Opaque

然后再部署dashboard

[root@hadoop300 tmp]# kubectl create -f recommended.yaml

然后自己生成之前注释掉的secret 即 kubernetes-dashboard-certs

# 生成dashboard.key 文件
[root@hadoop300 cert]# openssl genrsa -out dashboard.key 2048
[root@hadoop300 cert]# ll
-rw-r--r-- 1 root root 1675 2月   4 02:27 dashboard.key
# 生成dashboard.csr 文件
[root@hadoop300 cert]# openssl req -days 36000   -new -out dashboard.csr    -key 
[root@hadoop300 cert]# ll
-rw-r--r-- 1 root root  903 2月   4 02:28 dashboard.csr
-rw-r--r-- 1 root root 1675 2月   4 02:27 dashboard.key
# 生成自签证书
[root@hadoop300 cert]# openssl x509 -req -in dashboard.csr -signkey dashboard.key -out dashboard.crt
# 使用自签证书创建secret, 创建名为  kubernetes-dashboard-certs的 generic secret 它包含两个条目
# dashboard.key 和 dashboard.crt
[root@hadoop300 cert] kubectl create secret generic kubernetes-dashboard-certs --from-file=dashboard.key --from-file=dashboard.crt  -n kubernetes-dashboard

# 查看 该secrets 是否创建成功
[root@hadoop300 cert]# kubectl get sa,secrets -n kubernetes-dashboard
NAME                                  SECRETS   AGE
serviceaccount/default                1         23h
serviceaccount/kubernetes-dashboard   1         23h

NAME                                      TYPE                                  DATA   AGE
secret/default-token-92k64                kubernetes.io/service-account-token   3      23h
secret/kubernetes-dashboard-certs         Opaque                                2      23h
secret/kubernetes-dashboard-csrf          Opaque                                1      23h
secret/kubernetes-dashboard-key-holder    Opaque                                2      23h
secret/kubernetes-dashboard-token-lcxrm   kubernetes.io/service-account-token   3      23h

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Kubernetes + Dashboard 集群搭建

1、环境说明

2、搭建要求

3、集群规划

4、架构

4.1 Kubernetes组件架构

4.2 Kubernetes网络架构

4.3 部署应用的工作流程

5、安装

5.1 前期准备

5.1.1、禁⽤SELINUX

5.1.2、关闭swap分区

5.1.3、配置docker的阿里云下载源`(可选)`

5.1.4、配置阿里云yum软件源

5.2 安装kubeadm，kubelet和kubectl

5.3 部署Master节点

5.3.1 初始化K8s集群

5.3.2 配置kubectl工具

5.4 安装网络插件Flannel

5.5 slave节点加入集群

6 测试K8s 之 Helloworld

6.1 将应用打包成镜像并推送

6.2、编写Pod资源清单

6.3 发布资源

7、Dashboard 部署(可选)

7.1 通过资源清单部署

7.2 启动效果查看

7.3 创建管理用户

问题

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5、安装

5.1 前期准备

5.1.1、禁⽤SELINUX

5.1.2、关闭swap分区

5.1.3、配置docker的 阿里云下载源(可选)

5.1.4、配置阿里云yum软件源

5.2 安装kubeadm，kubelet和kubectl

5.3 部署Master节点

5.3.1 初始化K8s集群

5.3.2 配置kubectl工具

5.4 安装网络插件Flannel

5.5 slave节点加入集群

6 测试K8s 之 Helloworld

6.1 将应用打包成镜像并推送

6.2、编写Pod资源清单

6.3 发布资源

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