我正在尝试设置一个入口控制器（nginx）来将一些 TCP 流量转发到 kubernetes 服务（GCP）。有本教程说明了如何使用nginx的路线HTTP通信服务（基于路径）。我想要一个类似的设置来转发 TCP 流量。
在我的集群中，我有一个 pod，它运行一个使用套接字用 Python 编写的 TCP 回显服务器。有一个服务附加到 pod。如果我将这个服务的服务类型设置为LoadBalancer，我可以按如下方式运行我的客户端并从集群中获取回声。
python client.py --host <EXTERNAL-IP-OF-LOAD-BALANCER> --port <PORT>
与回显服务器类似，我的集群中有其他 TCP 服务为其他 pod 提供服务。目前我已将它们全部设置为 LoadBalancers。因此，它们具有外部 IP 并侦听不同端口上的流量。但是，我不想为所有这些服务创建 LoadBalancer。我将如何使用 nginx 根据端口号将 TCP 流量路由到不同的服务。如果 nginx 无法做到这一点，我是否可以使用其他选项来实现这一点？
更新：按照HangDu的回答，我创建了以下文件。
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: tcp-services
namespace: default
data:
9000: "default/echo-service:50000"
和
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: ingress-nginx
namespace: default
labels:
app.kubernetes.io/name: ingress-nginx
app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx
spec:
type: LoadBalancer
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 80
protocol: TCP …我有一个在GKE上运行的postgres容器和一个用于存储数据的设置。但是，如果集群重新启动或删除，数据库中的所有数据都会丢失。PodPersistentVolumePod
如果我运行kubectl delete <postgres_pod>删除现有Pod并检查新创建的（由kubernetes）Pod替换已删除的数据库，则相应的数据库没有Pod删除之前的数据。
这是我用来部署postgres的yaml文件。
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: custom-storage
parameters:
type: pd-standard
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: Immediate
---
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: postgres-volume-claim
spec:
storageClassName: custom-storage
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 5Gi
部署.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: postgres
spec:
selector:
matchLabels:
app: postgres
template:
metadata:
labels:
app: postgres
spec:
containers: …persistent-storage docker kubernetes google-kubernetes-engine
我正在尝试从数据框中删除多个列。我已经在/sf/answers/2787305181/上遵循了该示例，但是它对我不起作用。我正在使用Spark 2.4.0
这就是我现在正在做的事情。它确实有效，但是我想知道是否有更好的方法可以做到这一点。
val colsToRemove = Seq("colA", "colB", "colC", etc)
var filterdDF = df
for(i <- 0 until colsToRemove.size){
filterdDF = filterdDF.drop(colsToRemove(i))
}
在下面的代码中,我希望编译器识别output在if部分或else部分中定义的get.
val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
(1, 10),
(2, 20)
)).toDF("A", "B")
val df2 = spark.emptyDataFrame
if(df2.isEmpty){
val output = df1
}
else{
val output = df2
}
println(output.show)
但是,它给我一个错误说 error: not found: value output.如果我在python中执行相同的实现,它工作正常,我得到预期的输出.为了使用scala使这个工作在spark中我已经定义output为一个可变变量并在其中更新它if-else.
var output = spark.emptyDataFrame
if(df2.isEmpty){
output = df1
}
else{
output = df2
}
println(output.show)
为什么第一个实现不起作用,是否有办法在不使用可变变量的情况下获得预期结果？