1. Question Create a new ServiceAccount with the name pvviewer. Grant this ServiceAccount access to list all PersistentVolumes in the cluster by creating an appropriate ClusterRole called pvviewer-role and ClusterRoleBinding called pvviewer-role-binding. Next, create a pod called pvviewer with the image: redis and serviceAccount: pvviewer in the default namespace. Answer Pods authenticate to the API Server using ServiceAccounts. If the serviceAccount name is not specified, the default service account for the namespace is used during a pod creation.

1. Question Take a backup of the etcd cluster and save it to /opt/etcd-backup.db. Answer 1 2 3 export ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key /opt/etcd-backup.db 2. Question Create a Pod called redis-storage with image: redis:alpine with a Volume of type emptyDir that lasts for the life of the Pod. Pod named ‘redis-storage’ created Pod ‘redis-storage’ uses Volume type of emptyDir Pod ‘redis-storage’ uses volumeMount with mountPath = /data/redis

1. Question Deploy a pod named nginx-pod using the nginx-alpine image Answer 1 k run nginx-pod --image=nginx:alpine 2. Question Deploy a messagine pod using the redis:alpine image with the labels set to tier=msg Answer 1 k run messaging --image=redis:alpine -l tier=msg 3. Question Create a namespace named apx-x9984574 Answer 1 k create namespace apx-x9984574 4. Question Get the list of nodes in JSON format and store it in a file at /opt/outputs/nodes-z3444kd9.

Introduction Jobs: 스파크 애플리케이션의 모든 job에 대한 요약 정보 Stages: 모든 jobs의 모든 stages의 현재 상태 요약 정보 Storage: persisted RDD와 DataFrame 정보 제공 Environment: 다양한 환경 변수 값 Executors: 애플리케이션을 위해 생성된 Executer 정보 제공. 메모리와 디스크 사용량과 task, shuffle 정보 등 SQL: 애플리케이션이 Spark SQL 쿼리 실행 시 정보 제공 Streaming: Streaming jobs 실행 시 정보 제공 애플리케이션 실행 1 2 3 4 5 df = spark.read.format("csv") \ .

RDD Resilient Distributed Datasets(RDDs) distrubuted collections of objects that can be cached in memory across cluster manipulated through pararrel operators automatically recomputed on failure immutable(read-only) RDD 연산 RDD 연산은 트랜스포메이션과 액션이 있습니다. 트랜스포메이션은 RDD를 이용해서 새로운 RDD를 생성하고, 액션은 RDD를 이용해서 작업을 처리하여 결과를 드라이버에 반환하거나, 파일시스템에 결과를 쓰는 연산입니다. 스파크는 트랜스포메이션을 호출할 때는 작업을 구성하고, 액션이 호출 될 때 실제 계산을 실행합니다. 다음의 예제에서 csv파일의 데이터를 읽어서 lines라는 RDD 객체를 생성하고, 각 라인의 글자의 개수를 세는 map 트랜스포메이션 함수를 호출하고, 글자 수의 총합을 구하는 reduce 액션 함수를 호출합니다.