それぞれに 100 万個のランダムなドキュメントが入力された 100 個の MongoDB コレクションを生成するユーティリティを作成し、それを Kubernetes にデプロイするには、いくつかの手順が必要です。このガイドでは、Kubernetes 環境のセットアップからコレクションの生成、専用の名前空間へのジョブのデプロイまでのプロセスを順を追って説明します。
Kubernetes クラスター (GKE、EKS、AKS、Minikube など) があることを確認し、それに接続するように kubectl を構成します。
このデプロイメントを分離したままにするには、my-lab という名前空間を作成します。
kubectl create namespace my-lab kubectl get ns my-lab
mongo-pv.yaml ファイルを作成して、MongoDB データの永続ボリュームを定義します。
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: mongo-pv namespace: my-lab spec: capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce hostPath: path: /data/mongo
PV を適用します:
kubectl apply -f mongo-pv.yaml
mongo-pvc.yaml で永続ボリューム要求を定義します:
apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: mongo-pvc namespace: my-lab spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi
PVC を適用します:
kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
mongo-deployment.yaml で MongoDB のデプロイメントとサービスを定義します:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mongo namespace: my-lab spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: mongo template: metadata: labels: app: mongo spec: containers: - name: mongo image: mongo:latest ports: - containerPort: 27017 env: - name: MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME value: "root" - name: MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD value: "password" volumeMounts: - name: mongo-storage mountPath: /data/db volumes: - name: mongo-storage persistentVolumeClaim: claimName: mongo-pvc --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: mongo namespace: my-lab spec: type: ClusterIP ports: - port: 27017 targetPort: 27017 selector: app: mongo
デプロイメントを適用します:
kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
MongoDB のデプロイメントに接続して確認します:
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
MongoDB デプロイメントをスケールダウンしてバックアップし、データが確実に保持されるようにします。
kubectl scale deployment mongo --replicas=0 -n my-lab kubectl scale deployment mongo --replicas=1 -n my-lab
Python を使用して、コレクションを作成し、ランダムなドキュメントを追加するスクリプトを定義します。
import random import string import pymongo from pymongo import MongoClient def random_string(length=10): return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length)) def create_collections_and_populate(db_name='mydatabase', collections_count=100, documents_per_collection=1_000_000): client = MongoClient('mongodb://root:password@mongo:27017/') db = client[db_name] for i in range(collections_count): collection_name = f'collection_{i+1}' collection = db[collection_name] print(f'Creating collection: {collection_name}') bulk_data = [{'name': random_string(), 'value': random.randint(1, 100)} for _ in range(documents_per_collection)] collection.insert_many(bulk_data) print(f'Inserted {documents_per_collection} documents into {collection_name}') if __name__ == "__main__": create_collections_and_populate()
Python スクリプトをコンテナ化するための Dockerfile を作成します。
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY mongo_populator.py . RUN pip install pymongo CMD ["python", "mongo_populator.py"]
イメージをビルドしてコンテナー レジストリにプッシュします:
docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest . docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest
コレクション生成スクリプトを実行するジョブを mongo-populator-job.yaml で定義します。
apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: mongo-populator namespace: my-lab spec: template: spec: containers: - name: mongo-populator image: <your-docker-repo>/mongo-populator:latest env: - name: MONGO_URI value: "mongodb://root:password@mongo:27017/" restartPolicy: Never backoffLimit: 4
ジョブを適用します:
kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
ジョブが完了したら、MongoDB に接続してデータを調べます。
kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
MongoDB の場合:
use mydatabase show collections db.collection_9.find().limit(5).pretty() db.getCollectionNames().forEach(function(collection) { var count = db[collection].countDocuments(); print(collection + ": " + count + " documents"); });
各コレクションには 100 万個のドキュメントが含まれており、データ生成ジョブが成功したことが確認されます。
以上がMongoDB コレクション ジェネレーターを Kubernetes にデプロイするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。