首页
/ Helm 项目使用教程

Helm 项目使用教程

2024-09-21 13:25:42作者:谭伦延

1. 项目目录结构及介绍

Helm 项目是一个Kubernetes的包管理工具,其目录结构如下:

helm/
├── Chart.yaml         # Helm 图表的元数据文件
├── charts/           # 存放依赖的图表
├── templates/        # Kubernetes 模板文件
│   ├── deployment.yaml
│   ├── hpa.yaml
│   ├── service.yaml
│   └── tests/
│       └── test-connection.yaml
├── values.yaml        # 默认的值文件
└── .helm/            # Helm 的缓存目录
  • Chart.yaml:定义了当前图表的元数据,包括名称、版本、描述等。
  • charts/:包含了当前图表所依赖的其他图表。
  • templates/:包含了定义Kubernetes资源的Go模板。
  • values.yaml:定义了图表的默认配置值。

2. 项目的启动文件介绍

在Helm中,并没有传统的启动文件,因为它是作为命令行工具使用的。要使用Helm,您需要安装它并提供相应的命令。

安装Helm的命令如下:

curl https://raw.githubusercontent.com/mtytel/helm/master/scripts/get-helm.sh | bash

安装完成后,可以通过以下命令来初始化Helm:

helm init

这将设置Helm的本地配置文件,并在Kubernetes集群中创建必要的配置。

3. 项目的配置文件介绍

Helm的主要配置文件是values.yaml,它包含了图表的默认配置值。用户可以根据自己的需求覆盖这些值。

例如,如果您想配置一个服务,可以在values.yaml中添加或修改如下内容:

service:
  type: LoadBalancer
  port: 80
  targetPort: 8080

这样,当您使用Helm部署图表时,它将使用这些配置来创建Kubernetes服务。

您还可以通过命令行参数或环境变量来覆盖values.yaml中的配置值,例如:

helm install my-release ./path/to/chart --set service.type=NodePort

这将设置服务的类型为NodePort

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
224
2.26 K
flutter_flutterflutter_flutter
暂无简介
Dart
526
116
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
286
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
frameworksframeworks
openvela 操作系统专为 AIoT 领域量身定制。服务框架:主要包含蓝牙、电话、图形、多媒体、应用框架、安全、系统服务框架。
CMake
795
12
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
984
582
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
567
94
GLM-4.6GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
42
0