mysql部署mysql

时间: 2023-10-28 21:57:36 浏览: 110
要在Kubernetes上部署MySQL,可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建一个MySQL配置文件(如:mysql-config.yaml),示例内容如下: ```yaml apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: mysql-secret type: Opaque data: MYSQL_ROOT_PASSWORD: <base64-encoded-root-password> MYSQL_DATABASE: <base64-encoded-database-name> MYSQL_USER: <base64-encoded-username> MYSQL_PASSWORD: <base64-encoded-password> --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: mysql-service spec: selector: app: mysql ports: - port: 3306 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mysql-deployment spec: selector: matchLabels: app: mysql replicas: 1 template: metadata: labels: app: mysql spec: containers: - name: mysql image: mysql:latest envFrom: - secretRef: name: mysql-secret ports: - containerPort: 3306 volumeMounts: - name: mysql-persistent-storage mountPath: /var/lib/mysql volumes: - name: mysql-persistent-storage persistentVolumeClaim: claimName: mysql-pvc ``` 在这个配置文件中,你需要将 `<base64-encoded-root-password>`, `<base64-encoded-database-name>`, `<base64-encoded-username>`, `<base64-encoded-password>` 替换为相应的Base64编码后的值。 2. 创建一个永久存储卷声明(PersistentVolumeC

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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