var container_1 = "container_m1_1"; var container_2 = "container_m1_2"; var container_3 = "container_m1_3"; var container_4 = "container_m1_4";

这是一个 JavaScript 代码段，它定义了四个变量 `container_1`、`container_2`、`container_3` 和 `container_4`，分别赋值为字符串 "container_m1_1"、"container_m1_2"、"container_m1_3" 和 "container_m1_4"。这些变量的用途需要根据上下文来确定。

相关问题

var_exp = [[], [], [], []]

根据提供的引用内容，var_exp = [[], [], [], []]是一个包含4个空列表的列表。如果想要打印出这个变量的相关信息，可以使用var_dump函数或者var_export函数。具体的方法如下：

1.使用var_dump函数打印变量的相关信息：

<?php
$var_exp = [[], [], [], []];
var_dump($var_exp);
?>

输出结果为：

array(4) {
  [0]=>
  array(0) {
  }
  [1]=>
  array(0) {
  }
  [2]=>
  array(0) {
  }
  [3]=>
  array(0) {
  }
}

2.使用var_export函数打印变量的相关信息：

<?php
$var_exp = [[], [], [], []];
var_export($var_exp);
?>

输出结果为：

array (
  0 => 
  array (
  ),
  1 => 
  array (
  ),
  2 => 
  array (
  ),
  3 => 
  array (
  ),
)

--master_port=**29501**

`master_port=**29501**` 是配置参数的一部分，通常用于设置 Kubernetes 集群中的 Master 节点上Kube-Scheduler 或 Kubelet 进程监听的服务端口。这个端口是用于协调器节点（Master）与工作节点之间的通信，比如调度决策。

具体来说，在Kubernetes集群中，`master_port` 指定了ServiceAccount Token Webhook (如果启用) 或 API Server Service 的TCP端口。当工作节点上的 pods 请求访问API资源时，会通过这个端口进行身份验证。

示例配置可能出现在 `kube-scheduler` 或 `kubelet` 的启动命令行选项中，如：

# kube-scheduler配置
kubectl create -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: kube-scheduler-config
data:
  scheduler.config: |
    apiVersion: kubescheduler.k8s.io/v1beta1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    masterUrl: https://<master-ip>:29501
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kube-scheduler
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: kube-scheduler
        image: gcr.io/google_containers/kube-scheduler-amd64:v1.21.0
        command: ["./kube-scheduler", "--config=/etc/kubernetes/scheduler.conf"]
        ports:
        - containerPort: 29501
EOF

# kubelet配置示例
kubectl edit pod <pod-name> -n kube-system \
    --patch '{"spec":{"containers":[{"command":["./kubelet", "--container-runtime=docker", "--bootstrap-kubeconfig=/var/lib/kubelet/kubeconfig", "--kubeconfig=/var/lib/kubelet/kubeconfig", "--cgroup-driver=cgroupfs", "--allow-privileged=true", "--eviction-hard=memory.available%<10","--eviction-message='Memory limit exceeded'", "--feature-gates=AllAlpha", "--hostname-override=<node-name>", "--kube-api-burst=10", "--kube-api-qps=5", "--max-pods-per-node=110", "--register-node=true", "--address=0.0.0.0", "--alsologtostderr", "--v=4", "--cloud-provider=aws", "--cluster-dns=<dns-server>", "--cluster-domain=<cluster-domain>", "--cri-api-version=v1", "--runtime-request-timeout=1m", "--cgroups-per-qos=true", "--enforce-resource-quotas=true", "--eviction-hard=memory.available<10Mi,nodefs.available<10%,nodefs.inodesFree<5%", "--eviction-message='Kubelet has insufficent resources to schedule new pods.'", "--feature-gates=PodPidsLimit=true", "--network-plugin=cni", "--pod-infra-container-image=k8s.gcr.io/pause:3.2", "--proxy-mode=none", "--root-dir=/var/lib/kubelet", "--service-cluster-ip-range=<service-cluster-ip-range>", "--streaming-ports=10250,10255,10258", "--volumes-plugin=emptydir", "--v=2", "--master-url=https://<master-ip>:29501'}],"restartPolicy":"Always"}}'