日期: 2021 年 5 月 13 日

国家统计局副局长李晓超就人口普查数据及网友关注热点接受澎湃新闻专访

5月11日,第七次全国人口普查数据在国新办揭晓。数据一经发布,即引发社会广泛关注。这是一年多来,700多万普查员辛苦工作的结果。这一结果将为国家制定人口政策,推动经济社会高质量发展,提供了重要的统计信息支持。 作为国务院第七次全国人口普查领导小组办公室主任,国家统计局副局长李晓超近几天一直在忙碌中,尤其是人口普查数据公布的当天,他和他的同事们,大多都忙到午夜。 没有显露出一丝疲惫,12日上午,身着西装的李晓超准时出现在澎湃新闻的采访镜头前。见面时记者告诉他自己被幸运抽中参加了长表的普查时,他说他也被抽中了长表的普查,“不过,都是家人填的。”说完他爽朗大笑。 人口普查数据公布之后引发网友热议,李晓超也注意到了。有网友对比“0-14岁”人数和之前公布的14年出生人口总数,发现这两个数字有偏差,李晓超解释,2010年到2019年近10年,都在2010年前设计的抽样框上做的抽样,可能会存在一些抽样误差,而且2019年的数据是千分之一抽样,理论上虽然没问题,但在实际工作中还是有误差。 “世界各国为什么还要开展人口普查,就是因为抽样调查取得的数据还是有误差的。随后我们还要对10年间抽样数据通过两次普查的数据来进行修订。这是国际上的通行做法,也是联合国推荐的做法。”他说。以下为澎湃新闻与李晓超的对话。 “高质量完成人口普查,我们感到欣慰” 澎湃新闻:人口普查数据昨天公布了。您作为国务院人口普查办主任,交了这份十年一次的答卷,心情怎么样?您给这一次的普查工作打多少分? 李晓超:我的心情可以用这么几个词概括。*是喜悦。在以*同志为核心的党中央坚强领导下,在各地区、各相关部门共同的支持下,特别是700万普查人员的辛苦努力下,我们顺利地、高质量地完成了这项工作。 更为高兴的是,我们这次普查的结果非常丰富,能够为国家制定人口政策,推动高质量发展提供丰富的统计信息支持,这是包括我在内的全体700多万普查人员共同高兴的地方。 第二是感谢。这项工作应该说非常艰巨,非常繁重,特别是在去年新冠肺炎疫情影响下,各方面都付出了艰辛的努力,要向各地区、各相关部门表示感谢,要向700万普查人员表示感谢,也要向各位媒体朋友表示衷心感谢。 第三是责任还很大。尽管普查工作的主要数据已经汇总,也进行了发布,但是后期的工作还很繁重,要做的还有数据共享、数据开发利用等。要真正发挥普查的作用,后续工作还非常重,责任还非常大。要让700万普查人员辛辛苦苦普查的成果,能对促进国家高质量发展、对制定人口政策真正发挥有效的作用,肩上的担子还是比较重的。 至于打多少分,我们是做卷子的,我想还是要阅卷人去打分,可能更好一些。 我在这里需要强调的是,这项工作是非常有意义的,我们也较好地完成了这项工作。*,按时完成。按照整个方案的要求,按照时间进度的要求,完成了这项工作。第二,保证质量。统计工作的核心就是要保证统计数据的质量,能够高质量完成,使我们感到欣慰。 “造假、瞒报案件相比以前大幅下降,已进行处理” 澎湃新闻:您去年接受我们采访的时候说,对数据造假“发现一起查处一起,*不手软”。在采集数据的过程中,有没有发现这样的问题出现?又是怎么解决的? 李晓超:数据质量是统计的生命线,人口普查也是这样。我们要做到数据不能漏,更要杜*瞒报、弄虚作假。实际上,在整个过程中我们做了几个方面的工作来确保数据的质量。 *,规范了整个操作,包括整个调查,我们从划小区开始,对全国每一片土地上的住宅,都按小区进行划分,从小区去数人头,防止漏报。 第二,利用新的手段。利用了新技术,改变了过去用纸介质的方式,这一次我们完全电子化,一个*大的好处就是普查对象填完签字后,数据就直接进入我们的数据中心,我们能看到普查对象的签字,能够确保数据是普查对象亲自认定、亲自填写的,这就保证了数据不重、不漏,也能保证真实。 第三,我们坚持了依法依规进行普查。近几年我们统计工作加大了执法力度。 此次普查我们也发现了一些造假、瞒报的案件,但是比前几次普查大幅度下降。我们也按照有关规定进行了处理。 澎湃新闻:昨天发布会提到将利用微观数据实验室提供人口普查的脱敏微观数据,供相关的机构和专家学者进行开发研究。脱敏的微观数据大概什么时候能够给大家进行再次开发? 李晓超:我们按照要求,未来会把微观数据进行推送。 为什么要进行脱敏?统计法规定对每一个普查对象的信息都要进行保护。实际上这个微观数据也显示不出来、看不出来每个人的具体是谁的信息,只是基本的人口信息。我们掌握这方面的信息,但有保密规定的要求,不对外进行提供。 后续国家统计局还有一些出版物,还会有一些更综合的数据,也会在我们国家统计局的网站进行陆续发布。 “人口结构变化有积*的一面,也有挑战的一面” 澎湃新闻:在昨天公布的人口数据中,人口总数、人口结构、男女性别比,包括老龄人口数据都特别受到关注。目前来看,是在预期范围之内吗?从人口数据来看,我们面临的人口问题*大的挑战是什么?这对我们的经济发展会产生什么样的影响?目前的人口结构会对哪些行业造成比较大的影响? 李晓超:人口普查的主要数据已经发布,我们可以看到,既有在大家预期之内的地方,可能有些地方跟大家预期有所区别。总的来看,还是反映了客观实际人口的状况。从数据看,有些积*的变化,但人口发展也确实面临一些挑战。 积*的方面主要是人口继续保持着增长,人口受教育水平提高、年限增长,另外性别比也有所改善,同时流动人口增加的幅度非常大,城市化率提高也比较快。 当然,面临的问题也确实很突出。一个是老龄化进一步加剧,60岁以上人口比上个十年提高了5个百分点以上,65岁以上提高了4个百分点以上。二是劳动人口比重在下降,比上个十年下降了6个多点,还有出生人口总量也在减少,这些都是人口发展面临的很大挑战,我们也正在进行分析。 澎湃新闻:从数据来看,老龄化确实严重,国家统计局是否对应对这样的趋势有一些建议? 李晓超:老龄化确实是我们当前面临的、也是今后较长时期的一个基本国情。如何看待老龄化?人口老龄化有挑战,应对得好也能发挥出积*的方面。挑战主要是增加了社会的负担,老龄人口增加、劳动力人口减少以后,我们要用很少的人去养更多的人,这样社会负担会加重,对公共服务包括医疗等领域也会产生一些压力。 当然,同时我们也看到,如果应对得好,可以更加促进经济高质量发展。比如大家讨论“银发经济”,随着人口老龄化,可能对老年群体的商品和服务需求就会增加,并且对医疗商品和服务需求也会有所增加。 老龄化是问题,但是,确保人口发展和经济社会发展能够更好的协调,是我们要做好的工作。 “我们需要提高生育意愿” 澎湃新闻:全国普查人口首次过14亿,之前有预测说人口峰值会在2030年达到15亿。但是从目前的趋势来看,人口负增长应该不会远,这个峰值也不会远,还能达到15亿吗? 李晓超:关于人口峰值,目前社会各方面都比较关注,实际上未来的变化可能还存在着很多不确定的因素。至于什么时候达到,需要引起高度关注,重要的是我们要积*应对,同时我们也要看到我国人口总量、规模仍然比较大这个现实。 关于人口,除了看总量,更重要还要关注人口均衡发展的问题,还有人口老龄化、性别比、地区分布的问题等等,这些问题要引起我们更密切的关注。如何应对老龄化?如何应对劳动人口比重下降?如何针对流动人口增加较多,应该做好什么方面的工作?需要我们深入思考认真研究。 澎湃新闻:我国总和生育率已经有30年低于世代更替的水平。2020年我国新生人口为1200万,生育率1.3,调查显示育龄妇女的生育意愿1.8,这个其实也不高。 李晓超:2020年总和生育率1.3,出生人口总量也在减少,确实是一个比较低的水平。这实际上是和我们当前人口结构有很大关系,一是育龄妇女减少,还有一个生育意愿总体上并不高,这其中因素很多,有一些可能是工作、生活条件的压力,特别是随着经济社会发展节奏加快,大家可能工作压力都比较大,相应来说婚期也往后推迟,生育意愿也没那么高,这就直接影响到总和生育率。 实际上除了趋势的一些因素之外,去年还有很特殊的一个原因,就是新冠肺炎疫情影响了一些人的生育意愿。 国家统计局的调查显示,育龄妇女的生育意愿大概是1.8,这是在现有的状况下。如果状况改善了,有可能还会有提高。 我们需要提高生育意愿。现在可能有很多人不愿意生育,具备条件了也不一定生,社会各方面还需要去形成一种共识。未来随着我们各项政策,特别是今年的《政府工作报告》明确要求,要推进实现适度生育水平有关政策的落实,我想生育水平会有所提高。 澎湃新闻:人口数量和GDP的增长是不是直接相关联的?有没有必要特别纠结于人口数量?是不是应该把更多的目光投向人口质量? 李晓超:经济发展到一定阶段,人们的观念也在变化,人口增长到一定阶段可能会出现放慢的趋势,世界各国的发展历程都显现出这种趋势。 实际上,经济发展和人口的关系还是非常密切的。因为经济发展的目的就是为了人民生活的改善,*终目的它还是为了改善民生。人多了,改善生活的需求就大,经济发展就会快一些。如果说在一定量的前提下,那人越少,人均就会越高,需要辩证地看。如果人口增速放慢,而人口质量提高,同样也可以促进经济发展。因为经济增长除了人口的因素、劳动力的因素之外,还有一个很重要的因素是科技进步。 通常我们讲影响经济增长有三个方面因素,*个是劳动力,是人力资本。第二个是固定资本。第三个叫全要素生产率,或者说科技进步。随着经济发展到一定水平,科技进步、全要素生产率的贡献率会越来越高。相应来说,前面两项的贡献率会慢慢地减弱。这就需要在人口增速放慢的形势下,推进科技进步、产业经济转型升级,来确保经济发展,也完全是能够实现的。 “抽样调查存在的误差” 澎湃新闻:昨天公布了人口数据之后,全国人民都非常关注,大家讨论也很热烈。有读者对比现0到14岁的人口数据与历年公布的出生人口总数,发现有偏差。您关注到这个问题了吗? 李晓超:有注意到,也非常感谢社会各界对人口数据的关心、关注。 实际上,这是由于两个数据口径不可比因素造成的。2019年的数据,实际上是抽样的数据,是在2010年普查的基础上,设计的抽样方案,要抽样必须有一个基础,统计学上叫抽样框,就是它的结构。这个结构,是10年前的。 到2019年,实际上基本上接近10年了,在10年前的结构基础上做抽样,可能存在一些偏差。而且2019年的数据是千分之一抽样,1000个人抽一个人调查,这样的代表性从理论上来说没问题,但是在实际工作中还是有偏差,所以数据和2020年的普查相比,就会存在着一些不可比的因素。 世界各国为什么经济很发达了,还要开展人口普查,抽样调查取得的数据还是有误差的,做人口普查,除了摸清人口状况外,其中,还有一项任务就是对抽样数据进行修订。随后我们的工作还要对10年间抽样的数据通过两次普查的数据来进行修订,这也是国际上通行的做法,也是联合国推荐的做法,其他普查都是这个惯例,这是统计学的基本要求。 这样的修订不能说此前的数据就一定是错的,只不过是承认在那个理论框架下做的结果不完善,我们普查完了以后要对此前的数据进行修订,可能还涉及到其他数据都要相应做一些修订。 澎湃新闻:谢谢您接受我们的采访。 李晓超:感谢澎湃新闻和各新闻媒体对我们人口普查的关心支持。再次通过澎湃向各位媒体朋友们表示感谢!我以国务院第七次全国人口普查领导小组办公室的名义,再次向全国700万的普查人员表示感谢!过去一年,你们风里来雨里去,特别是登记期间正赶上寒冬,有些地区可能还需要冒着大雪去入户,为人口普查做了贡献,向你们再次表示致谢,感谢! (原文链接:https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_12641355)

我国人口发展呈现新特点与新趋势

我国人口发展呈现新特点与新趋势——第七次全国人口普查公报解读 人口普查作为基础性、全局性、权威性的基本国情调查,不仅是了解我国人口发展变动情况的重要手段,对于国家重大宏观经济社会决策也具有重要意义。新中国成立以来我国已开展过六次人口普查,获得了丰富详实的人口基础数据。 我国第七次全国人口普查是中国特色社会主义进入新时代后开展的*次人口普查,也是在决胜全面建成小康社会、开启全面建设社会主义现代化国家新征程这一关键节点的一次重大基本国情调查,对于准确把握人口发展新特点新趋势、推动我国人口与经济社会协调发展,具有重要而深远的意义。 我国人口发展呈现新特点 ——人口总量惯性增长,人口增速有所放缓。 我国人口总量惯性增长。第七次全国人口普查数据显示,2020年我国人口(指我国大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口,不包括居住在31个省、自治区、直辖市的港澳台居民和外籍人员)数量为141178万人,与2010年133972万人相比增加了7205万人,增长5.38%。新中国成立以来,我国人口一直保持增长趋势,虽然我国人口生育率已经于上世纪90年代降低至更替水平以下并持续至今,但由于人口死亡率降低和建国早期高生育率带来的人口惯性,总人口仍会保持一段时间的增长。 我国人口增速有所放缓。在人口增速方面,从2010年到2020年间,我国人口年平均增长率为0.53%,与2000-2010年0.57%的人口年平均增长率相比,增速有所放缓。主要原因是育龄妇女人数持续减少等因素导致人口增长惯性减弱,同时生育水平略有下降。 ——劳动年龄人口下降,人口抚养比上升。 劳动年龄人口数量和比例双双下降。第七次全国人口普查数据显示,2020年我国16—59岁劳动年龄人口总规模8.8亿人,与2010年相比,我国劳动年龄人口减少4000多万人,同时我国劳动年龄人口占总人口比例也有所下降。但作为人口大国,我国劳动年龄人口总量庞大,劳动力资源仍较为充沛。 人口抚养比上升。改革开放40多年以来我国人口抚养比(0-14周岁与65周岁及以上人口数加总与15-64周岁人口数之比)从1982年的62.6%下降到2010年的34.2%。第七次全国人口普查数据显示,2020年我国人口抚养比为45.9%,与2010年相比,增长了11.7个百分点,这表明随着我国人口老龄化进程的推进,人口抚养比的下降趋势在过去十年发生了逆转。当前我国仍然处于人口抚养比低于50%的人口红利期,但由低人口抚养比带来的人口红利逐步减少。 ——人口素质大幅改善,人力资本不断提升。 人口受教育程度明显提升。第七次全国人口普查数据显示,2020年我国15岁及以上人口文盲率为2.67%,与2010年相比,下降了1.41个百分点;每10万人中具有大学(指大专及以上)文化程度的由8930人上升为15467人,拥有高中文化程度的由14032人上升为15088人。这表明过去十年我国人口受教育程度持续改善,人力资本不断提升。这一成就得益于党的十八大以来,我国教育事业投入力度进一步加大,教育普及成效显著。 ——人口城镇化水平加速提升,人口流动更趋活跃。 人口城镇化水平加速提升。第七次全国人口普查数据显示,2020年我国常住人口城镇化率达到63.89 %,比2010年提高了14.21个百分点,与前一个10年提高13.46个百分点相比,常住人口城镇化率在近十年间提升速度有所加快。 流动人口增速加快。改革开放以来,我国流动人口规模持续增长:根据历年人口普查数据,流动人口规模从1982年的675万增长到2015年的2.47亿人。第七次全国人口普查数据显示,2020年流动人口规模近3.8亿人,比2010年大幅增加1.5亿人,与上一个10年流动人口增长1亿人相比,我国流动人口增长速度加快。经济和产业结构布局调整和户籍政策的改革影响了流动人口规模的变化。 ——人口性别比趋于合理,家庭户人口规模持续下降。 人口性别比进一步回归合理区间。第七次全国人口普查数据显示,我国男性人口总数为72334万人,女性人口总数为68844万人,全国总人口性别比为105.07(以女性为100),与2010年相比下降了0.13个百分点。出生人口性别比为111.3,较2010年显著下降,降低了6.8,这说明出生性别比长期偏高的问题得到有效控制,性别平等的生育观念更加普及,初步达到了人口性别结构优化的目标。 家庭户人口规模持续下降。家庭户是指以家庭成员关系为主、居住一处共同生活的人组成的户。根据历年人口普查数据,我国家庭户人口规模持续下降,从1990年的3.96人、2000年的3.44人下降至2010年的3.10人。第七次全国人口普查数据显示这一趋势继续延续,2020年我国家庭户平均人口规模为2.62,比2010年减少0.48人。家庭户规模下降的主要原因有生育率下降使得家庭子女数量减少、住房条件改善年轻人婚后独居增加和人口流动活跃带来的家庭结构变动等。 我国人口发展呈现出新趋势 基于第七次全国人口普查和历次人口普查数据,今后一段时期我国人口发展的主要趋势是: ——人口总量即将达峰,人口负增长为期不远。 虽然全面放开二孩政策实施后出生人口有所回升,但在2020年之后主要受育龄妇女数量减少等因素的影响,人口增长势能进一步减弱。*新的预测表明,人口总量即将在2025到2030年间达到峰值。我国人口总量达峰,表明我国提前实现了人口再生产类型的历史性转变,有效地缓解了人口对资源、环境的压力,有力地促进了经济发展和社会进步。我国人口在总量达峰后将逐步开始缓慢下降,人口负增长在不远的将来即将成为现实。 ——人口数量红利进入尾声,人口老龄化逐步加速。 在2021到2030年间,劳动年龄人口总量和比例将继续以较快速度降低,人口抚养比也将继续提升,由低人口抚养比带来的人口数量红利逐步进入尾声。在“十四五”期间,我国将从轻度老龄化迈入中度老龄化。随着第二次生育高峰出生的“60后”群体步入退休年龄,老年人口增长速度将明显加快,到2030年占比将达到25%左右,其中80岁及以上高龄老年人口增加幅度更加明显。 ——健康中国、科教兴国战略深入实施,人口质量快速提升。 随着健康中国2030战略和科教兴国战略的深入实施,我国已经把提升国民素质和人力资本放在更加突出重要位置,持续构建高质量的教育体系和全方位全周期的健康体系。可以预期我国人口质量将在未来较长时间内保持较快的提升速度,并成为推动经济高质量发展的有利条件,走出一条从享受人口数量红利走向创造人口质量红利的人口发展道路。 我国人口发展进入新阶段 随着我国整体迈入新发展阶段,我国人口发展也进入了新阶段。 首先,在新发展阶段的背景下,我国人口发展进入了深度转型期。第七次全国人口普查数据进一步表明,我国人口发展出现重要转折性变化,即人口总量增长势头明显减弱,以人口老龄化为核心的人口结构性矛盾日益突出。 其次,在新发展格局的构建中,人口发展的重要性提升到更高层面。我国庞大的人口规模、不断提升的人口质量是构建新发展格局的基础性条件,人口要素重要性的提升要求我们将优化人口发展格局作为加快形成新发展格局的关键举措。 *后,在新发展理念指引下,人口发展战略正发生关键性转变。未来应在新发展理念指引下,从经济社会发展全局高度和国家中长期发展层面谋划人口发展,以系统思维和整体布局*大限度地发挥人口要素对社会经济发展的支撑作用,加快构建人口长期均衡发展及其与经济社会、资源环境协调发展的新人口发展格局。 (作者系北京大学人口研究所所长 陈功) (原文链接:http://finance.people.com.cn/n1/2021/0513/c1004-32101889.html)

Linux下的tar压缩解压缩命令详解

tar

-c: 建立压缩档案
-x:解压
-t:查看内容
-r:向压缩归档文件末尾追加文件
-u:更新原压缩包中的文件

这五个是独立的命令,压缩解压都要用到其中一个,可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。

-z:有gzip属性的
-j:有bz2属性的
-Z:有compress属性的
-v:显示所有过程
-O:将文件解开到标准输出

下面的参数-f是必须的

-f: 使用档案名字,切记,这个参数是*后一个参数,后面只能接档案名。

# tar -cf all.tar *.jpg
这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包,-f指定包的文件名。

# tar -rf all.tar *.gif
这条命令是将所有.gif的文件增加到all.tar的包里面去。-r是表示增加文件的意思。

# tar -uf all.tar logo.gif
这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件,-u是表示更新文件的意思。

# tar -tf all.tar
这条命令是列出all.tar包中所有文件,-t是列出文件的意思

# tar -xf all.tar
这条命令是解出all.tar包中所有文件,-t是解开的意思

压缩

tar -cvf jpg.tar *.jpg //将目录里所有jpg文件打包成tar.jpg

tar -czf jpg.tar.gz *.jpg   //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用gzip压缩,生成一个gzip压缩过的包,命名为jpg.tar.gz

tar -cjf jpg.tar.bz2 *.jpg //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用bzip2压缩,生成一个bzip2压缩过的包,命名为jpg.tar.bz2

tar -cZf jpg.tar.Z *.jpg   //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用compress压缩,生成一个umcompress压缩过的包,命名为jpg.tar.Z

rar a jpg.rar *.jpg //rar格式的压缩,需要先下载rar for linux

zip jpg.zip *.jpg //zip格式的压缩,需要先下载zip for linux

解压

tar -xvf file.tar //解压 tar包

tar -xzvf file.tar.gz //解压tar.gz

tar -xjvf file.tar.bz2   //解压 tar.bz2

tar -xZvf file.tar.Z   //解压tar.Z

unrar e file.rar //解压rar

unzip file.zip //解压zip

总结

1、*.tar 用 tar -xvf 解压

2、*.gz 用 gzip -d或者gunzip 解压

3、*.tar.gz和*.tgz 用 tar -xzf 解压

4、*.bz2 用 bzip2 -d或者用bunzip2 解压

5、*.tar.bz2用tar -xjf 解压

6、*.Z 用 uncompress 解压

7、*.tar.Z 用tar -xZf 解压

8、*.rar 用 unrar e解压

9、*.zip 用 unzip 解压

 

解压jdk到指定文件夹:

tar -xzvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java

 

root@ubuntu:~# tar –help
用法: tar [选项…] [FILE]…
GNU ‘tar’ saves many files together into a single tape or disk archive, and can
restore individual files from the archive.

Examples:
tar -cf archive.tar foo bar # Create archive.tar from files foo and bar.
tar -tvf archive.tar # List all files in archive.tar verbosely.
tar -xf archive.tar # Extract all files from archive.tar.

主操作模式:

-A, –catenate, –concatenate 追加 tar 文件至归档
-c, –create 创建一个新归档
-d, –diff, –compare 找出归档和文件系统的差异
–delete 从归档(非磁带!)中删除
-r, –append 追加文件至归档结尾
-t, –list 列出归档内容
–test-label 测试归档卷标并退出
-u, –update 仅追加比归档中副本更新的文件
-x, –extract, –get 从归档中解出文件

操作修饰符:

–check-device 当创建增量归档时检查设备号(默认)
-g, –listed-incremental=FILE 处理新式的 GNU 格式的增量备份
-G, –incremental 处理老式的 GNU 格式的增量备份
–ignore-failed-read
当遇上不可读文件时不要以非零值退出
–level=NUMBER 所创建的增量列表归档的输出级别
-n, –seek 归档可检索
–no-check-device 当创建增量归档时不要检查设备号
–no-seek 归档不可检索
–occurrence[=NUMBER] 仅处理归档中每个文件的第 NUMBER
个事件;仅当与以下子命令 –delete,
–diff, –extract 或是 –list
中的一个联合使用时,此选项才有效。而且不管文件列表是以命令行形式给出或是通过
-T 选项指定的;NUMBER 值默认为 1
–sparse-version=MAJOR[.MINOR]
设置所用的离散格式版本(隐含
–sparse)
-S, –sparse 高效处理离散文件

重写控制:

-k, –keep-old-files don’t replace existing files when extracting,
treat them as errors
–keep-directory-symlink preserve existing symlinks to directories when
extracting
–keep-newer-files
不要替换比归档中副本更新的已存在的文件
–no-overwrite-dir 保留已存在目录的元数据
–one-top-level[=DIR] create a subdirectory to avoid having loose files
extracted
–overwrite 解压时重写存在的文件
–overwrite-dir 解压时重写已存在目录的元数据(默认)

–recursive-unlink 解压目录之前先清除目录层次
–remove-files 在添加文件至归档后删除它们
–skip-old-files don’t replace existing files when extracting,
silently skip over them
-U, –unlink-first 在解压要重写的文件之前先删除它们
-W, –verify 在写入以后尝试校验归档

选择输出流:

–ignore-command-error 忽略子进程的退出代码
–no-ignore-command-error
将子进程的非零退出代码认为发生错误
-O, –to-stdout 解压文件至标准输出
–to-command=COMMAND
将解压的文件通过管道传送至另一个程序

操作文件属性:

–atime-preserve[=METHOD]
在输出的文件上保留访问时间,要么通过在读取(默认
METHOD=‘replace’)后还原时间,要不就不要在*次(METHOD=‘system’)设置时间
–clamp-mtime only set time when the file is more recent than
what was given with –mtime
–delay-directory-restore
直到解压结束才设置修改时间和所解目录的权限
–group=名称 强制将 NAME
作为所添加的文件的组所有者
–mode=CHANGES 强制将所添加的文件(符号)更改为权限
CHANGES
–mtime=DATE-OR-FILE 从 DATE-OR-FILE 中为添加的文件设置
mtime
-m, –touch 不要解压文件的修改时间
–no-delay-directory-restore
取消 –delay-directory-restore 选项的效果
–no-same-owner
将文件解压为您所有(普通用户默认此项)
–no-same-permissions
从归档中解压权限时使用用户的掩码位(默认为普通用户服务)
–numeric-owner 总是以数字代表用户/组的名称
–owner=名称 强制将 NAME
作为所添加的文件的所有者
-p, –preserve-permissions, –same-permissions
解压文件权限信息(默认只为超级用户服务)
–preserve 与 -p 和 -s 一样
–same-owner
尝试解压时保持所有者关系一致(超级用户默认此项)
-s, –preserve-order, –same-order
member arguments are listed in the same order as
the files in the archive
–sort=ORDER directory sorting order: none (default), name or
inode

Handling of extended file attributes:

–acls Enable the POSIX ACLs support
–no-acls Disable the POSIX ACLs support
–no-selinux Disable the SELinux context support
–no-xattrs Disable extended attributes support
–selinux Enable the SELinux context support
–xattrs Enable extended attributes support
–xattrs-exclude=MASK specify the exclude pattern for xattr keys
–xattrs-include=MASK specify the include pattern for xattr keys

设备选择和切换:

-f, –file=ARCHIVE 使用归档文件或 ARCHIVE 设备
–force-local
即使归档文件存在副本还是把它认为是本地归档
-F, –info-script=名称, –new-volume-script=名称
在每卷磁带*后运行脚本(隐含 -M)
-L, –tape-length=NUMBER 写入 NUMBER × 1024 字节后更换磁带
-M, –multi-volume 创建/列出/解压多卷归档文件
–rmt-command=COMMAND 使用指定的 rmt COMMAND 代替 rmt
–rsh-command=COMMAND 使用远程 COMMAND 代替 rsh
–volno-file=FILE 使用/更新 FILE 中的卷数

设备分块:

-b, –blocking-factor=BLOCKS 每个记录 BLOCKS x 512 字节
-B, –read-full-records 读取时重新分块(只对 4.2BSD 管道有效)
-i, –ignore-zeros 忽略归档中的零字节块(即文件结尾)
–record-size=NUMBER 每个记录的字节数 NUMBER,乘以 512

选择归档格式:

-H, –format=FORMAT 创建指定格式的归档

FORMAT 是以下格式中的一种:

gnu GNU tar 1.13.x 格式
oldgnu GNU 格式 as per tar <= 1.12
pax POSIX 1003.1-2001 (pax) 格式
posix 等同于 pax
ustar POSIX 1003.1-1988 (ustar) 格式
v7 old V7 tar 格式

–old-archive, –portability
等同于 –format=v7
–pax-option=关键字[[:]=值][,关键字[[:]=值]]…
控制 pax 关键字
–posix 等同于 –format=posix
-V, –label=TEXT 创建带有卷名 TEXT
的归档;在列出/解压时,使用 TEXT
作为卷名的模式串

压缩选项:

-a, –auto-compress 使用归档后缀名来决定压缩程序
-I, –use-compress-program=PROG
通过 PROG 过滤(必须是能接受 -d
选项的程序)
-j, –bzip2 通过 bzip2 过滤归档
-J, –xz 通过 xz 过滤归档
–lzip 通过 lzip 过滤归档
–lzma 通过 xz 过滤归档
–lzop 通过 xz 过滤归档
–no-auto-compress 不使用归档后缀名来决定压缩程序
-z, –gzip, –gunzip, –ungzip 通过 gzip 过滤归档
-Z, –compress, –uncompress 通过 compress 过滤归档

本地文件选择:

–add-file=FILE 添加指定的 FILE 至归档(如果名字以 –
开始会很有用的)
–backup[=CONTROL] 在删除前备份,选择 CONTROL 版本
-C, –directory=DIR 改变至目录 DIR
–exclude=PATTERN 排除以 PATTERN 指定的文件
–exclude-backups 排除备份和锁文件
–exclude-caches 除标识文件本身外,排除包含
CACHEDIR.TAG 的目录中的内容
–exclude-caches-all 排除包含 CACHEDIR.TAG 的目录
–exclude-caches-under 排除包含 CACHEDIR.TAG
的目录中所有内容
–exclude-ignore=FILE read exclude patterns for each directory from
FILE, if it exists
–exclude-ignore-recursive=FILE
read exclude patterns for each directory and its
subdirectories from FILE, if it exists
–exclude-tag=FILE 除 FILE 自身外,排除包含 FILE
的目录中的内容
–exclude-tag-all=FILE 排除包含 FILE 的目录
–exclude-tag-under=FILE 排除包含 FILE 的目录中的所有内容
–exclude-vcs 排除版本控制系统目录
–exclude-vcs-ignores read exclude patterns from the VCS ignore files
-h, –dereference
跟踪符号链接;将它们所指向的文件归档并输出
–hard-dereference
跟踪硬链接;将它们所指向的文件归档并输出
-K, –starting-file=MEMBER-NAME
begin at member MEMBER-NAME when reading the
archive
–newer-mtime=DATE 当只有数据改变时比较数据和时间
–no-null 禁用上一次的效果 –null 选项
–no-recursion 避免目录中的自动降级
–no-unquote do not unquote input file or member names
–null -T 读取以空终止的名字,-C 禁用
-N, –newer=DATE-OR-FILE, –after-date=DATE-OR-FILE
只保存比 DATE-OR-FILE 更新的文件
–one-file-system 创建归档时保存在本地文件系统中
-P, –absolute-names don’t strip leading ‘/’s from file names
–recursion 目录递归(默认)
–suffix=STRING 在删除前备份,除非被环境变量
SIMPLE_BACKUP_SUFFIX
覆盖,否则覆盖常用后缀(‘’)
-T, –files-from=FILE 从 FILE
中获取文件名来解压或创建文件
–unquote unquote input file or member names (default)
-X, –exclude-from=FILE 排除 FILE 中列出的模式串

文件名变换:

–strip-components=NUMBER 解压时从文件名中清除 NUMBER
个引导部分
–transform=EXPRESSION, –xform=EXPRESSION
使用 sed 代替 EXPRESSION
来进行文件名变换

文件名匹配选项(同时影响排除和包括模式串):

–anchored 模式串匹配文件名头部
–ignore-case 忽略大小写
–no-anchored patterns match after any ‘/’ (default for
exclusion)
–no-ignore-case 匹配大小写(默认)
–no-wildcards 逐字匹配字符串
–no-wildcards-match-slash wildcards do not match ‘/’
–wildcards 使用通配符(默认对 exclusion )
–wildcards-match-slash wildcards match ‘/’ (default for exclusion)

提示性输出:

–checkpoint[=NUMBER] 每隔 NUMBER
个记录显示进度信息(默认为 10 个)
–checkpoint-action=ACTION 在每个检查点上执行 ACTION
–full-time 按文件原本时间格式打印
–index-file=FILE 将详细输出发送至 FILE
-l, –check-links
只要不是所有链接都被输出就打印信息
–no-quote-chars=STRING 禁用来自 STRING 的字符引用
–quote-chars=STRING 来自 STRING 的额外的引用字符
–quoting-style=STYLE 设置名称引用风格;有效的 STYLE
值请参阅以下说明
-R, –block-number 每个信息都显示归档内的块数
–show-defaults 显示 tar 默认选项
–show-omitted-dirs
列表或解压时,列出每个不匹配查找标准的目录
–show-snapshot-field-ranges
show valid ranges for snapshot-file fields
–show-transformed-names, –show-stored-names
显示变换后的文件名或归档名
–totals[=SIGNAL] 处理归档后打印出总字节数;当此
SIGNAL 被触发时带参数 –
打印总字节数;允许的信号为:
SIGHUP,SIGQUIT,SIGINT,SIGUSR1 和
SIGUSR2;同时也接受不带 SIG
前缀的信号名称
–utc 以 UTC 格式打印文件修改时间
-v, –verbose 详细地列出处理的文件
–warning=KEYWORD 警告控制:
-w, –interactive, –confirmation
每次操作都要求确认

兼容性选项:

-o 创建归档时,相当于
–old-archive;展开归档时,相当于
–no-same-owner

其它选项:

-?, –help 显示此帮助列表
–restrict 禁用某些潜在的有危险的选项
–usage 显示简短的用法说明
–version 打印程序版本

长选项和相应短选项具有相同的强制参数或可选参数。

The backup suffix is ‘~’, unless set with –suffix or SIMPLE_BACKUP_SUFFIX.
The version control may be set with –backup or VERSION_CONTROL, values are:

none, off never make backups
t, numbered make numbered backups
nil, existing numbered if numbered backups exist, simple otherwise
never, simple always make simple backups

–quoting-style 选项的有效参数为:

literal
shell
shell-always
c
c-maybe
escape
locale
clocale

此 tar 默认为:
–format=gnu -f- -b20 –quoting-style=escape –rmt-command=/usr/lib/tar/rmt
–rsh-command=/usr/bin/rsh

linux htop命令详解

在 Linux 系统中,top 命令用来显示系统中正在运行的进程的实时状态,它显示了一些非常有用的信息,比如 CPU 利用情况、内存消耗情况,以及每个进程情况等。但是,你知道吗?还有另外一个命令行工具 ‘htop’,它与传统的 top 命令功能一样,但它有更加强大的功能及能显示更多的信息。这篇文章,我们会用实例来讨论这个 ‘htop’ 命令。

Linux 中的 htop 命令

下面是从 htop 的手册页摘抄下来的相关描述:

它类似于 top 命令,但可以让你在垂直和水平方向上滚动,所以你可以看到系统上运行的所有进程,以及他们完整的命令行。

可以不用输入进程的 PID 就可以对此进程进行相关的操作 (killing, renicing)。

首先明白它的输出

htop 命令以直观的格式来显示信息。下面是 HTOP 的输出快照:

htop

htop

如果你观察窗口的左上角部分,你会看到显示的是 CPU 负载、内存消耗及交换空间的实时信息,右上角包含的是任务、线程、平均负载及系统运行时间的信息。

平均负载部分提供了三个数字,这仅仅表示的是过去的5分钟、10分钟和15分钟系统的平均负载而已,在单核的系统中,平均负载为1表示的是百分之百的 CPU 利用率。*后,运行时间 (uptime)标示的数字是从系统启动起到当前的运行总时间。

下面,我们将用例子来进一步讨论这个命令。

1. 用 F2 键编辑配置

htop 命令提供了许多自定义选项,你所要做的就是从主窗口中按下 F2 键。

下面所示的是可用的自定义选项:

htop-settings

htop-settings

只需使用箭头键选择和更改特定的设置。

2. 通过 F9 键发送信号

htop 命令可以让你很容易地在 htop 窗口内给一个进程发送任意的信号。按下 F9 键即可。

signals

signals

如你所见,窗口的左边部分列出的是所有可用的信号,右边部分列出的是进程。只要选中信号,并选择一个进程,然后按下 enter 键,选中的信号就会发送到此进程。

3. 显示进程的树状视图

htop 命令也提供了进程的树状视图查看功能。按下 F5 键切换。

下面是 htop 显示树形视图信息的例子:

treeView

treeView

要退出树状视图模式,请再一次按下 F5 键。

4. 通过 F3 键搜索进程

htop 命令提供了易用的方式来搜索进程。按下 F3 键,一个文本框就会出现在窗口底部。

下面是例子:

search

search

如您所见,一条名为‘搜索’的文本提示框出现在窗口底部,您可以在这儿输入进程的名字然后回车搜索。如果找到,它会在列出的进程列表里高亮选中此进程。

5. 通过空格键来设置颜色标注进程条目

在系统中运行着的实时进程视图中,要追踪某个进程是个大问题。因为整个列表在不停的刷新着,进程的排列顺序也在变动着。为了这个问题, htop 提供了一个很简单的解决方案:颜色标注。是的,你可以标注一个进程条目,它会以不同的颜色显示,因此要追踪它就变得容易了。

要标注某个进程条目,需要做的就是选中此条目,然后按下‘空格’键。例如,在下面的截图示例中,我已经颜色标注了三个进程条目:

color-tag

color-tag

所以通过此方法,你就能很轻松地追踪想查看的进程。

6. 命令行选项

除了上面介绍的一些热键,htop 还提供了很有用的命令行选项。下面是其中一部分:

  • -s 选项 : 按指定的列排序。例如,htop -s PID 命令会按 PID 列的大小排序来显示。
  • -u 选项 : 显示指定的用户的进程信息列表。例如,htop -u himanshu 命令会只显示出用户名为 himanshu 的相关进程。
  • -d 选项 : 设置刷新的延迟时间。例如,htop -d 100 命令会使输出在1秒后才会刷新(参数 -d 的单位是10微秒)。

Hadoop入门之HDFS操作

启动HDFS

首先,格式化配置HDFS文件系统,打开NameNode(HDFS服务器),然后执行以下命令。

$ hadoop namenode -format 

格式化HDFS后,启动分布式文件系统。以下命令将启动名称节点和数据节点的集群。

$ start-dfs.sh 

HDFS的文件列表

加载服务器信息后,使用’ls’ 可以找出文件列表中的目录,文件状态。下面给出的是ls,可以传递一个目录或文件名作为参数的语法。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls <args>

将数据插入到HDFS

假设在本地系统,这是所谓的file.txt文件中的数据,应当保存在HDFS文件系统。按照下面给出插入在Hadoop的文件系统所需要的文件的步骤。

第1步

必须创建一个输入目录。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /user/input 

第2步

传输并使用本地系统put命令,Hadoop文件系统中存储的数据文件。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put /home/file.txt /user/input 

第3步

可以使用ls命令验证文件。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /user/input 

从HDFS中检索数据

假设在HDFS文件名为outfile。下面给出的是一个简单的演示用于检索从Hadoop文件系统所需的文件。

第1步

*初,使用cat命令来查看来自HDFS的数据。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/output/outfile 

第2步

使用get命令从HDFS下载文件到本地文件系统。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -get /user/output/ /home/hadoop_tp/
注:/home/hadoop_tp/ 为本地文件路径

关闭HDFS

可以使用下面的命令关闭HDFS。

$ stop-dfs.sh
转载自:http://www.yiibai.com/hadoop/hadoop_hdfs_operations.html

docker容器和虚拟机的区别

各种虚拟机技术开启了云计算时代;而Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?

首先,大家需要明确一点,Docker容器不是虚拟机。

2014年,当我*次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker*初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。

然而,Docker容器并非虚拟机,我们不妨来比较一下它们。

Docker守护进程可以直接与主操作系统进行通信,为各个Docker容器分配资源;它还可以将容器与主操作系统隔离,并将各个容器互相隔离。虚拟机启动需要数分钟,而Docker容器可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的从操作系统,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。

说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定虚拟机技术,因为两者有不同的使用场景。虚拟机更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而Docker通常用于隔离不同的应用,例如前端,后端以及数据库

云平台搭建选型:openstack+kvm还是k8s+docker ?

*近在研究云计算方面的技术,迷惑于云平台的技术选型。一般来说搭建iaas型的云平台选择 openstack+kvm。而搭建paas型的云平台选择k8s+docker。openstack是管理虚拟机的工具,K8S是管理容器的工具。

功能上:kubernetes是管理container的工具,openstack是管理VM的工具。
业务上:openStack是定位于laaS平台的项目,Kubernetes是定位于PaaS平台的项目
时间上:云平台方案的*阶段:虚拟机;云平台方案的第二阶段:容器技术;

为啥这样说?看下文。

声明:以下内容并非原创,而是来源于网络,整理于自己。

1、基于云计算的3种服务模式:

云计算平台根据提供的服务等级不同可以分为如下3类:

IaaS:基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service)

IaaS的优势在于消费者不管理或控制任何云计算基础设施,但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用,也有可能获得有限制的网络组件(例如路由器,防火墙,负载均衡器等)的控制。在运作成本上,节约硬件何维护两方面的成本。
目前比较知名的IaaS公司有亚马逊、Bluelock、CSC、GoGrid、IBM等。

PaaS平台即服务(Platform-as-a-Service)

PaaS能为企业提供定制化研发的中间件平台,同时涵盖数据库和应用服务器等。PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统。
PaaS公司与IaaS公司有许多重叠,除了上面列出的那些之外,还有Google、Microsoft Azure、Force.com、,Heroku、Engine Yard等。

SaaS软件即服务(Software-as-a-Service)

也是我们目前普通用户接触*多的层面,在网络上任意一个远程服务器上的应用都是属于SaaS。比如现在阿里的钉钉、JIBUU以及苹果的iCloud都属于这一类。

比较知名的SaaS公司有Salesforce、workday、Slack等。
层次拓扑结构如下:
在这里插入图片描述

2、虚拟化技术和容器技术

2.1 虚拟化技术:

在计算机中,虚拟化(英语:Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。虚拟化分类:

(1) 硬件虚拟化
  • 英特尔虚拟化技术(IVT,Intel Virtualization
    Technology)是由英特尔开发的一种虚拟化技术,利用IVT可以对在系统上的客操作系统,通过虚拟机查看器(VMM,Virtual
    Machine Monitor)来虚拟一套硬件设备,以供客操作系统使用。这些技术以往在VMware与Virtual
    PC上都通过软件实现,而通过IVT的硬件支持可以加速此类软件的进行。
  • AMD虚拟化(AMD
    Virtualization),缩写为“AMD-V”,是AMD为64位的x86架构提供的虚拟化扩展的名称,但有时仍然会用“Pacifica”(AMD开发这项扩展时的内部项目代码)来指代它。
(2) 软件虚拟化:虚拟机

软件虚拟化技术(hypervisor)指的是软件层面的实现虚拟化的技术,可以像真实机器一样运行程序的计算机的软件实现。现在典型的代表有:Xen,KVM,WMware,Hyper-V
Xen和KVM,是开源免费的虚拟化软件;WMware是付费的虚拟化软件;Hyper-V微软的收费虚拟化技术。

基于虚拟化技术的单机版虚拟机管理软件:
KVM: linux的虚拟机基于KVM虚拟技术的单机版虚拟机管理软件。
VirtualBox:oracle公司的直接基于Intel VT及AMD-V的虚拟机管理软件。
Vmware workStation:Wmware公司的基于Wmware虚拟技术的虚拟机管理软件。

IaaS层虚拟化解决方案

  1. 裸机架构
    裸机架构属于深度定制,主机不会安装操作系统,???
    典型产品:WMware vSphere
    VMware vSphere是基于VMware虚拟化技术的虚拟化管理软件,目前在行业内来说算是*成熟,生产环境应用度*广的IaaS层虚拟化技术的解决方案。目前对整个集群的虚拟机监控管理也是*好的。(vSphere本身收费,而且监控软件还需要单独收费)。
  2. 寄居式架构
    典型产品:openstack,cloudStack
    Openstack是基于linux的IaaS层解决方案(支持多种虚拟化技术,比如KVM),使用python语言开发,是目前用户*多,影响*大的开源解决方案,得到了HP,IBM等知名厂商的大力支持,国内的虚拟化解决方案也大部分是基于openstack开发定制。主要运行在CentOS和ubuntuServer操作系统上。

    CloudStack是使用 java开发的基于linux的IaaS层解决方案(支持多种虚拟化技术,比如KVM),目前发展潜力非常不错,也得到了很多知名厂商的认可,不过相对起步比较晚,在国内的推广度也不如openstack。

2.2 容器技术

Linux Container(简称LXC)它是一种内核轻量级的操作系统层虚拟化技术。Linux Container主要由Namespace和Cgroup两大机制来保证实现。当前docker几乎成了容器技术的代名词,容器技术可以看作是专为解决虚拟机技术的缺点而生。容器技术就是使用宿主机的内核系统加上自身的文件系统。运行容器时是在使用宿主机的内核情况下加载文件系统,精简的文件系统可以小到100MB以内,所以比虚拟机自然要快很多。可以将容器看作是在内核上运行的独立代码单元,它们非常轻。因此占用的资源也少。
容器优点:启动快,资源占用小,移植性好
容器缺点:隔离性不好,共用宿主机的内核,底层能够访问。依赖宿主机内核所以容器的系统选择有限制。
容器技术的诞生其实主要解决了PAAS的层的技术实现。像OpenStack、Cloudstack这样的技术是解决IAAS层的问题。

2.3 虚拟机和容器的区别

时间上:虚拟机出现在先,容器出现在后;
架构上:每一个虚拟机启动的都是完整的操作系统,各个虚拟机可以使用不同的linux内核;而容器只是一个文件系统,所有的容器共用一个内核。

2.4 两种虚拟化架构

从虚拟化的实现方式来看,虚拟化架构主要有两种形式:宿主架构和裸金属架构
宿主架构中的虚拟机作为主机操作系统的一个进程来调度和管理
裸金属架构下则不存在主机操作系统,它是以Hypervisor直接运行在物理硬件之上,即使是有类似主机操作系统的父分区或Domain 0,也是作为裸金属架构下的虚拟机存在的。
宿主架构通常用于个人PC上的虚拟化,如WindowsVirtual PC,VMware Workstation,Virtual Box,Qemu等。
裸金属架构通常用于服务器的虚拟化,如VMWARE的ESX、微软的Hyper-V、开源的XEN和KVM

3、 搭建云平台涉及的技术框架

3.1 Openstack+KVM

KVM(Kernel-based Virtual Machine)是一个开源的系统虚拟化模块,它需要硬件支持,如Intel VT技术或者AMD V技术,是基于硬件的完全虚拟化,完全内置于Linux。每一个虚拟机都拥有自己的内核和文件系统,完全是一个独立的操作系统。而上图是两种虚拟化方式中的其中一种:半虚拟化——KVM。在目前的环境中,KVM虚拟化技术是使用率*高的技术。
虚拟化优点:隔离性强,所有的虚拟机都有自己的协议栈,各个虚拟机底层相互隔离。
虚拟化缺点:资源占用多,虚拟化技术本身占用资源,宿主机性能有10%左右的消耗。

Openstack使用python语言开发。其*初只是为了美国宇航局(Nebula运算平台)等官方和版官方机构提供IaaS基础设施即服务的软件,而其开源的特点让任何人都可以自行创建和提供云计算服务,这对于企业创建防火墙内私有云提供了有力的支持。所以说OpenStack 主要针对 Iaas 平台,以资源为中心,可以为上层的 PaaS 平台提供存储、网络、计算等资源。虚拟物理机这个动作,openstack无法完成,需要一个中间层例如KVM、Xen、Hyper-V等,来基于硬件做资源的虚拟化,然后此时openstack通过各种API接口来接管这些资源。OpenStack是基于KVM开发的,KVM常常成为默认的虚拟机管理程序。

(1)Openstack使用场景

场景一:安全和隔离。OpenStack适用于搭建私有云以及基于私有云的使用的场景。OpenStack底层使用了虚拟化技术,其基因中就有着隔离性好,稳定,部署灵活等特点。在OpenStack的成功案例中,云桌面是典型的例子。有不少的企业都已经将自己的生产环境搬到云端,例如企业上云,工作环境就是使用云桌面的形式。*是降低了设备成本,上云之前是每人一台主机,到现在几十个人使用一台服务器,如果考虑cpu,内存使用率,成本肯定降下来了。第二是安全,所有的数据都不是存储在身边,在一些安全系数高的行业中尤为重要。OpenStack一直受到金融行业的青睐,这里少不了看中OpenStack安全的特性。

场景二:提供基础设施。OpenStack是定位于laas平台的项目,其优点是能够提供虚拟机这种很底层的设施。如果在业务场景中很依赖虚拟机,例如编译内核,或者驱动开发等这些场景,那么OpenStack是很好的选择。

场景三:存储需求。存储是OpenStack另一个优势所在。OpenStack*个版本的项目组成就是存储和计算,在后期不断的开发中,存储作为一个重要的功能一直不断的完善和创新。如cinder块存储,ceph共享存储能。在存储需求很大的场景下,OpenStack能够提供高效,安全的存储方案,这也是为什么电信行业看好OpenStack的一个原因。

场景四:动态数据场景。即不需要反复地创建和销毁这些服务的运行环境。虚拟机优势在于稳定,那么OpenStack优势也在于运行稳定的项目。

3.2 Kubernetes(K8s)+docker

docker:docker起源于2013年3月,是基于LXC为基础构建的容器引擎,通过namespace和cgourp实现了资源隔离和调配,使用分层存储来构建镜像。它基于Google公司推出的Go语言实现。

Kubernetes是容器管理编排引擎,那么底层实现自然是容器技术。关于k8s,推荐网站https://www.kubernetes.org.cn/k8s

(1)K8S使用场景

场景一:Kubernetes适用于业务变化快,业务量未知的静态使用场景。所谓静态使用场景是指在其创建的容器中不会实时产生数据的场景。例如:网站架构,一次部署,长时间使用。特别是遇到一些线上业务量不确定的场景,Kubernetes能够动态扩展,灵活伸缩,从5W的并发量到10W的并发量,完全可以秒级处理。

场景二:需要反复地创建和销毁这些服务的运行环境。docker的优势就在于启动快速,消耗资源小。所以在需要频繁创建和销毁的场景中,Kubernetes是一个不错的选择。

场景三:需要业务模块化和可伸缩性:容器可以很容易地将应用程序的功能分解为单个组件,符合微服务架构的设计模式。

场景四:应用云化。将已有应用、要新开发的应用打造成云原生应用,发挥云平台的可扩展、弹性、高可用等特性,并借助PaaS层提供的API实现更高级的特性,比如自动恢复、定制化的弹性伸缩等。

场景五:微服务架构和API管理。服务拆分来抽象不同系统的权限控制和任务,以方便业务开发人员通过服务组合快速的创建企业应用。有的企业在没有对应的管理平台之前就已经将应用拆分成很多服务,如何部署这些微服务和进行API权限控制,则成了需要解决的问题,而Kubernetes代表的PaaS则是理想的选择。

(2)swarm与kubernetes的对比

docker swarm 与kubernetes都是集群管理工具,一个是docker原生自带,一个是谷歌项目下的容器编排工具。k8s特别擅长大规模docker的管理。为了解决复杂场景下应用的部署,k8s的组件要比swarm多得多,即便似乎功能类似的组件,k8s很多时候都在场景支持上要优化swarm

(3)从Borg到Kubernetes

在Google内部,容器技术已经应用了很多年,Borg系统运行管理着成千上万的容器应用,在它的支持下,无论是谷歌搜索、Gmail还是谷歌地图,可以轻而易举地从庞大的数据中心中获取技术资源来支撑服务运行。

Borg是集群的管理器,在它的系统中,运行着众多集群,而每个集群可由成千上万的服务器联接组成,Borg每时每刻都在处理来自众多应用程序所提交的成百上千的Job, 对这些Job进行接收、调度、启动、停止、重启和监控。
作为Google的竞争技术优势,Borg理所当然的被视为商业秘密隐藏起来,但当Tiwtter的工程师精心打造出属于自己的Borg系统(Mesos)时, Google也审时度势地推出了来源于自身技术理论的新的开源工具。

2014年6月,谷歌云计算专家埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)在旧金山的发布会为这款新的开源工具揭牌,它的名字Kubernetes在希腊语中意思是船长或领航员,这也恰好与它在容器集群管理中的作用吻合,即作为装载了集装箱(Container)的众多货船的指挥者,负担着全局调度和运行监控的职责。

虽然Google推出Kubernetes的目的之一是推广其周边的计算引擎(Google Compute Engine)和谷歌应用引擎(Google App Engine)。但Kubernetes的出现能让更多的互联网企业可以享受到连接众多计算机成为集群资源池的好处。

Kubernetes对计算资源进行了更高层次的抽象,通过将容器进行细致的组合,将*终的应用服务交给用户。Kubernetes在模型建立之初就考虑了容器跨机连接的要求,支持多种网络解决方案,同时在Service层次构建集群范围的SDN网络。其目的是将服务发现和负载均衡放置到容器可达的范围,这种透明的方式便利了各个服务间的通信,并为微服务架构的实践提供了平台基础。而在Pod层次上,作为Kubernetes可操作的*小对象,其特征更是对微服务架构的原生支持。

Kubernetes项目来源于Borg,可以说是集结了Borg设计思想的精华,并且吸收了Borg系统中的经验和教训。

云计算为什么要学Docker容器 该怎样快速入门

云计算为什么要学Docker容器?该怎样快速入门?“云计算”作为未来网络甚至未来计算机行业的发展趋势,得到了广泛重视。越来越多的人想通过学习云计算收获高薪,很多人会发现学习云计算的过程中会接触到Docker容器,这究竟是为什么?如何快速高效的学好Docker容器、进而学好云计算呢?下面且看小编的分析。

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Docker是基于Linux 容器技术的开源项目,它使用Luinux的内核功能(如命名空间和控制组)在操作系统上创建容器。Docker容器具有四大优势:

1)使用简单:Docker 的口头禅是:“一次构建,处处运行”。它使得任何人(开发人员,运维,架构师和其他人)都可以更轻松的利用容器的优势来快速构建和测试可移植的应用程序。

2)速度:Docker容器非常轻量级和快速,因为容器只是运行在内核上的沙盒环境,因此它们占用的资源更少。与可能需要更多时间来创建的虚拟机相比,你可以在几秒钟内创建一个Docker容器。

3)Docker Hub:Docker Hub拥有数万个由社区构建的公共镜像,这些镜像都是随时可用的。Docker用户可以从日益丰富的Docker Hub生态中受益,可以把Docker Hub看作是“Docker 镜像的应用商店”。

4)模块化和可扩展性:Docker可以让你轻松地把应用程序按功能拆分为单个独立的容器。使用Docker,将这个容器链接在一起以创建你的应用程序将会变得更简单,同时在将来可以很轻松地扩展和更新单独的组件。

想要快速入门Docker容器技术,你需要了解Docker容器的安装与启动、镜像操作、应用部署、备份与迁移等知识。同时,Docker容器技术多是与云计算相结合,想要学好Docker找到好工作,参加专业的云计算培训班是明智的。

云计算开发技术有哪些 Kubernetes是怎么回事

云计算开发技术有哪些?Kubernetes是怎么回事?提及云计算,*大多数人的反应是这样的:它是一门新兴技术,是互联网发展的未来趋势,云计算核心技术比较多,学习不易。不过如果你真的想要学好云计算,也是有其规律可循的,从基础到进阶、由简单到复杂,不断的学习加练习,你就可以学好它。接下来就给大家简单讲解一下Kubernetes。

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Kubernetes,简称K8s,是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。

Kubernetes不仅仅支持Docker,还支持Rocket,这是另一种容器技术。

使用Kubernetes可以:自动化容器的部署和复制;随时扩展或收缩容器规模;将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡;很容易地升级应用程序容器的新版本;提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等。

Kubernetes核心概念知识介绍

Pod-容器组

Pod是Kubernetes的基本操作单元,指定多个有关联容器(有调用关系依赖)构成一个Pod。Pod包含的容器运行在同一个Minion上(Worker Node),Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统。

Deployment-部署

Deployment是*近几个版本才有的,部署表示用户对K8s集群的一次更新操作。部署是一个比RS应用模式更广的API对象,可以创建、更新一个新的服务,或者滚动升级一个服务。

Job-任务

Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出,成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同。

DaemonSet-后台支撑服务集

长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用,后台支持服务的核心关注点是K8s集群中的节点(物理机或虚拟机),节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的后台支持型服务包括、存储、日志和监控每个节点上支持K8s集群运行的服务。

PetSet-有状态服务集

K8s在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet功能,RC和RS主要是控制提供无状态服务,其所控制的Pod的名字是随机设置的。PetSet中Pod的名字作用用于关联与该Pod对应的状态。

Replication Controller-复制控制器

RC是K8s集群中*早的保证Pod高可用的API对象,通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。通过RC运行Pod比直接运行Pod更明智,RC会保证Pod的数量。

Replica Set-副本集

RS是新一代的RC,提供同样的高可用能力,RS 能支持更多种类的匹配模式。副本集一般不单独使用,而是作为Deployment的状态参数使用。

Service-服务

RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量,但是没有解决如何访问这些服务,稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。

Docker容器该怎么使用

初学云计算要了解什么?Docker容器该怎么使用?Docker容器是一个开源的应用容器引擎,它能够自动执行重复性任务,例如搭建和配置开发环境,用户可以方便地创建和使用容器,还可以进行版本管理、复制、分享、修改。有很多初学云计算的人不清楚Docker容器的使用方法以及应用场景,接下来千锋小编就给大家简单分享一下。

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Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现,基于Linux内核的cgroup、namespace以及AUFS类的UnionFS等技术,对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术。目前Docker容器的应用场景包括以下几种:

Docker部署Mongodb环境

1、远程获取Mongodb镜像

docker pull mongo

2、创建一个docker容器

docker run -p 27017:27017 -v /data/db –name docker_mongodb -d mongo

在上面的命令中,几个命令参数的详细解释如下:

-p 指定容器的端口映射(特殊说明:前面的是本机端口,后面的是容器的端口,添加-p参数主动将容器内部端口给暴漏出来,将服务器的27017端口映射到容器的27017端口,这样在外网就可通过 服务器的27017端口访问到我们的服务,Mongodb默认端口为27017。

-v 为设置容器的挂载目录,这里是将即本机中的目录挂载到容器中的/data/db中,作为Mongodb的存储目录

–name 为设置该容器的名称

-d 设置容器以守护进程方式运行

3、测试连接容器中的Mongodb

Docker部署Node项目完整流程(DockerFile实践)

1、使用Koa2初始化一个Node项目,通过Mongose中间件连接Mogodb数据库,实现一个基础接口Mogodb插入数据。

2、在项目根目录下创建.dockerignore文件,把不需要打包进Docker Image里的文件进行过滤:

# /usr/src/nodejs/dockerstudy/.dockerignore

.git

node_modules

3、在项目的根目录中创建Dockerfile文件,部署Node项目的时候,会有一个Dockerfile 文件配置。

# /usr/src/nodejs/hello-docker/Dockerfile

FROM node:10.0

# 在容器中创建一个目录

RUN mkdir -p /usr/src/nodejs/

# 定位到容器的工作目录

WORKDIR /usr/src/nodejs/

# RUN/COPY 是分层的,package.json 提前,只要没修改,就不会重新安装包

COPY package.json /usr/src/app/package.json

RUN cd /usr/src/app/

RUN npm i

# 把当前目录下的所有文件拷贝到 Image 的 /usr/src/nodejs/ 目录下

COPY . /usr/src/nodejs/

EXPOSE 3000

CMD npm start

4、代码环节暂且告一段落,将带有Dockerfile提交到github或gitlab等。

5、首先检出代码,把项目克隆到指定目录。

6、进入目录构建。

7、通过镜像dockerstudy创建一个容器并运行。

8、进入容器。

9、日志检查查看运行日志。

优雅部署方式 DockerCompose

Compose是Docker官方开源的一个项目,可以管理多个Docker容器组成一个应用,例如Web服务,除了服务本身还有数据库、Redis、Nginx等一系列相关联服务需要安装。有个Compose的支持,我们只需要定义一个YAML格式的配置文件(docker-compose.yml),来编写一个项目所需要的多个容器配置及调用关系,通过简单的命令即可同时开始或者关闭这些容器。Compose定位是定义和运行多个Docker容器的应用。

 

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