kubectl get secret $KUBERNETES_AUTH_SECRET =$(kubectl get serviceaccount job-英格兰vs伊朗让球launcher——namespace=rstudio -o jsonpath='{.secrets[0].name}') kubectl get secret $KUBERNETES_AUTH_SECRET——namespace=rstudio -o jsonpath='{.data. name}')| base64 -d . Token}

1.2.2.2.1用户和组配置文件

Kubernetes插件还允许您在配置文件中指定用户和组配置文件，类似于RStudio Server Pro的配置文件英格兰vs伊朗让球/etc/英格兰vs伊朗让球rstudio/launcher.kubernetes.profiles.conf中指定的任意文件profile-config在主配置文件内;见上文)。这些都是可选的。

概要文件分为三种不同类型的部分:

全球([*])

每个小组的((@groupname)）

每个用户(【用户名】)

下面是一个概要文件示例，说明了每种类型:

/etc/英格兰vs伊朗让球rstudio/launcher.kubernetes.profiles.conf

(*)placement-constraints＝节点,地区:美国,欧盟地区:default-cpus＝1default-mem-mb＝512max-cpus＝2max-mem-mb＝1024container-images＝r-session:3.．4.2r-session:3.．5．0allow-unknown-images＝0(@英格兰vs伊朗让球rstudio-power-users)default-cpus＝4default-mem-mb＝4096max-cpus＝20.max-mem-mb＝20480container-images＝r-session:3.．4.2r-session:3.．5．0r-session:预览allow-unknown-images＝1(又)max-cpus＝3.

此配置指定默认情况下，允许用户启动最大1024 MB内存的作业，并且只使用两个不同的R容器。它还指定rstudio-power-users组的成员将被允许使用更多的资源英格兰vs伊朗让球，并且能够查看r-session:预览映像，并且能够运行它们指定的任何映像。

注意，配置文件是从上到下处理的(例如，匹配当前用户的设置在文件的后面出现总是覆盖前面出现的设置)。下表对文件中可用的设置进行了更深入的描述。

/etc/英格兰vs伊朗让球rstudio/launcher.kubernetes.profiles.conf

配置选项	描述	要求(Y / N)	默认值
container-images	用户可以看到和运行的允许图像的逗号分隔的字符串。	N
default-container-image	如果没有指定，则为作业使用的默认容器映像。	N
allow-unknown-images	是否允许用户在作业容器中运行他们想要的映像，或者是否必须使用中指定的映像container-images	N	1
placement-constraints	的形式的可用位置约束的逗号分隔的字符串key1: value1, key2: value2,…在哪里:价值部分是可选的，以指示自由格式的字段。有关更多细节，请参见下一节	N
default-cpus	如果作业没有指定，则默认为作业可用的cpu数量。	N	0.0(无限-由Kubernetes管理)
default-mem-mb	如果作业没有指定，则默认为作业可用的RAM MB数。	N	0.0(无限-由Kubernetes管理)
max-cpus	一个作业可使用的最大cpu数。	N	0.0(无限-由Kubernetes管理)
max-mem-mb	作业可使用的RAM的最大MB数。	N	0.0(无限-由Kubernetes管理)

1.2.2.2.2Kubernetes集群需求

为了让Kubernetes插件正确运行，以下关于Kubernetes集群的假设必须成立:

• 必须启用Kubernetes API，并从运行作业启动器的计算机访问它
• 方法指定要在其中创建作业的名称空间kubernetes-namespace上面提到的配置(默认为英格兰vs伊朗让球）
• 必须有一个对上述命名空间下的所有端点和API组具有完全API访问权的服务帐户，并且帐户的认证令牌必须通过鉴定标识设置
• 服务帐户必须能够通过API查看节点列表(可选的，但是如果没有正确配置，会将作业返回的IP地址限制为内部IP，如/节点需要获取节点的外部IP地址)
• 集群必须使metrics-server插件正常运行和工作，以提供作业资源利用率流

为了使用放置约束，必须在节点上附加与给定配置的放置约束相匹配的标签。例如，如果您有一个带有标签的节点阿兹=美国东部并定义一个放置约束阿兹:美国东部方法指定的传入作业阿兹:美国东部放置约束将被路由到所需的节点。有关Kubernete位置限制的更多信息，请参见在这里．

可以运行以下示例脚本来创建job-launcher服务帐户和英格兰vs伊朗让球命名空间，授予服务帐户(也就是启动程序)完全的API访问权限来管理RStudio作业:英格兰vs伊朗让球

Kubectl create clusterrol英格兰vs伊朗让球e job-launcher-admin \——clusterrole=cluster-admin \——group=system:serviceaccounts:rstudio \——namespace=rstudio Kubectl create clusterrole job-launcher-clusters \——verb=get,watch,list \——resource=nodes Kubectl create clusterrole job-launcher-list-clusters \——clusterrole=job-launcher-clusters \——group=system:serviceaccounts:rstudio