Fix incorrect Chinese brackets in Markdown hyperlinks (#18562)

* Fix incorrect Chinese brackets in Markdown hyperlinks

* remove spaces
This commit is contained in:
xieyanker
2020-01-10 09:28:34 +08:00
committed by Kubernetes Prow Robot
parent 29ec822d25
commit 3fd6285b2e
5 changed files with 10 additions and 10 deletions
@@ -43,7 +43,7 @@ As part of Bloomberg's continued commitment to developing the Kubernetes ecosyst
作为Bloomberg [继续致力于开发Kubernetes生态系统]的一部分(https://www.techatbloomberg.com/blog/bloomberg-awarded-first-cncf-end-user-award-contributions-kubernetes/),我们很高兴能够宣布Kubernetes Airflow Operator的发布; [Apache Airflow]https://airflow.apache.org/的机制,一种流行的工作流程编排框架,使用Kubernetes API可以在本机启动任意的Kubernetes Pod。
作为Bloomberg [继续致力于开发Kubernetes生态系统]的一部分(https://www.techatbloomberg.com/blog/bloomberg-awarded-first-cncf-end-user-award-contributions-kubernetes/),我们很高兴能够宣布Kubernetes Airflow Operator的发布; [Apache Airflow](https://airflow.apache.org/)的机制,一种流行的工作流程编排框架,使用Kubernetes API可以在本机启动任意的Kubernetes Pod。
@@ -127,7 +127,7 @@ Airflow users are always looking for ways to make deployments and ETL pipelines
在进一步讨论之前,我们应该澄清Airflow中的[Operator]https://airflow.apache.org/concepts.html#operators是一个任务定义。 当用户创建DAG时,他们将使用像“SparkSubmitOperator”或“PythonOperator”这样的operator分别提交/监视Spark作业或Python函数。 Airflow附带了Apache SparkBigQueryHive和EMR等框架的内置运算符。 它还提供了一个插件入口点,允许DevOps工程师开发自己的连接器。
在进一步讨论之前,我们应该澄清Airflow中的[Operator](https://airflow.apache.org/concepts.html#operators)是一个任务定义。 当用户创建DAG时,他们将使用像“SparkSubmitOperator”或“PythonOperator”这样的operator分别提交/监视Spark作业或Python函数。 Airflow附带了Apache SparkBigQueryHive和EMR等框架的内置运算符。 它还提供了一个插件入口点,允许DevOps工程师开发自己的连接器。
@@ -163,7 +163,7 @@ For operators that are run within static Airflow workers, dependency management
* 配置和依赖的灵活性:
对于在静态Airflow工作程序中运行的operator,依赖关系管理可能变得非常困难。 如果开发人员想要运行一个需要[SciPy]https://www.scipy.org 的任务和另一个需要[NumPy]http://www.numpy.org 的任务,开发人员必须维护所有Airflow节点中的依赖关系或将任务卸载到其他计算机(如果外部计算机以未跟踪的方式更改,则可能导致错误)。 自定义Docker镜像允许用户确保任务环境,配置和依赖关系完全是幂等的。
对于在静态Airflow工作程序中运行的operator,依赖关系管理可能变得非常困难。 如果开发人员想要运行一个需要[SciPy](https://www.scipy.org)的任务和另一个需要[NumPy](http://www.numpy.org)的任务,开发人员必须维护所有Airflow节点中的依赖关系或将任务卸载到其他计算机(如果外部计算机以未跟踪的方式更改,则可能导致错误)。 自定义Docker镜像允许用户确保任务环境,配置和依赖关系完全是幂等的。
@@ -207,7 +207,7 @@ The Kubernetes Operator uses the Kubernetes Python Client to generate a request
Kubernetes Operator使用[Kubernetes Python客户端]https://github.com/kubernetes-client/Python)生成由APIServer处理的请求(1)。 然后,Kubernetes将使用您定义的需求启动您的pod(2)。映像文件中将加载环境变量,Secret和依赖项,执行单个命令。 一旦启动作业,operator只需要监视跟踪日志的状况(3)。 用户可以选择将日志本地收集到调度程序或当前位于其Kubernetes集群中的任何分布式日志记录服务。
Kubernetes Operator使用[Kubernetes Python客户端](https://github.com/kubernetes-client/Python)生成由APIServer处理的请求(1)。 然后,Kubernetes将使用您定义的需求启动您的pod(2)。映像文件中将加载环境变量,Secret和依赖项,执行单个命令。 一旦启动作业,operator只需要监视跟踪日志的状况(3)。 用户可以选择将日志本地收集到调度程序或当前位于其Kubernetes集群中的任何分布式日志记录服务。
@@ -375,7 +375,7 @@ Finally, update your DAGs to reflect the new release version and you should be r
[在Jenkins构建中生成Docker镜像和缓冲版本]https://getintodevops.com/blog/building-your-first-Docker-image-with-jenkins-2-guide-for-developers
[在Jenkins构建中生成Docker镜像和缓冲版本](https://getintodevops.com/blog/building-your-first-Docker-image-with-jenkins-2-guide-for-developers)
@@ -655,7 +655,7 @@ Special thanks to the Apache Airflow and Kubernetes communities, particularly Gr
此功能只是将Apache Airflow集成到Kubernetes中的多项主要工作的开始。 Kubernetes Operator已合并到[Airflow的1.10发布分支]https://github.com/apache/incubator-airflow/tree/v1-10-test(实验模式中的执行模块),以及完整的k8s本地调度程序称为Kubernetes Executor(即将发布文章)。这些功能仍处于早期采用者/贡献者可能对这些功能的未来产生巨大影响的阶段。
此功能只是将Apache Airflow集成到Kubernetes中的多项主要工作的开始。 Kubernetes Operator已合并到[Airflow的1.10发布分支](https://github.com/apache/incubator-airflow/tree/v1-10-test)(实验模式中的执行模块),以及完整的k8s本地调度程序称为Kubernetes Executor(即将发布文章)。这些功能仍处于早期采用者/贡献者可能对这些功能的未来产生巨大影响的阶段。