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2020-01-10 09:28:34 +08:00 · 2020-01-10 09:28:34 +08:00 · 3fd6285b2e
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--- a/content/zh/blog/_posts/2018-06-28-Airflow-Kubernetes-Operator.md
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@ -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 Spark，BigQuery，Hive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 Spark，BigQuery，Hive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。



--- a/content/zh/blog/_posts/2018-08-29-kubernetes-testing-ci-automating-contributor-experience.md
+++ b/content/zh/blog/_posts/2018-08-29-kubernetes-testing-ci-automating-contributor-experience.md
@ -132,7 +132,7 @@ Prow 让我们做以下事情：
 * 标出长时间保持不活动状态 issues/Pull Requests
 * 自动合并符合我们PR工作流程要求的 Pull Requests
 * 运行定义为[Knative Builds](https://github.com/knative/build)的 Kubernetes Pods或 Jenkins jobs的 CI 作业
-* 实施组织范围和重构 GitHub 仓库策略，如[Knative Builds]（https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/prow/cmd/branchprotector）和[GitHub labels]（https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/label_sync）
+* 实施组织范围和重构 GitHub 仓库策略，如[Knative Builds](https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/prow/cmd/branchprotector)和[GitHub labels](https://github.com/kubernetes/test-infra/tree/master/label_sync)

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 Prow was initially developed by the engineering productivity team building Google Kubernetes Engine, and is actively contributed to by multiple members of Kubernetes SIG Testing. Prow has been adopted by several other open source projects, including Istio, JetStack, Knative and OpenShift. [Getting started with Prow](https://github.com/kubernetes/test-infra/blob/master/prow/getting_started.md) takes a Kubernetes cluster and `kubectl apply starter.yaml` (running pods on a Kubernetes cluster).
--- a/content/zh/docs/concepts/configuration/overview.md
+++ b/content/zh/docs/concepts/configuration/overview.md
@ -191,7 +191,7 @@ A desired state of an object is described by a Deployment, and if changes to tha
 <!--
 The [imagePullPolicy](/docs/concepts/containers/images/#updating-images) and the tag of the image affect when the [kubelet](/docs/admin/kubelet/) attempts to pull the specified image.
 -->
-当 [kubelet](/docs/admin/kubelet/)尝试拉取指定的镜像时，[imagePullPolicy]（/ docs / concepts / containers / images / #updating-images）和镜像的标签会生效。
+当 [kubelet](/docs/admin/kubelet/)尝试拉取指定的镜像时，[imagePullPolicy](/docs/concepts/containers/images/#updating-images)和镜像的标签会生效。

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 - `imagePullPolicy: IfNotPresent`: the image is pulled only if it is not already present locally.
--- a/content/zh/docs/tasks/administer-cluster/dns-custom-nameservers.md
+++ b/content/zh/docs/tasks/administer-cluster/dns-custom-nameservers.md
@ -183,7 +183,7 @@ Corefile 配置包括以下 CoreDNS 的 [插件](https://coredns.io/plugins/)：
 * [reload](https://coredns.io/plugins/reload): Allows automatic reload of a changed Corefile. After you edit the ConfigMap configuration, allow two minutes for your changes to take effect.
 * [loadbalance](https://coredns.io/plugins/loadbalance): This is a round-robin DNS loadbalancer that randomizes the order of A, AAAA, and MX records in the answer. 
 -->
-* [prometheus](https://coredns.io/plugins/prometheus/)：CoreDNS的度量标准以[Prometheus]（https://prometheus.io/）格式在 http://localhost:9153/metrics 上提供。
+* [prometheus](https://coredns.io/plugins/prometheus/)：CoreDNS的度量标准以[Prometheus](https://prometheus.io/)格式在 http://localhost:9153/metrics 上提供。
 * [proxy](https://coredns.io/plugins/proxy/): 不在 Kubernetes 集群域内的任何查询都将转发到预定义的解析器 (/etc/resolv.conf).
 * [cache](https://coredns.io/plugins/cache/)：这将启用前端缓存。
 * [loop](https://coredns.io/plugins/loop/)：检测到简单的转发循环，如果发现死循环，则中止 CoreDNS 进程。
--- a/content/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource.md
+++ b/content/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource.md
@ -44,7 +44,7 @@ following command to enable metrics-server:

 集群中的每个节点必须至少具有 1 个 CPU。

-此页面上的一些步骤要求您在集群中运行[metrics-server]（https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server）
+此页面上的一些步骤要求您在集群中运行[metrics-server](https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server)
 服务。如果您的集群中已经有正在运行的 metrics-server 服务，那么您可以跳过这些步骤。

 如果您正在运行{{< glossary_tooltip term_id="minikube" >}}，请运行以下命令启用 metrics-server：