v5.1.0

变更内容

功能

• 支持配置专属算力
• 支持扩展代码块执行环境版本（Nodejs、Python）
• 支持配置工作表控件、集成模块（企微/钉钉等）显隐

优化

• mingdaoyun-community 镜像拆分

升级说明

注意

升级到 5.0.0+ 前请确保 Docker 版本在 20.10.16 及以上。可通过 docker -v 命令查看 Docker 版本。

单机模式

• 数据备份

• 下载镜像（离线包）

  docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-sc:3.0.0

  docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-command:node1018-python36

• 修改 docker-compose.yaml 文件（默认路径：/data/mingdao/script/docker-compose.yaml）（修改后注意 yaml 文件格式对齐）：

  1. 在原有 app 服务 environment 后追加 &app-environment

  services:
    app:
      environment: &app-environment
        ......
  2. 新增 sc、command 服务

    sc:
      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-sc:3.0.0
      environment:
        <<: *app-environment
      volumes:
        - ./volume/data/:/data/
  
    command:
      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-command:node1018-python36
      environment:
        <<: *app-environment

  修改示例：

  

  一些额外注意事项:

  1. 如果有自定义过存储组件的连接地址，并且是将连接地址配置为 127.0.0.1 的，则需要将 127.0.0.1 修改为 sc
     • 例如 ENV_MONGODB_URI: "mongodb://xxx:xxx@127.0.0.1:27017" 变量值需要改成："mongodb://xxx:xxx@sc:27017"
  2. 如果启用了自定义文件对象存储，需要将对应挂载剪切到 sc 服务的 volumes 中
  3. 如果 app 服务中存在映射储存组件的相关端口（如：3306、27017、6379、9092、9200、9000），也需要剪切到 sc 服务的 ports 中
     • 参考如下（宿主机映射端口、宿主机挂载文件路径根据实际情况调整）：

  services:
    sc:
      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-sc:1.0.0
      environment:
        <<: *app-environment
      ports:
        - xxx:3306
        - xxx:27017
      volumes:
        - ./volume/data/:/data/
        - ./volume/file/s3-config.json:/usr/local/file/s3-config.json

  4. 如果原 app 服务存在扩展代码块依赖库的持久化挂载，需要将对应挂载剪切到 command 服务的 volumes 中，参考如下（宿主机挂载文件路径根据实际情况调整）：

  services:
    command:
      image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-command:node1018-python36
      environment:
        <<: *app-environment
      volumes:
        - ./volume/command/package/python-3.6/site-packages/:/usr/local/lib/python3.6/site-packages/
        - ./volume/command/package/nodejs-10.18.0/node_modules/:/usr/local/node-10.18.0/lib/node_modules/
  • 因为 python 有小版本升级，可能存在旧版本中安装的扩展代码模块无法兼容使用，需要先将持久化挂载去掉并重启生效；然后重新参考扩展代码块依赖库的方式做依赖库持久化挂载并安装你所需的模块

• 数据集成服务升级到 1.17.1.510（未启用则无需升级），参考 数据集成服务升级

• 微服务升级到 5.1.0，参考 微服务升级

集群模式

• 对数据存储相关的服务器进行备份

• 下载镜像（离线包）

  crictl pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-command:node1018-python36

• 修改 service.yaml（默认：/data/mingdao/script/kubernetes/service.yaml）中 command 服务对应的 Deployment 依赖镜像为：
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-command:node1018-python36

  • 因为 python 有小版本升级，可能存在旧版本中安装的扩展代码模块无法兼容使用，需要先将持久化挂载去掉并重启生效；然后重新参考扩展代码块依赖库的方式做依赖库持久化挂载并安装你所需的模块

• 修改 service.yaml，新增 computingschedule 服务，默认配置如下，根据实际需要自行调整参数值

  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
    name: computingschedule
    namespace: default
  spec:
    replicas: 1
    selector:
      matchLabels:
        app: computingschedule
    template:
      metadata:
        labels:
          app: computingschedule
        annotations:
          md-update: "20240123163208"
      spec:
        containers:
        - name: computingschedule
          image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-community:5.1.0
          env:
          - name: ENV_SERVERID
            value: "single:computingschedule"
          resources:
            limits:
              cpu: "24"
              memory: 2048Mi
            requests:
              cpu: "0.01"
              memory: 64Mi
          readinessProbe:
            tcpSocket:
              port: 9159
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 10
          livenessProbe:
            tcpSocket:
              port: 9159
            initialDelaySeconds: 180
            periodSeconds: 10
  
  ---
  
  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: computingschedule
    namespace: default
  spec:
    selector:
      app: computingschedule
    ports:
      - name: http-computingschedule
        port: 9158
        targetPort: 9158
      - name: grpc-computingschedule
        port: 9159
        targetPort: 9159
  
  ---

• 微服务升级到 5.1.0，参考 微服务升级