问题标签 [argo]

我正在尝试在 Kubernetes 中建立命名空间“沙盒”，并且已经使用了好几天没有问题。今天我收到以下错误。
我已检查以确保我拥有所有必需的配置映射。

是否有日志或其他东西我可以找到它所指的内容？

我确实找到了这个（MountVolume.SetUp failed for volume "kube-api-access-fcz9j" : object "default"/"kube-root-ca.crt" not registered）线程并将以下补丁应用于我的服务帐户，但我仍然遇到同样的错误。

更新：作为对@p10l 的回答，我在裸机集群版本 1.23.0 中工作。没有地形。

我越来越近了，但仍然不在那里。

这似乎是另一个 RBAC 问题，但该错误对我来说没有意义。

我有一个用户“dma”。我正在使用上下文 dma@kubernetes 在“沙盒”命名空间中运行工作流

现在的错误是

但该用户确实似乎具有正确的权限。

这是 kubectl get role dma -n sandbox -o yaml 的输出

这是 kubectl get rolebinding -n sandbox dma-sandbox-rolebinding -o yaml 的输出

这是此处描述的问题的延续（当我的角色似乎具有正确的权限时，如何解决基于角色的问题？）

我做了更多的测试，但仍然不明白错误

更新：这是来自 API 服务器的另一个提示

我找到了这个线程，但是我在当前的 kubernetes 中工作 如何修复这个错误“watch chan error: etcdserver: mvcc: required revision has been compacted”？

我的用户存在

集群角色存在

沙盒命名空间存在

我的用户有权限在kubelet集群和命名空间“sandbox”中操作

我的用户具有正确的权限

我的用户在所有节点上都正确配置

基于这个网站，我一直在寻找一个手表事件。

我认为已经重建了控制平面之上的所有内容，但问题仍然存在。

下一步将是重建整个集群，但找到实际问题会更令人满意。

请帮忙。

FIX：所以沙盒命名空间的策略是错误的。我解决了这个问题，问题消失了！

我正在尝试访问作为输入工件传递给脚本模板的文件的内容（json 数据）。它失败并出现以下错误NameError: name 'inputs' is not defined. Did you mean: 'input'?

我的工件存储在 aws s3 存储桶中。我也尝试过使用环境变量而不是直接在脚本模板中直接引用工件，但它也不起作用。

这是我的工作流程

这个工作流程有什么问题？

我写了一个 argo dag 以递归方式触发 spark 作业，直到条件满足。我有一个计数器参数，每次成功完成 spark 作业后都需要增加 1。但这并没有发生。这是我的工作流程的片段。

我正在运行 ArgoCD 服务器，并且想在Cluster没有 CLI 的情况下定义一个。我想练习GitOps，所以我想在 Git 中声明我的 ArgoCD-cluster 配置。

在 CLI 中我可以做到：argocd cluster add但是如何使用Kubernetes 清单来做到这一点？

我没有找到如何创建该Cluster声明。我找到了如何创建Repositories, 和Projects，但没有类似kind: cluster.

我正在使用Crossplane（Crossplane 通过 k8s 清单创建集群）创建我的集群。Crossplane 将kubeconfig其创建的集群保存在Secrets 文件中，如下所示：

data.kubeconfig内容是常规的 bas64 编码，kubeconfig因此很容易解码，如下所示：

我真的需要手动干预并且必须打破 GitOps 实践吗？只是告诉 ArgoCD 我的集群及其配置在哪里？配置已经在集群中。

非常感谢您提前

我们在生产中面临一个奇怪的问题，其中一个应用程序卡在终止和同步状态。

ArgoCD 版本：2.1.7

背景：

我们手动终止了应用程序的同步，现在应用程序卡在终止同步状态并且禁用自动同步按钮也不起作用。

注意：创建具有类似配置的新应用程序正在工作，但我们想调查当前应用程序卡住的原因。

执行的步骤：

• 我们尝试从 UI 和 CLI 禁用自动同步
• 我们尝试终止应用程序
• 我们尝试同步应用程序

尝试过的命令

一些日志（不确定这些是否相关）：

尝试再次运行同步或终止同步时

有没有办法根据输入参数为容器模板动态提供图像名称？

我们有 30 多个不同的任务，每个任务都有自己的图像，并且应该在工作流中以相同的方式调用。根据前一个任务的输出，每次运行的数量可能会有所不同。所以我们不想甚至不能在工作流 YAML 中硬编码它们。

一个简单的解决方案是根据输入参数为容器提供图像字段，并为每个任务提供相同的模板。但看起来这是不可能的。此工作流程不起作用：

这种特殊情况有一些解决方法吗？

还有一个文档描述了可以在哪些字段中使用工作流变量？文档页面仅显示：

工作流规范中的某些字段允许由 Argo 自动替换的变量引用。

我有一个关于通过 ArgoCD 在 Github 管道中部署我的应用程序的问题：我clowdhaus/argo-cd-action/@main在我的管道中使用“”操作，当我想通过 Argo CLI 更改我的入口值时，使用以下命令：

但是中的值ingress.hosts[0].host应该使用转义字符，我使用了它，\所以 Argo 面板中的结果显示如下ingress.hosts\[0\].host，这是不正确的。结果不应该是 with \，转义字符仅在此处用于管道。

我已经使用过单引号或双引号，但它们都不起作用。

我很感激任何帮助。谢谢

我需要将 Argo 输出传递回在另一个工作流模板中生成的工作流

所以我有一个工作流程调用A和两个工作流程模板调用B和C

当我运行我的 WorkflowA时，它会调用 WorkflowTemplate B，然后B调用另一个 WorkflowTemplateC

触发流程是这样的A -> B -> c

现在 WorkflowTemplateC将输出作为工件生成。我想将这些输出传递回 WorkflowTemplateB并且应该将它们传递回 Workflow A。这样我就可以将该输出用作同一工作流程中另一个任务的输入A

输出通过流程应该像C -> B -> A

argo 工作流程中有什么方法可以做到这一点吗？你能给我举个例子吗？

我有两个 workflowTemplatesgenerate-output和lib-read-outputs一个工作流output-paramter如下

1. generate-output.yaml

2. lib-read-outputs.yaml

3. output-paramter.yaml

我正在尝试将 workflowTemplate 中生成的输出generate-output参数output-paramter通过lib-read-outputs

当我执行它们时，它会给出以下错误 -Failed: invalid spec: templates.main.tasks.lib-wf2 failed to resolve {{tasks.wf.outputs.parameters.message}}