在选择大数据混合部署的容器化技术路线时，完全容器化和部分容器化各有优劣，最终选择取决于具体的业务需求、现有技术栈、团队技能和长远发展规划 ，简单来说就三类：* 现代化需求强烈且具备相应技术能力的企业 ：可以选择完全容器化，使用 Spark on K8S。已有大量 Hadoop 工作负载...

针对：大数据容器化部署如何实现资源隔离，与非容器相比的优势在什么地方？我是这么思考的，你可以看看是否有解答你的问题：通过宿主机的linux kernel实现优先级控制，确保资源使用优先级低于在线服务。与传统方式相比，容器化的大数据作业可以运行在在线应用使用的集群，利用在线集群...

主要还是在安全性方面，明年要出的最新计划是要支持容器安全的，但是一般安全和性能是会相互影响的，这块还需要实际测试去发现问题

基本都可以，这个问题需要从容器云平台的提供商来看，实现方式不太一样，我们把提供商分成2类：第一类就是头部云厂商提供容器云平台，基本都支持GPU资源池化，支持跨服务器进行灵活调度，同时支持单张卡的切分，即，多个pod可以共享一张卡，比如阿里云的cGPU，腾讯云的qGPU等；第二类是规模较小...

从运维管理的角度来说，是个很好的选择，特别是针对瞬时高并发的业务场景

协议栈：二层（桥接、ARP+MAC）三层（路由转发）二层+三层（节点内部二层转发、跨节点三层转发）穿越方式：Overlay（隧道穿越底层基础设施）Underlay（直接穿越底层基础设施）隔离方法：VLANVXLAN...

容器云平台的安全管理是容器技术中至关重要的一环。以下是关于容器云平台安全管理的几个方面：容器镜像安全容器镜像来源在容器镜像安全管理中，容器镜像来源是一个重要问题。容器镜像可以从公共的容器仓库中拉取，也可以自己构建。公共容器仓库的镜像有可能被篡改，或者存在安全...