容器化混合部署在资源利用效率、扩容缩容速度、成本优化、灵活性和可移植性、管理和运维、性能优化以及安全隔离等方面,相比云化+分布式存储具有明显的优势和提升。 容器化混合部署 的优势我觉得主要体现在这些个方面,
在大数据作业容器化部署后,运维体系,比如日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。要做到统一,精确,建议从如下几方面着手。1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ,使用日
容器最大的好处是灵活,轻量。大数据是计算型侧重资源弹性及大数据存储。两者在处理任务的时候,可以将两者优点结合起来。而且,两者的调度框架还不大一样,容器一般使用K8S,大数据一般使用hadoop, strom, spark等计算引擎基
容器最大的好处是灵活,轻量。大数据是计算型侧重资源弹性及大数据存储。两者在处理任务的时候,可以将两者优点结合起来。而且,两者的调度框架还不大一样,容器一般使用K8S,大数据一般使用hadoop, strom, spark等计算引擎
容器化部署为大数据平台带来了显著的灵活性和资源利用优势,但并不意味着必须放弃现有的大数据平台产品。通过结合CDH、星环等成熟的大数据平台产品与容器化技术,可以构建更高效、灵活和稳定的大数据解决方案。在做出决
在混合部署的场景下,实现资源的动态扩容和释放,确保资源的高效利用和应用性能的稳定是一个挑战。特别是在大数据平台中,像Spark这样的任务通常需要预设资源,这使得弹性扩缩容的配置和策略变得更加复杂 。我的建议是,结合日
在大数据平台中,数据的安全性和隐私性至关重要,必须采取多层次的安全防护措施来确保数据的安全性。可以从容器镜像安全、容器安全、网络安全、存储安全等维度进行加强。比如:1、在容器镜像安全方面,可以使用镜像签名技术
通过资源隔离(比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、容器的namespace及cgroup特性实现进程级别的隔离、通过资源限制(不同的limit、request,quota等)实现资源的分配。非容器化部署的话,一般资源分配依赖物理
这个需要结合Flink任务的需求和集群实际情况,来选择存储方式,我们可以结合本地存储、持久卷和高速分布式存储,以满足不同阶段和任务的需求。例如,临时数据和中间结果可以使用本地存储,高频访问数据可以放在内存存储,持久化
1、合理分配资源:通过资源隔离(比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、优先级和抢占(采用不同的PriorityClass )、资源限制(不同的limit、request,quota等)手段。 2、容器调度:设置专用节点标签,设置pod的亲和与
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