我觉得主要得需要关注在性能、高可用性、扩展能力、安全性及成本等方面的技术指标,我就简单地说明如下:1、评估在容器化环境下运行大数据作业的性能,包括作业执行时间、资源利用率等。 2、评估容器化大数据平台对于节点...
大数据平台容器化的技术路线可以基于不同的容器编排和管理工具,常见的包括K8S、Docker Swarm和Mesos等。现在一般是用K8S了。因为我们主要使用的K8S,我就谈谈K8S的优点吧:1、K8S是目前最流行的容器编排平台,拥有庞大的社...
在大数据作业容器化部署后,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 。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 ,使用日志聚合工具(比如Fluentd、Filebeat)收集大数据作业容器...
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)、监控和自动化调整(如 Prometheus 和 Grafana ,结合HPA/VPA等)、队列和...
原有部署模式下计算任务读写数据存储的HDFS通常也会在容器化环境中部署,但需要注意以下几点:1、HDFS可以作为独立的服务容器化部署,或者作为容器内的数据卷挂载到计算任务的容器中。通常会使用分布式存储系统(如Ceph、Glu...
1、对于部分要求有状态,那么确保有状态服务的数据可靠性和可扩展性,可以使用分布式存储系统 。(比如ceph,hdfs,glusterfs等)2、设计和部署要实现高可用架构,避免单点故障影响系统稳定性。 (比如:多副本部署、负载均衡等)3、...
1、创建网络策略,限制离线任务Pod与在线业务Pod之间的直接通信。这样可以避免离线任务占用在线业务的网络带宽 。2、在物理层面,使用不同的网络接口和交换机配置,将在线业务和离线任务的网络流量隔离 。3、利用虚拟网络...
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...
首先,要统一一下调度面,我们就是采用K8S来统一混合调度的。为了保证安全,需要在namespace层面做一些资源配额限制,还需要在集群层面打些标签,预留专用节点,在节点上设置污点和在Pod上配置容忍,实现更细粒度的调度控制。 结合...
加强容器镜像安全(比如:确保使用来自信任来源的基础容器镜像,审查基础镜像的内容和配置,避免使用未经验证或存在安全漏洞的镜像。 )、容器运行时安全(比如:使用容器运行时的安全特性 cgroup,及最小化容器权限)、网络安全(networ...
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