如果应用上容器,实现异构数据库之间海量数据的快速传输?不知道您是否这个意思。 是指类似从OLTP数据库抽取大量数据到数据湖吗?这个本身和容器化没有什么关系。 容器化的好处是可以实现离线作业和在线服务共享计算节点...
生产环境上在离线业务混合部署实现需要用到k8s的弹性扩缩容,而弹性扩缩容的上限又涉及到命名空间的quota限制。 针对这块我也谈谈我的一些看法:在线应用的namespace目前使用的是弹性配额,会在当前实际使用的request,limit...
可以利用好k8s本身的快速隔离恢复机制,在大数据管理组件,比如NM出现异常时及时通过liveness探测到并重启。另外,各管理组件的HA机制要做好,比如RM的HA。另外可以通过跨集群队列路由能力,让作业可以调度到不同的k8s集群,在某...
关于大数据平台物理部署和容器化部署,在系统运行稳定性方面,很多人自然会理解物理部署系统稳定性肯定会好于容器化部署,其实只要容器化大数据作业管理组件设计好HA机制,在稳定性层面和传统部署并没有什么区别。只有容器化...
根据我们的实践,可以在宿主机的Linux kernel层面对低优的大数据作业资源使用进行压制,包括:CPU抢占:当在线负载较低时,离线任务可以占用空闲的 CPU 资源,当在线负载高时,在线能快速抢占离线的CPU资源。SMT抗干扰:当在线任务...
HDFS的namenode和datanode,并没有做容器化改造。 容器化改造的是计算部分,存储部分还是沿用传统的HDFS即可。 计算部分做容器化改造的原因是为了可以和在线应用实现混合部署,复用在线应用集群低谷期出让的计算资源。 ...
经过实际测试,同等配置的机器,以容器Pod方式运行作业executor,性能和物理机直接运行executor基本一致。exeuctor的规格配置和传统物理机运行配置方式一致即可。...
大数据平台容器化之后,flink、spark等计算任务运行到容器上了,那相应原有部署模式下计算任务读写数据存储的HDFS运行在哪里?根据你的问题,我谈谈我的一些经验和看法,大数据容器化混合部署后,容器化只是计算部分容器化,作业容...
需要几个关键能力,包括serverless yarn,大数据作业专用调度器,内核级别的资源优先级控制能力,计算节点资源超卖能力,裸机计算节点,underlay容器网络。...
混合部署后,计算部分肯定是完全容器化,存储如hdfs还需要使用传统的hdfs,也就是实现存算分离。如果之前没有大量存量的hadoop yarn提交作业方式,也可以考虑spark on k8s。如果有存量yarn作业需要迁移,可以考虑用yarn on...
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