大数据平台进行容器化的主要驱动力是提高资源的弹性和利用率，简化运维流程，以及增强平台的可移植性和标准化。为了评估是否有必要做容器化，企业应该从以下几个角度进行考量：成本效益分析：计算容器化转型的直接和间接成本（包括技术培训、设备投资、软件许可等），与其带来的效益（如提...

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（networkpolicy，结合容器网络实现网络隔离）、资源访问控制（rbac，n...

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的日志，并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。2...

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、要使用自动化工具和监控系统，确保及时发现和解决问题，保...

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...

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）、队列和调度策略以及独立的存储和网络配置等手段，可以有效保障...

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...

大数据平台容器化部署后，原有大数据平台产品还需要吗？其实这个问题是很多中小金融机构会面临遇到的问题，我是这样思考的希望能对你有帮助。存量的传统大数据集群产品还会保留，和容器化的大数据平台并行，但是不会再进行扩容了。新增作业都上容器化的大数据平台，可以和在线应用共...

个人理解hdfs在容器外，和原来一样，只是原来是直接访问，现在是容器化后挂载存储卷

为了平衡成本和产出，确实存在改造容器云的体量考量。然而，并没有一个固定的物理节点数量作为是否适合改造容器云的明确界限，因为是否适合改造容器云更多地取决于特定的业务需求、技术架构、资源利用情况等因素。不过，以下是一些在考虑是否改造容器云时可以考虑的因素：业务规模...