在大数据容器化环境中实现负载均衡可以通过以下几种方式：(1) 使用容器编排工具：容器编排工具如Kubernetes、Docker Swarm等可以自动管理容器的部署和调度，通过配置负载均衡器来实现负载均衡。(2) 使用服务网格：服务网格如Istio、Linkerd等可以实现对容器间通信的监控和控制...(more)

(1) 加强访问控制措施采用最小权限原则限制每个用户仅能访问其所需执行任务的资源; 对关键操作实施双因素认证以提高帐户安全性等等。 在容器层面可以通过配置镜像来自定义权限管理以确保只有授权的用户可以启动特定的容器实例。使用最小权限原则 - 确保用户只能访问完成...(more)

我觉得需要根据场景，来选择合适的网络插件对容器之间的网络性能和管理非常重要的。容器化中，常见的CNI插件包括Calico、Flannel、Weave和Cilium等，下面简单介绍一下各使用场景：Calico ：提供高性能、可扩展的网络解决方案，支持网络策略和BGP路由。Flannel ：简单易用，适合小规模集...(more)

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故障、容器故障等异常情况的处理能力，包括自动故障转移...(more)

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，拥有庞大的社区支持和丰富的生态系统，提供了丰富的功能和工具。2、K8...(more)

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...(more)