一般需要为计算节点配置单独的shaffle本地盘, 同时通过调度算发,让数据密集型作业尽可能分散到不同的节点,确保不出现存储热点节点。 同时也可以增加作业的内存配置和数量,减少spill到本地的文件数量,减少存储开销。...
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...
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...
大数据平台容器化混合部署,扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升在什么地方 ?针对你这个话题,我是这样的思考,你可以看看是否有解答:容器相比云化虚机,弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署,可以复用容...
大数据平台容器化后底层容器使用的还是k8s这一套,这个并没有改变。 技术方案方案一般有2大类: 一个大类是用k8s模拟yarn调度模式、一个大类是k8s原生调度方式。spark/flink社区主要支持k8s原生调度方式,我们因为历史原...
关于大数据容器化会有比较专业的厂商或是业界比较成熟的方案 ,我也谈谈我在大数据和容器结合的一些实践经验给你参考:可以根据自己的实际情况和需要选择。 但是前提是在线单集群的规模要足够大,单个节点的规格要足够高(...
如何实现业务容器与大数据容器的混合调度部署,两者的调度器的逻辑如何进行统一,以达到在保证安全生产的前提下,充分利用集群资源,降本增效 。针对这个话题我谈谈我的建议:大数据作业通常需要独立的调度器,和在线业务的调度...
大数据框架组件的监控,可以复用容器平台原有对于在线容器的基础监控能力,并增加一些组件应用特性的状态类监控指标。 作业层面,复用原有大数据作业的监控逻辑,监控队列里的作业状态,以及某一时间段(比如30分钟内)的作业失败...
如果是共享计算节点的集群,建议按照计算类型和内存使用类型做区分。绝大部分应用都可以共享集群节点,但是一些计算或者网络I/O非常密集型的应用(如ES,Spark),建议还是用单独集群承载。此外,对于网络模型有特殊要求,需要使用宿...
部分能力可以复用,比如主机入侵检测可以通过增加容器测的检测,兼顾到容器入侵检测。容器和传统架构下,安全的最大区别是容器相关的漏扫、渗透测试、镜像扫描可以左移到测试的版本环境做,因为版本环境的镜像就是用于生产上...
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