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，我们因为历史原因选择用k8s模拟yarn调度模式。大数据容器化只有和混...

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...

在异构数据库系统之间实现海量数据的快速传输，容器技术可以发挥重要作用，尤其是在提高迁移过程的灵活性、可扩展性和效率方面。以下是一个基于容器的异构数据库数据传输解决方案的设计和实施步骤：确定数据传输需求源数据库和目标数据库：明确涉及的数据库类型（如MySQL, Postgre...

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。...