容器与大数据结合的实践经验?

使用何种方式将大数据与容器结合起来,是否有一些比较专业的厂商或是业界比较成熟的方案可以提供有效的落地方案

参与9

4 同行回答

xuyy xuyy 联盟成员 数据架构师 某银行
容器化技术通过共享操作系统,将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的容器,从而实现应用的快速部署和环境一致性。大数据应用通常需要大量的计算资源,如何有效地管理和调度资源是一个重要问题,解决方案包括使用容器编排工具(如Kubernetes)进行自动扩容和资源调度。(1) ...显示全部

容器化技术通过共享操作系统,将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的容器,从而实现应用的快速部署和环境一致性。大数据应用通常需要大量的计算资源,如何有效地管理和调度资源是一个重要问题,解决方案包括使用容器编排工具(如Kubernetes)进行自动扩容和资源调度。
(1) 使用容器编排工具:容器编排工具如Kubernetes可以自动管理和调度容器。当某个容器需要更多的资源时,Kubernetes可以自动增加该容器的资源;当某个容器不再需要资源时,Kubernetes可以自动减少该容器的资源。这可以有效地应对资源需求的动态变化。
(2) 合理地配置资源:在创建容器时,我们需要根据任务的需求合理地配置资源。例如,如果任务需要处理大量的数据,那么可能需要更多的CPU和内存。如果任务主要是I/O密集型的,那么可能需要更多的磁盘I/O。
(3) 使用自动扩缩功能:许多云服务提供商提供了自动扩缩功能。当某个容器的资源达到上限时,自动扩缩功能可以自动添加更多的容器或节点来扩展资源。这可以有效地应对资源的扩展性需求。

收起
银行 · 2024-05-28
浏览96
强哥之神 强哥之神 架构师&技术经理 上汽集团云计算中心
容器最大的好处是灵活,轻量。大数据是计算型侧重资源弹性及大数据存储。两者在处理任务的时候,可以将两者优点结合起来。而且,两者的调度框架还不大一样,容器一般使用K8S,大数据一般使用hadoop, strom, spark等计算引擎基于yarn的调度。但好在这些也可以容器化改造的,即可以...显示全部

容器最大的好处是灵活,轻量。大数据是计算型侧重资源弹性及大数据存储。两者在处理任务的时候,可以将两者优点结合起来。而且,两者的调度框架还不大一样,容器一般使用K8S,大数据一般使用hadoop, strom, spark等计算引擎基于yarn的调度。但好在这些也可以容器化改造的,即可以跑在容器化平台K8S中,并可刚好利用K8S的资源弹性、灵活编排等功能来扩充或补充大数据平台的调度能力。还可以通过混布策略,将底层基础设施平台进行统一,即都跑在K8S上。这些是我们在生产环境已经落地了并稳定运行着的。

收起
互联网服务 · 2024-05-28
浏览98
SodasV5 SodasV5 技术支持 廊坊市人民医院
一、资源管理:资源隔离:通过Docker等容器化技术,可以确保每个容器只使用自己所需的资源,从而避免资源竞争和冲突。这使得多个大数据任务可以并行运行,提高了整体的处理效率。高效利用资源:容器化技术可以有效地利用资源,通过合理调度和分配资源,提高计算效率。二、快速部署与迭代...显示全部

一、资源管理:

资源隔离:通过Docker等容器化技术,可以确保每个容器只使用自己所需的资源,从而避免资源竞争和冲突。这使得多个大数据任务可以并行运行,提高了整体的处理效率。

高效利用资源:容器化技术可以有效地利用资源,通过合理调度和分配资源,提高计算效率。

二、快速部署与迭代:

快速部署:容器技术允许大数据应用及其所有依赖项被打包为一个独立的单元,这使得应用的部署变得更为简单和快速。容器编排工具如Kubernetes可以根据需求自动进行容器的调度和发布,实现系统的快速部署和弹性扩展。

快速迭代:对于AI模型或大数据处理流程,容器技术提供了快速迭代的能力。当模型或处理流程需要更新时,只需要更新相应的容器镜像,而无需对整个系统进行大规模的改动。

三、数据隔离与安全性:

数据隔离:通过容器化技术,不同的数据集或处理流程可以被隔离在不同的容器中运行,这有助于防止数据泄露和非法访问。

安全性:对于大数据系统,镜像的安全性尤为重要。这包括进行安全漏洞扫描、镜像签名等操作,以确保只有经过验证和安全的镜像被部署到生产环境中。

四、监控与调优:

监控:通过容器编排工具提供的监控功能,可以实时收集和分析容器的运行状态、性能指标等信息,从而及时发现和解决问题。

调优:根据监控到的数据,可以对容器进行调优,如调整资源分配、优化数据处理流程等,以提高系统的性能和稳定性。

收起
2024-04-28
浏览201
dean25 dean25 课题专家组 软件架构设计师 民生银行
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(最好是物理机)并且配置本地shaffle文件系统,这样才能承载...显示全部

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(最好是物理机)并且配置本地shaffle文件系统,这样才能承载算力需求大的大数据作业。此外,还需要具备对大数据作业进行资源压制的能力,比如低优先级的CPU队列,cgroup层面的节点总量资源压制,这样才能保证其不干扰在线应用。

收起
银行 · 2024-04-28
浏览233

ChatGPT 回答

在银行行业中,大数据和容器技术的结合可以带来很多好处,比如提高数据处理效率、降低成本、提高可靠性等。以下是一些将大数据与容器结合起来的方式:

  1. 使用容器化的大数据平台:将大数据平台(如Hadoop、Spark等)部署在容器中,可以更方便地管理和维护大数据平台,同时也可以更好地利用资源,提高效率。例如,Cloudera提供了Kubernetes集成的大数据平台方案,可以在Kubernetes上运行Hadoop、Spark等组件。
  2. 使用容器化的数据处理工具:将数据处理工具(如Flink、Kafka等)部署在容器中,可以更方便地管理和维护数据处理工具,同时也可以更好地利用资源,提高效率。例如,Apache Flink提供了Kubernetes集成的方案,可以在Kubernetes上运行Flink作业。
  3. 使用容器化的数据存储方案:将数据存储方案(如HDFS、Cassandra等)部署在容器中,可以更方便地管理和维护数据存储方案,同时也可以更好地利用资源,提高效率。例如,DataStax提供了Kubernetes集成的Cassandra方案,可以在Kubernetes上运行Cassandra集群。

目前,业界有很多成熟的大数据和容器结合的方案,例如:

  1. Kubernetes:Kubernetes是目前最流行的容器编排平台,可以方便地管理和部署容器化的大数据平台、数据处理工具和数据存储方案。
  2. Docker:Docker是目前最流行的容器技术,可以方便地打包和部署容器化的大数据平台、数据处理工具和数据存储方案。
  3. Cloudera:Cloudera是一家专注于大数据平台的公司,提供了Kubernetes集成的大数据平台方案。
  4. DataStax:DataStax是一家专注于Cassandra数据库的公司,提供了Kubernetes集成的Cassandra方案。

总之,将大数据和容器技术结合起来可以带来很多好处,而Kubernetes、Docker、Cloudera和DataStax等厂商提供的方案可以帮助银行行业更好地实现大数据和容器技术的结合。

提问者

橘子皮
橘子皮 0 2 15
容器云运维工程师 北京银行
擅长领域: 云计算容器大数据
评论10

问题来自

相关问题

相关资料

相关文章

问题状态

  • 发布时间:2024-04-28
  • 关注会员:5 人
  • 问题浏览:1026
  • 最近回答:2024-05-28
  • X社区推广