要实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，可以考虑以下步骤和策略：资源评估与规划：首先，评估现有计算资源的容量和性能，包括CPU、内存、存储和网络等。根据业务容器和大数据容器的需求，规划资源的分配和预留。容器编排与调度工具选择：选择一个适合的容器编排工具，如Kubernetes，...

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...

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。...