业内其实已经有很多利用K8S部署大数据基础组件的场景了,其中很重要的部分是如何发挥出K8S Scheduler 的威力,充分利用其进行资源调度管理,来代替YARN,很多组件新的版本已经直接对K8S进行支持了,如:Spark,Flink 等。其他K
这个问题真不好回答,一般最新版k8S 支持的理论值是5000 节点,但实际生产环境中少有人如此,这个牵扯到许多问题,如你的node 资源配置的是多大,是大资源node为主还是以小资源为主,你的应用所需资源量,应用所需的副本数,你团
这是一个非常大的命题,我这里也就简单描述一下自己的经验: 1 首先需要明确优化的目标,到底优化要达到一个什么样的目标,满足什么样的需求。如:是要支撑更多 node (如: 500 or 5000 ),或者是优化 pod 的调度速度,增加资源利用率,
我们的部分日志分析/统计/告警是通过Flink来实现的,通过Kubernetes 进行Flink 部署,因为我们job主要分为几类,字段格式化job,数据聚合类job,时间窗口统计类Job ,Flink SQL 查询类job。多数任务都持续运行,对启动时间并不敏
可以参考以下两篇:https://www.cnblogs.com/leozhanggg/p/12554399.html https://www.cnblogs.com/panwenbin-logs/p/12020694.html
国内曾经买过的AMD的授权 Zen,包括海光 基于x86架构,同一指令集架构,兼容性上应当问题不大,主要是性能了,但是海光由于众所周知的问题,后边的流片代工像台积电,中芯都受到非常大影响,产能是个非常大的隐患。龙芯由于采用MIP
全链路监控需要的不单单是一个监控平台,尤其是对于业务全链路,需要的是一个数据处理加工平台,数据加工处理好了,全链路监控就好说,难点是如何串起来整个复杂的业务链,尤其是没有特定值能关联多个业务系统的情况下。
grafana 它的BI组件的灵活度和对各种数据源的支持是它最大优势,它的标准组件是为了兼容各种数据源而服务的,Dashboard 这种要求大屏首页的震撼感,对组件的特效要求较高的场景,多数效果需要专门定制开发以满足大屏特效,满
Flannel容器网络 Flannel 是由 CoreOS 主导的解决方案。Flannel 为每一个主机的 Docker daemon 分配一个IP段,通过 etcd 维护一个跨主机的路由表,容器之间 IP 是可以互相连通的,当两个跨主机的容器要通信的时候,会在主机
OpenStack中有至少两种通信机制, RESTful API和RPC调用。 RESTful API: RESTFUL API是一套架构约束条件和原则 REST定义的原则 所有事物都定义了ID。openstack中每个资源都有唯一的UUID 所有事物都链接在一起。在o
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