混合部署后，计算部分肯定是完全容器化，存储如hdfs还需要使用传统的hdfs，也就是实现存算分离。如果之前没有大量存量的hadoop yarn提交作业方式，也可以考虑spark on k8s。如果有存量yarn作业需要迁移，可以考虑用yarn on k8s，这样便于存量作业平滑迁移，出现问题也可以回切，也...

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...