如何实现业务容器与大数据容器的混合调度部署,两者的调度器的逻辑如何进行统一,以达到在保证安全生产的前提下,充分利用集群资源,降本增效 。针对这个话题我谈谈我的建议:大数据作业通常需要独立的调度器,和在线业务的调度...
在大数据业务场景下,容器的调度是一个关键的环节,它决定了如何有效地利用集群资源以支持大数据应用的运行。以下是一些建议的容器调度方法:资源需求预测:对于大数据应用,通常需要大量的计算、存储和网络资源。在容器调度之...
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...
在选择大数据混合部署的容器化技术路线时,完全容器化和部分容器化各有优劣,最终选择取决于具体的业务需求、现有技术栈、团队技能和长远发展规划 ,简单来说就三类:* 现代化需求强烈且具备相应技术能力的企业 :可以选择完...
1、创建网络策略,限制离线任务Pod与在线业务Pod之间的直接通信。这样可以避免离线任务占用在线业务的网络带宽 。2、在物理层面,使用不同的网络接口和交换机配置,将在线业务和离线任务的网络流量隔离 。3、利用虚拟网络...
企业要通过容器技术落地大数据混部,要保证稳定性这块,首先需要确保基础调度组件,如RM,NM的稳定性,同时具备高可用能力和异常情况下快速重启恢复能力。作业提交建议有2此重试机制,如果因为RM/NM偶发异常导致作业失败,可以通过...
1、对于部分要求有状态,那么确保有状态服务的数据可靠性和可扩展性,可以使用分布式存储系统 。(比如ceph,hdfs,glusterfs等)2、设计和部署要实现高可用架构,避免单点故障影响系统稳定性。 (比如:多副本部署、负载均衡等)3、...
一个管理平台应该更优:可以方便管理及运维,唯一问题就是如果故障,影响范围广,但这个可以通过主备或者双活等技术解决。网络隔离势必要有多个平台,成本投入增加,运维管理复杂。...
一个虚拟化管理平台纳管多个集群和按照网络区域建多个管理台的利弊是什么?针对这个话题我可以谈谈个人观点。对于虚拟化管理平台来说,如果没有强制隔离的要求,建议采用一个虚拟化管理平台统一管理多个集群,这样便于运维管...
一个管理平台纳管多个网络区域集群优势:1、前期安装部署相对更便捷。只需要部署一套管理平台。2、降低管理及运维成本。只需要在一套管理平台上就可以对所有集群进行管理和运维操作。3、占用资源相对较少。因为管理平...
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