容器化混合部署在资源利用效率、扩容缩容速度、成本优化、灵活性和可移植性、管理和运维、性能优化以及安全隔离等方面，相比云化+分布式存储具有明显的优势和提升。 容器化混合部署 的优势我觉得主要体现在这些个方面，我简单的只列举了一下混部的优势点：1、在资源利用效率方...(more)

在当前的大数据场景下，Kubernetes(K8S)作为一种容器编排平台，已经成为大数据平台部署的首选方案。借助K8S的高弹性、高可用和灵活性，可以构建一个高效稳定的大数据平台云服务。根据实际需求对大数据平台进行扩展和优化，调整Pod的资源配额，使用Horizontal Pod Autoscler自动扩...(more)

在混合部署的场景下，实现资源的动态扩容和释放，确保资源的高效利用和应用性能的稳定是一个挑战。特别是在大数据平台中，像Spark这样的任务通常需要预设资源，这使得弹性扩缩容的配置和策略变得更加复杂 。我的建议是，结合日常运营的历史使用数据，比如监控历史数据，了解应用在不同...(more)

通过资源隔离（比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、容器的namespace及cgroup特性实现进程级别的隔离、通过资源限制（不同的limit、request，quota等）实现资源的分配。非容器化部署的话，一般资源分配依赖物理或虚拟机的划分，缺乏灵活性，应用进程间也可能互相干扰，影...(more)

有用，感谢分享！

根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...(more)

不全，打不开

很好，值得学习

可以可以可以