容器云中flink类型的大数据存储方式？
flink任务在容器云集群中运行时，需要将一部分数据放在容器中处理，如果放在本地盘可能会将文件系统占满，影响到其他容器的运行；如果存算分离，可能IO不能满足需求。建议采用哪种方式？
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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。
收起这个需要结合Flink任务的需求和集群实际情况，来选择存储方式，我们可以结合本地存储、持久卷和高速分布式存储，以满足不同阶段和任务的需求。例如，临时数据和中间结果可以使用本地存储，高频访问数据可以放在内存存储，持久化数据则放在分布式存储 。
比如，在高IO需求的短期任务中使用本地存储，而对于需要持久化的长期任务使用持久卷。
还可以进行分层存储，这样可以利用内存存储（我们平台是用的是Alluxio）进行缓存，结合持久卷提供底层持久化存储，以优化IO性能。
如果以上都不想，那么最直接的办法就是使用K8S的节点亲和性、资源请求和限制，确保Flink任务调度到具有足够本地存储和资源的节点上。
收起ChatGPT 回答
针对这种情况，建议采用分布式文件系统来解决数据存储问题。分布式文件系统可以将数据分散存储在多个节点上，避免单个节点存储过多数据，导致文件系统占满的问题。同时，分布式文件系统可以提供高可用性和容错性，保证数据的安全性和可靠性。
在容器云集群中，可以选择使用Kubernetes来管理容器，使用Flink来处理数据。可以将分布式文件系统作为数据存储的后端，通过Kubernetes的Volume插件将分布式文件系统挂载到Flink任务的容器中，实现数据的共享和访问。
此外，还可以考虑使用Flink的StateBackend来进行状态管理，将状态存储在分布式文件系统中，实现状态的共享和访问。这样可以避免将状态存储在本地盘中，导致文件系统占满的问题。
总之，采用分布式文件系统来解决数据存储问题是比较可行的方案，可以提高数据的可靠性和可用性，同时避免文件系统占满的问题。
