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)

通过资源隔离（比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、优先级和抢占（采用不同的PriorityClass ）、资源限制（不同的limit、request，quota等）、监控和自动化调整（如 Prometheus 和 Grafana ，结合HPA/VPA等）、队列和调度策略以及独立的存储和网络配置等手段，可以有效保障...(more)

原有部署模式下计算任务读写数据存储的HDFS通常也会在容器化环境中部署，但需要注意以下几点：1、HDFS可以作为独立的服务容器化部署，或者作为容器内的数据卷挂载到计算任务的容器中。通常会使用分布式存储系统（如Ceph、GlusterFS）来实现数据持久化和共享。2、 计算任务容器和HD...(more)

首先，要统一一下调度面，我们就是采用K8S来统一混合调度的。为了保证安全，需要在namespace层面做一些资源配额限制，还需要在集群层面打些标签，预留专用节点，在节点上设置污点和在Pod上配置容忍，实现更细粒度的调度控制。 结合监控，实现资源的自动弹性，充分利用集群资源，降本增效。...(more)

加强容器镜像安全（比如：确保使用来自信任来源的基础容器镜像，审查基础镜像的内容和配置，避免使用未经验证或存在安全漏洞的镜像。 ）、容器运行时安全（比如：使用容器运行时的安全特性 cgroup，及最小化容器权限）、网络安全（networkpolicy，结合容器网络实现网络隔离）、资源访问控制（rbac，n...(more)

AI方面，我觉得现在在智能化运维方面是有很多应用场景的。比如：结合监控、日志、告警及资源等 ，做一些资源智能调度，预测应用资源使用情况，实现自动化运维、自动恢复等。另外，也可以使用AI技术对大数据容器平台的安全日志进行分析，检测异常行为和潜在威胁。现在很多场景都有大模...(more)

大数据平台进行容器化的主要驱动力是提高资源的弹性和利用率，简化运维流程，以及增强平台的可移植性和标准化。为了评估是否有必要做容器化，企业应该从以下几个角度进行考量：成本效益分析：计算容器化转型的直接和间接成本（包括技术培训、设备投资、软件许可等），与其带来的效益（如提...(more)

容器本质是线程，比虚机少了一层虚拟化开销，不需要虚机层的内核上下文切换，所以从性能上来说，容器是要优于虚机的。只是我们在涉及到有状态应用场景时，由于为了很好的保证高可用性，一般采用分布式存储，并实现多副本数据同步，其瓶颈在于网络存储的网络延时和带宽。如果不能很好的解...(more)

大数据采用容器化部署，对于namenode,resoucemanger等管理节点如何动态扩缩容？目前多的都是针对datanode或者是nodemanger的扩缩容。

通过资源隔离（比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、优先级和抢占（采用不同的PriorityClass ）、资源限制（不同的limit、request，quota等）、监控和自动化调整（如 Prometheus 和 Grafana ，结合HPA/VPA等）、队列和调度策略以及独立的存储和网络配置等手段，可以有效保障...(more)