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
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
1、合理分配资源: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)手段。 2、容器调度:设置专用节点标签,设置pod的亲和与
我觉得需要根据场景,来选择合适的网络插件对容器之间的网络性能和管理非常重要的。容器化中,常见的CNI插件包括Calico、Flannel、Weave和Cilium等,下面简单介绍一下各使用场景: Calico :提供高性能、可扩展的网络解决方
我觉得主要得需要关注在性能、高可用性、扩展能力、安全性及成本等方面的技术指标,我就简单地说明如下:1、评估在容器化环境下运行大数据作业的性能,包括作业执行时间、资源利用率等。 2、评估容器化大数据平台对于节点
大数据平台容器化的技术路线可以基于不同的容器编排和管理工具,常见的包括K8S、Docker Swarm和Mesos等。现在一般是用K8S了。因为我们主要使用的K8S,我就谈谈K8S的优点吧: 1、K8S是目前最流行的容器编排平台,拥有庞大的
在大数据作业容器化部署后,日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。 1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ,使用日志聚合工具(比如Fluentd、Filebeat)收集大数据作业容
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
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、Glu
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、
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