开阔眼界，紧跟技术潮流

       近几年，笔者经常接触到类似信贷、柜面等大项目群升级改造测试，每个子系统的环境往往错综复杂，具有信创，也有传统环境沿用，具有虚机部署，也有云原生部署，系统的特点也不太一样。具有面客系统比如账务类、也有后台管控类类似数据管控平台、数据库涉及好几种；有的ocen...(more)

容器化技术通过共享操作系统，将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的容器，从而实现应用的快速部署和环境一致性。大数据应用通常需要大量的计算资源，如何有效地管理和调度资源是一个重要问题，解决方案包括使用容器编排工具（如Kubernetes）进行自动扩容和资源调度。(1) ...(more)

在大数据作业容器化部署后，运维体系，比如日志收集、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 。要做到统一，精确，建议从如下几方面着手。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）收集大数据作业容器的...(more)

容器最大的好处是灵活，轻量。大数据是计算型侧重资源弹性及大数据存储。两者在处理任务的时候，可以将两者优点结合起来。而且，两者的调度框架还不大一样，容器一般使用K8S，大数据一般使用hadoop, strom, spark等计算引擎基于yarn的调度。但好在这些也可以容器化改造的，即可以跑...(more)

容器化部署为大数据平台带来了显著的灵活性和资源利用优势，但并不意味着必须放弃现有的大数据平台产品。通过结合CDH、星环等成熟的大数据平台产品与容器化技术，可以构建更高效、灵活和稳定的大数据解决方案。在做出决策时，我觉得应综合考虑企业的规模、业务需求、技术能力...(more)