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)

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...(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)

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、要使用自动化工具和监控系统，确保及时发现和解决问题，保...(more)

容器化技术路线落地大数据混部技术选型应该时完全容器化还是部分容器化？比如选择Spark on K8s 还是 Hadoop yarn on K8s。

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)