大数据平台是否更应该容器化

字节跳动大数据容器化构建与落地实践 动手点关注干货不迷路随着字节跳动旗下业务的快速发展,数据急剧膨胀,原有的大数据架构在面临日趋复杂的业务需求时逐渐显现疲态。而伴随着大数据架构向云原生演进的行业趋势,字节跳动也对大数据体系进行了云原生改造。本文将详细介绍字节跳动大数据容器化的演进与实践。字节跳动大数据业务发展现状从2017年起,字节跳动陆续推出多款广为人知的热门应用,如抖音、今日头条、西瓜视频、剪映、番茄小说、懂车帝等。随着行业的快... 阅读详情

大数据平台是否更应该容器化
https://cloud.tencent.com/developer/article/1798034
基于Docker容器云技术的大数据系统
https://cloud.tencent.com/developer/article/1525458

========案例

(中国联通) 容器化大数据云平台技术架构 ,2018
https://wenku.baidu.com/view/ed9e0bae842458fb770bf78a6529647d2628347a.html

(中信)集团大数据云服务平台技术方案
https://max.book118.com/html/2018/0225/154676978.shtm
https://wenku.baidu.com/view/f91d740deffdc8d376eeaeaad1f34693daef1021.html

大数据容器化
https://www.cnblogs.com/w-honey/p/12651258.html

大数据容器化-基于Kubernetes(k8s)构建spark运行环境
https://blog.youkuaiyun.com/a772304419/article/details/111307959
利用Docker搭建大数据处理集群
https://blog.youkuaiyun.com/iigeoxiaoyang/article/details/53020066

========
hdfs docker容器 
利用 Docker 安装 Hadoop 集群并通过 Java API 访问 HDFS
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33419925/article/details/109355355
基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
https://blog.youkuaiyun.com/shykevin/article/details/107054992

How to set up a Hadoop cluster in Docker
https://clubhouse.io/developer-how-to/how-to-set-up-a-hadoop-cluster-in-docker/
I built a working Hadoop-Spark-Hive cluster on Docker. Here is how.
https://marcel-jan.eu/datablog/2020/10/25/i-built-a-working-hadoop-spark-hive-cluster-on-docker-here-is-how/
基于Docker搭建Hadoop集群之升级版
https://kiwenlau.com/2016/06/12/160612-hadoop-cluster-docker-update/

========backup and restore

A Production Ops Guide to Deploying Hadoop in Docker Containers
https://docs.portworx.com/install-with-other/docker/stateful-applications/hadoopandhdfs/
How to backup and restore Docker containers
https://www.thegeekdiary.com/how-to-backup-and-restore-docker-containers/

============

docker容器实现数据持久化的两种方式及其区别
https://blog.youkuaiyun.com/lvjianzhaoa/article/details/103806518
容器数据持久化
https://www.cnblogs.com/evan-liang/p/12372371.html

持久化存储对容器来说真的适合吗? 2016
http://dockone.io/article/1127
关于容器持久化存储的3个方案,2016
http://dockone.io/article/1051

大数据领域数据架构的容器化部署方案 在大数据领域,传统集群部署方式(如直接在物理机或虚拟机上安装Hadoop、Spark)长期面临环境不一致、资源利用率低、扩展困难、故障恢复麻烦等痛点。例如,搭建一个Hadoop集群需要手动配置每个节点的JDK、Hadoop环境,升级组件时可能因依赖冲突导致整个集群崩溃;资源分配固定,无法根据作业需求动态调整,造成资源浪费;某个节点故障后,需要重新部署组件并恢复数据,耗时耗力。环境隔离确保每个组件运行在一致的环境中;资源可控通过容器的资源限制(CPU、内存)实现精准分配;快速部署借助镜像快速启动组件; 阅读详情

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