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腾讯云 TKE Everywhere 特性发布,用户可在自有基础设施中托管 K8s 服务

孔令飞,腾讯云资深工程师,拥有大规模 Kubernetes 集群、微服务的研发和架构经验,目前专注于云原生混合云领域的基础架构开发。 朱翔,腾讯云容器服务高级产品经理,目前负责云原生混合云产品方案设计工作。 前言 企业数字化转型已经成为企业的核心战略。以云计算为核心的新一代 IT 技术,成为了企业数字化转型的重要支撑,上云成为企业数字化转型的必由之路。企业在上云过程中由于数据安全隐私、资源利旧、业务容灾等原因,在上云时通常会采用混合云的架构,混合云成为企业上云新常态。 近几年,随着云原生技术在云计算市场

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将Hadoop作为基于云的托管服务的优劣势分析

Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。   Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。   Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。   实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。   它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I   集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。

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