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Kubernetes 的网络、存储和运行时该如何处理?

技术的发展,总是解决了现有的问题,进而引入新的问题,继而继续解决,如此周而复始,Docker 公司在2013年成立,将容器的概念迅速扩散。正如当年集装箱点燃了全球的货运革命一样,当时的船运公司使用这种大型的金属集装箱替代了过去纷杂的货运装置,以适应在卡车、船舶、铁路三者之间匹配。装什么无所谓,重要的是装载本身有了标准。和现实世界的集装箱运输一样,Linux 容器创建了对于应用最为基本的封装,使之可以运行在任何的基础设施平台上。一时之间,容器风靡世界。到今天为止,几乎所有的企业都有意愿将他们的应用跑在容器之上,即使是他们自己的内部的服务器,也同样在考虑。尽管容器仅仅是管理现代的应用程序的一种更好的方式,因为它们通常被分割成无数的组件(微服务),但仍然需要能够在服务器之间进行容易的移植和访问。

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腾讯云大数据技术介绍-云 HDFS

大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。

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揭秘| 大数据计算引擎性能及稳定性提升神器!

本文讨论了京东Spark计算引擎研发团队关于自主研发并落地Remote Shuffle Service,助力京东大促场景的探索和实践。近年来,大数据技术在各行业的应用越来越广泛,Spark自UCBerkeley的AMP实验室诞生到如今3.0版本的发布,已有十年之久,俨然已经成为大数据计算领域名副其实的老将。虽然经过不断的迭代和优化,Spark功能日趋成熟与完善,但在性能及稳定性方面,仍然还有很多可以提升的地方。Shuffle过程作为MapReduce编程模型的性能瓶颈,就是其中的重点。我们希望在京东超大规模数据体量及复杂业务场景的背景下,通过自研并落地Remote Shuffle Service服务,解决External Shuffle Service中存在的现有问题,打造稳定高效的JDSpark计算引擎,助力京东大促过程中的一些应用实践,能够给大家提供一些思路和启发,同时也欢迎大家多多交流,给我们提出宝贵建议。

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