k8s搭建大数据平台

今天给大家分享k8s适合大数据处理吗，其中也会对k8s搭建大数据平台的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、K8s是什么?
• 2、微信云原生大数据平台构建及落地实践
• 3、flink源码K8s
• 4、大数据平台架构——框架篇

K8s是什么?

1、Kubernetes，简称为K8s，是一款开源的容器编排工具，旨在简化应用的全生命周期管理。它可以轻松地创建、部署、扩展和更新应用，同时提供故障自愈能力。例如，当某个服务器出现故障时，K8s能够自动将服务调度到其他主机上运行，无需人工干预。

2、Kubernetes（简称K8s）是一种用于编排和管理容器化应用程序的平台。它提供了一个强大的容器编排系统，可以方便地管理和部署应用程序的整个生命周期。K8s可以快速创建、部署和扩展应用程序，同时保证高可用性和可靠性。

3、Kubernetes，简称K8s，起源于Google，是一个开源的容器编排平台。它由Google在2014年开源，并由Cloud Native Computing Foundation（CNCF）维护。在云计算和微服务架构日益普及的今天，Kubernetes已成为业界标准的容器管理平台。

4、什么是k8s？作为一种容器编排工具，k8s（Kubernetes）不仅能够管理应用的整个生命周期，还能够提供高可用性、自动扩展、快速部署和更新等功能。它能够自动处理服务器故障，实现服务的快速迁移，从而降低人工干预的需要。k8s能够快速打包应用，实现无服务中断的更新，并且支持从开发环境到生产环境的迁移。

微信云原生大数据平台构建及落地实践

1、大数据上云基础建设是微信技术架构部在构建云原生大数据平台过程中的关键一环。该部分主要涉及计算框架如何接入Kubernetes（K8S）集群，以及如何通过统一的Operator实现不同计算框架的透明接入。文章提到，业界计算框架接入K8S的方案并不统一，例如Spark和Flink等框架既有原生的K8S支持，也有开源的Operator实现。

2、数据平台架构演进，从数据仓库到云数据平台，经历了四个发展阶段，每一阶段都有其标志性的技术进步，应对了新的应用需求。当前趋势包括云原生与大数据结合，形成新型架构，提高数据处理效率和平台的灵活性、可扩展性。

3、云计算服务网格实践分享，由网易数帆资深云原生架构师韩佳浩主讲。深入解析Java新版本的核心特性，由腾讯TEG数据平台部编译器研发团队负责人杨晓峰主讲。大数据可观测性应用实践，由腾讯云大数据工具平台团队负责人周建军主讲。eBay支付账务系统发展史，由eBay支付账务系统的团队负责人焦勇主讲。

flink源码K8s

此过程中，KubernetesClusterDescriptor负责构建部署规格，并通过flink kubeclient将此部署规格提交至k8s集群管理器，触发flink master的构建与启动。运行时阶段，Flink依赖于基础执行环境，包括Dispatcher、ResourceManager、JobManager和TaskManager等组件。

深入探讨Flink在Kubernetes（K8s）上的源码实现，Flink作为强大的流处理引擎，其集群与资源模块提供了关键的动态资源管理能力，这对于分布式系统、大数据处理、事件驱动系统等场景至关重要。Flink的运行架构展示了从集群启动到作业提交的流程，强调了其基于mater-worker架构的高效设计。

Flink 是一个流式计算框架，用于处理实时数据流和批处理任务。其核心是一个高效、可扩展的数据流执行引擎，能同时提供流处理和批处理应用的支持。Flink在YARN上运行时，提供三种运行模式：Per-Job模式（已弃用）、Native Kubernetes模式和Standalone模式。

为了适应云原生的大趋势，快手进行了Flink on K8s的开发与迁移。这一过程的核心痛点在于如何实现Yarn与K8s的无缝对接，以满足统一资源管理的需求。为解决这一问题，快手通过将K8s和Yarn进行统一封装，将K8s中的AZ与Cluster映射到Yarn队列，实现了二者的完全映射。

大数据平台架构——框架篇

1、监控管理是大数据平台的基石，包括数据监控、数据质量检测、元数据管理、血缘关系管理、异常处理与版本控制。监控预警平台如Grafana、Prometheus等，数据治理平台如Altas、Data Hub等，确保数据流线顺畅。大数据安全不容忽视，用户访问权限、数据资源权限管理与审计等成为关键保障。

2、主流的大数据分析平台构架：Hadoop Hadoop***用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。

3、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

4、大数据平台致力于从数据的***集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。

关于k8s适合大数据处理吗，以及k8s搭建大数据平台的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。