离线在线混合部署后,主要是错峰运行。夜间(22:00-8:00)之间是在线的低谷期,可以出让较多的CPU计算资源给大数据,比如40%-45%。白天(8:00-18:00) 是在线应用的高峰期,可以出让比如15%-20%的资源给大数据作业;晚上(18:00-22:00)在线业务负载相比白天下降,可以出让30%的资源给大...
时间:2024-05-07 14:00地点:线上活动状态:已结束 大数据平台容器化混合部署,扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升在什么地方 ?针对你这个话题,我是这样的思考,你可以看看是否有解答:容器相比云化虚机,弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署,可以复用容器的弹性能力,实现大数据作业的serverless化,即无需为大...
通过在 K8S 上部署大数据平台,可以利用其强大的资源管理(比如业务资源的配置request/limit)、高可用性(比如deployment等控制副本数,健康检查等)、自动扩缩容(比如弹性能力hpa/vpa等 )、统一管理和监控(比如集成promethues/grafana等)、CI/CD 集成(比如:jenkins/gitlab ci等)、网络(比...
针对:大数据容器化部署如何实现资源隔离,与非容器相比的优势在什么地方?我是这么思考的,你可以看看是否有解答你的问题:通过宿主机的linux kernel实现优先级控制,确保资源使用优先级低于在线服务。与传统方式相比,容器化的大数据作业可以运行在在线应用使用的集群,利用在线集群...
根据需求,主要是处理30亿条交易数据,并利用机器学习为交易地址打上标签,使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量:Hadoop适合存储海量的数据,并提供了多种技术组件用于查询和分析,由于本需求是30亿条数据进行存储和处理,所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...
在当前的银行系统中,业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析,利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问,然后由模型返回可执行的SQL查询,从而...