常用大数据组件在Kubernetes的原生改造及发布
完全去除对MapReduce/Yarn的依赖,使用K8s原生调度执行大数据应用(Hive,Spark,Kafka,ETL)
集成Ranger,Kerberos,SSO,可与现有大数据集群无缝对接
实现存算分离,应用混排,多租户隔离,资源配额,审计,计费等企业级管理功能
纯技术干货,一睹为快:如何在Kubernetes集群中运行Hive on Spark,再也不用担心Yarn了
查看详情在同一K8s集群中以容器方式运行所有应用
统一集群运行大数据组件(HDFS,Hive,Hive,Spark,Kafka,...)及数据应用,按需弹性扩展,避免数据孤岛,应用孤岛
标准化的大数据人工智能应用开发,发布,运维规范(日志,监控,报警)流程,易于统一管理,降低运维成本
大数据系统及数据应用可整体无缝迁移(数据中心、公有云、私有云,混合云)。
更高效灵魂的资源混合调度,无需在Yarn和K8s中二次分配资源,极大提高系统资源使用效率,提供细粒度的资源消费统计
资源隔离,额度管理,避免不同团队间互相影响
更高效灵活的资源及应用自助发布及管理,赋能数据开发团队快速创新
容器大数据平台,新一代数据架构必经之路
企业各个部门都能在平台上找到自己所需要的工具链,可以与现有大数据平台进行无缝对接,并且更快、更安全,更好用。
不同的团队(研发、业务,数据),通过统一的运维入口,标准化简单的处理复杂的大数据环境。
统一的安全、监控、登录、日志管理。对于出现的事件和状况进行检测,准确真实进行记录,持续优化改进。
小时级别部署,平顺的发布流程。图形化页面操作,即刻可以拥有一个完整的全套大数据平台及工具链。
容器编排框架,集中规划资源(存储、网络和CPU)调度。高度自治且拥有扩展性的系统。
抽象数据存储&容器化环境网络的复杂配置的复杂配置,完全平台自动托管,企业可专注业务而非底层技术。
提供大量中间件,系统软件的直接集成,快速搭建高效可靠的分布式应用
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