Spark in action on Kubernetes

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前言

Spark是非常流行的大数据补救引擎,数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了多量又富足场景的数据分析与挖掘。Spark目前不可能 逐渐成为了业界在数据补救领域的行业标准。而是 Spark有一种的设计更偏向使用静态的资源管理,虽然Spark也支持了这类于Yarn等动态的资源管理器,而是 哪此资源管理并都是 面向动态的云基础设施而设计的,在强度、成本、强度等领域缺乏补救方案。随着Kubernetes的快速发展,数据科学家们刚现在开使考虑有无 不会 用Kubernetes的弹性与面向云原生等特点与Spark进行结合。在Spark 2.3中,Resource Manager中加进了Kubernetes原生的支持,而本系列大伙儿儿会给大伙儿儿介绍何如用更Kubernetes的最好的辦法 在集群中使用Spark进行数据分析。本系列不前要开发者有富足的Spark