好嘞，各位听众老爷，今天咱们来聊聊一个既高大上又接地气的话题：容器化大数据与 AI/ML 工作流的编排与调度。别害怕，听起来像火箭发射，其实用起来嘛，嗯……就像组装乐高积木一样，只是积木块头比较大，需要咱们动点脑筋，用更高级的“说明书”来指挥它们。 引子：容器化浪潮席卷大数据与AI/ML 想象一下，过去咱们部署大数据和AI/ML应用，那叫一个“刀耕火种”。不同的框架、库、依赖版本，像一群熊孩子，互相打架，搅得服务器乌烟瘴气。好不容易配置好一套环境，换台机器就歇菜，简直是“一入配置深似海，从此加班是常态”。 直到容器化技术的出现，尤其是Docker的横空出世，就像一缕阳光照进了黑暗的角落。它把应用及其依赖打包成一个独立的“集装箱”，无论走到哪里，都能保证环境的一致性。 容器化技术就像一个“魔法盒子”，让大数据和AI/ML应用摆脱了对底层基础设施的依赖，实现了真正的“一次构建，到处运行”。这不仅简化了部署流程，提高了资源利用率，还加速了开发迭代，简直是程序猿的救星！ 一、容器化：地基打稳，才能盖高楼 咱们先来简单回顾一下容器化的核心概念，毕竟地基打不稳，再华丽的“上层建筑”也是空中楼阁。 …
容器化大数据应用部署：Hadoop, Spark on Kubernetes 实践
好的，各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”，今天咱们聊点硬核的——容器化大数据应用部署：Hadoop, Spark on Kubernetes 实践。 先别被这长长的标题吓跑！我知道，一听“大数据”、“容器化”、“Kubernetes”，很多人脑子里就开始浮现各种晦涩的概念和复杂的配置，感觉仿佛要回到高考考场。放心，今天我保证把这些高大上的东西，用最接地气、最幽默风趣的方式，给你们掰开了、揉碎了，喂到嘴里，保证消化吸收！ 一、 话说当年：大数据时代的痛点 话说当年，大数据刚火起来那阵儿，简直是“锣鼓喧天，鞭炮齐鸣，红旗招展，人山人海”的景象。各行各业都嚷嚷着要拥抱大数据，仿佛谁不搞大数据，就要被时代抛弃了。 但是，很快大家就发现，理想很丰满，现实很骨感！大数据应用部署，那可不是闹着玩的。 资源利用率低得让人心疼： Hadoop集群动辄几十上百台机器，但很多时候资源利用率只有可怜的百分之几。这就像你买了一辆豪华跑车，每天只用来上下班，简直是暴殄天物！ 部署和维护简直是噩梦： Hadoop和Spark集群的部署和维护，那叫一个复杂。各种配置文件，各种依赖关系，稍有 …