大數據平臺容器化架構重點基礎知識點一、大數據平臺概述1.大數據定義a.大數據是指規模巨大、類型多樣、價值密度低的數據集合。b.大數據具有4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。c.大數據廣泛應用于各個領域，如金融、醫療、教育、交通等。2.大數據平臺架構a.大數據平臺架構分為數據采集、存儲、處理、分析和應用五個層次。b.數據采集層負責收集各類數據，包括結構化數據和非結構化數據。c.存儲層負責存儲海量數據，如Hadoop、Spark等分布式存儲系統。d.處理層負責對數據進行清洗、轉換、聚合等操作，如MapReduce、Spark等計算框架。e.分析層負責對數據進行挖掘、分析和可視化，如Hive、Impala等分析工具。f.應用層負責將分析結果應用于實際業務場景，如推薦系統、預測模型等。3.大數據平臺特點a.高并發：大數據平臺需要處理海量數據，具備高并發處理能力。b.高可用：大數據平臺應具備高可用性，確保數據安全和業務連續性。二、容器化技術1.容器化定義a.容器化是一種輕量級、可移植的虛擬化技術。b.容器化將應用程序及其依賴環境打包成一個獨立的容器。c.容器化技術具有隔離性、輕量級、可移植性等特點。2.容器化技術優勢a.提高資源利用率：容器化技術可以將一臺物理服務器分割成多個虛擬容器，提高資源利用率。b.簡化部署和運維：容器化技術可以將應用程序及其依賴環境打包成一個獨立的容器，簡化部署和運維過程。c.提高環境一致性：容器化技術可以保證應用程序在不同環境中運行的一致性。d.支持微服務架構：容器化技術支持微服務架構，有利于提高系統的可擴展性和可維護性。3.容器化技術常用工具a.Docker：Docker是最流行的容器化技術，具備輕量級、可移植性等特點。b.Kubernetes：Kubernetes是容器編排工具，用于管理容器集群，實現自動化部署、擴展和運維。c.Mesos：Mesos是一個分布式資源調度平臺，支持多種容器化技術，如Docker、Marathon等。d.OpenShift：OpenShift是紅帽公司推出的容器化平臺，提供容器化、編排和自動化等功能。三、大數據平臺容器化架構1.容器化架構設計a.容器化架構設計應遵循高可用、高并發、高擴展性等原則。b.容器化架構設計應考慮數據采集、存儲、處理、分析和應用等層次。c.容器化架構設計應選擇合適的容器化技術，如Docker、Kubernetes等。d.容器化架構設計應考慮數據安全和業務連續性。2.容器化架構實現a.數據采集：使用容器化技術部署數據采集組件，如Flume、Kafka等。b.存儲層：使用容器化技術部署分布式存儲系統，如Hadoop、Spark等。c.處理層：使用容器化技術部署計算框架，如MapReduce、Spark等。d.分析層：使用容器化技術部署分析工具，如Hive、Impala等。e.應用層：使用容器化技術部署應用程序，如推薦系統、預測模型等。3.容器化架構運維a.容器化架構運維應關注容器集群的監控、日志、故障排查等方面。b.容器化架構運維應使用自動化工具，如Kubernetes、Ansible等。c.容器化架構運維應定期進行性能優