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Spark in action on Kubernetes - Spark Operator的原理解析

前言 在上篇文章中,向大家介绍了如何使用Spark Operator在kubernetes集群上面提交一个计算作业。今天我们会继续使用上篇文章中搭建的Playground进行调试与解析,帮助大家更深入的理解Spark Operator的工作原理。所以如果没有浏览过上篇文章的同学,可以通过传送门直达,先配置好Playground的环境。 Spark Operator的内部实现 在深入解析Spark Operator之前,我们先补充一些关于kubernetes operator的知识。2018年可以说是kubernetes operator泛滥的一年,各种operator如雨后春笋般出现。operator是扩展kubernetes以及与kubernetes集成的最佳方式之一。在kubernetes的设计理念中,有很重要的一条就是进行了抽象,

Kubernetes 如何打赢容器之战?

阿里妹导读:Kubernetes 近几年很热门,在各大技术论坛上被炒的很火。它提供了强大的容器编排能力,与此同时 DevOps 的概念也来到大家身边,广大的开发同学也能简单地运维复杂的商业化分布式系统,打破了传统开发和运维之间的界限。 本文会以初学者的视角,希望能让读者更好地理解 Kubernetes 出现的背景、超前的设计理念和优秀的技术架构。 背景 PaaS PaaS 技术,一句话概括就是:它提供了“应用托管”的能力。 早期的主流做法基本上是租 AWS 或者 OpenStack 的虚拟机,然后把这些虚拟机当作物理机一样,用脚本或者手工的方式在上面部署应用。这个过程中如何保证本地环境和云端环境的一致性是一个很大的课题,而提供云计算服务的公司的核心竞争力就是比拼谁做的更好。从某种意义上来说 PaaS 的出现,算是一个比较好的解决方案。 以 C

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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