云原生与大数据
企业在大数据平台面临主要挑战之一是：“如何支持大数据分析所需 IT 基础架构的快速扩展。”
云原生大数据架构，赋予企业原有大数据平台的多云化能力，帮助企业在大数据工具，机器学习工具，应用容器编排之间建立高效、弹性、低成本，透明的链接，提升企业生产力。
云原生架构的标准
并不是运行在云主机上的程序或者容器化的程序就是云原生程序。其架构需要满足以下标准
Containerization
容器化
Dynamic management
动态管理
Micro-service
微服务
Orchestration
统一编排
Automation
自动化
云原生大数据架构优势
标准化发布运维
大数据组件的标准化发布运维，简化大数据应用场景的运维复杂度
细粒度资源分配
多租户，资源隔离，更高效灵活的资源自助调度，细粒度消费统计
弹性扩展
统一集群运营，弹性扩展，避免数据孤岛，应用孤岛
高效开发
标准化大数据人工智能应用开发，发布，运维规范流程，加速技术创新和落地
节约成本
共享K8s资源管理及运维体系，降低资源需求及管理复杂度
极致性能
易于实现混合调度，可将系统资源使用率提高到60%-70%
云原生大数据架构
云原生大数据，新一代数据架构必经之路
云原生大数据解决方案
云原生大数据平台
智领云科技作为国内云原生大数据核心技术的先行者和倡导者，在大数据平台技术架构的云原生化方向做了许多开创性的工作，通过自主研发和对开源系统的扩展实现了云原生大数据平台的产品化。智领云BDOS Kubernetes Data Platform产品（简称: KDP）体系完整、功能强大，充分发挥了云原生技术的优势，适应用户不同的云原生大数据场景的需求，既可以快速从零开始打造一套企业级云原生大数据底座平台，同时也可以支持 渐进式地对现有大数据系统进行云原生改造和迁移；助力企业更高效地进行数字化创新和数字化转型。
KDP 产品详情尝鲜体验-云原生大数据组件
在K8s上运行大数据组件
通过对开源大数据组件的扩展和集成，实现了传统大数据平台到K8s的平稳迁移。我们将HDFS、Hive、Spark Operator、和Kafka Operator这些大数据组件的单机版部署方式共享出来，开发者可以基于这个项目部署一个实验的大数据集群来体验云原生大数据平台。 本共享项目非生产环境的集群模式，且不支持高可用、Kerberos安全认证、以及基于Apache Ranger的鉴权机制，仅作为一个实验系统来运行。
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