金融行业大数据需求：云原生系统相比 Hadoop 系统的优势解析

现在这技术真发达，大家都玩云原生系统了。可我那K8s和Hadoop集群用得不顺手，得赶紧升级换代，跟上业务发展。把大数据服务和在线服务都搬到云上去，不仅能更高效地用资源，管理起来也轻松多了。不过，云原生在这方面还是有点不给力，特别是在处理大数据方面。今天咱们聊这个，看看怎么用新技术让这两件事情跑得更快。

1.云原生系统的优势与现状

新出来的云原生系统让企业操作更灵活，扩容超简单，特别是对在线服务来说，需求一键就搞定了。但问题来了，K8s和Hadoop的资源没打通，挺浪费的。大数据任务大兴土木，结果在线服务又空空如也，感觉资源浪费不少。云原生系统的目的就是来解决这个，想着集中管理资源，效率能嗖嗖往上涨。

所以，虽然云原生系统挺多优势，但要搞定大数据集群还是挺麻烦的。好些公司还死抱着Hadoop不放，Hadoop本身没多好，关键是云原生在这方面还不够给力。做大数据既繁琐又费钱，公司得慢慢来，不能急。

2.火山引擎的解决方案

火山引擎针对这个问题使了两招：无服务器的YARN和GRO调度器。这两个法宝主要是为了让处理大数据能顺畅过渡到云计算，同时方便管理线上服务和项目的配合。一旦用了无服务器的YARN，公司的业务处理就变得超灵活，大数据和云原生系统紧密融合，搞出一个超级高效的环境。

GROScheduler这玩意儿，简直是一大云原生调度利器。不仅能搞定资源分配，还和GROAgent配合默契，能单独掌控调度、隔离和混搭部署。它操作灵活，能让大数据在云端飞驰，而且保证不干扰线上服务。

3.云原生调度器的局限性

这云原生系统的Pod调度器挺能干的，不过主要针对在线服务，处理大数据就差点意思。做大数据处理，一般要用更高级的调度方法，比如负载平衡和资源共享等，那原生调度器不行。所以GROScheduler换个思路，用K8s的资源自定义功能，给大数据应用加把油。

加上了真实负载测试、GPU共享和拓扑调度这些技能，GRO调度器对付大数据任务更得心应手了。不仅资源用得有点儿狠，服务也是稳稳的。对企业来说，这算是个大福音，既能提供服务，又能处理大数据，资源浪费的问题完全不用操心。

4.资源管理与隔离机制

在云计算里，咱们这儿的容器（Pod）CPU和内存都给限了。这当然能保着服务不乱来，但大算力的大数据任务就不够用了。GROScheduler这个家伙就挺聪明，它得先处理不那么急的活儿，然后利用节点上的BE资源，这样一来，资源就省下来不少。

把作业放到虚拟队列里，ResLake会自己分配到对应的机房、集群和队列，正好匹配资源和存储。这样子，机房通讯不堵，还能让资源更高效。

5.实现大数据作业的平滑迁移

四种方式让公司把大数据迁到云原生系统轻松搞定，速度快。管理得超细致，资源利用率高，还能抵抗服务器问题。选云原生，公司不仅玩得开，工作效率翻倍，大数据任务还能稳定运行。

新技术一升级，云原生系统肯定能大步前进，大数据和线上业务也会相应红火。咱们公司得不停找，看看哪个方法转型最管用。

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