私有云大数据部署：从开发到生产（Docker、K8s、HDFS/Flink on K8s）
1. 引言
在企业级大数据架构中，私有云部署成为了许多企业的首选，尤其是对数据安全性、合规性、资源控制要求较高的场景。相比于公有云，私有云具备更强的灵活性，能够根据业务需求进行定制化优化。本文将探讨如何在私有云环境下构建大数据平台，包括 Docker 容器化、Kubernetes 资源管理，以及如何高效部署 HDFS 和 Flink。
2. 私有云部署的优势
-
数据安全性：企业可完全控制数据访问权限，降低数据泄露风险。
-
成本优化：长期来看，私有云的资源管理比公有云更加可控。
-
环境一致性：本地开发环境与生产环境保持一致，降低运维复杂度。
-
定制化：可根据业务需求调整计算和存储架构，提高计算效率。
3. Docker 在大数据中的应用
Docker 作为轻量级容器化技术，能够极大简化大数据环境的部署。
(1) Docker 镜像构建
针对大数据组件（如 Spark、Flink、Hadoop），可以基于官方镜像进行优化。例如，构建 Flink 镜像：
FROM flink:1.15-scala_2.12
COPY flink-conf.yaml /opt/flink/conf/
CMD ["/opt/flink/bin/jobmanager.sh", "start-foreground"]