云原生大数据平台KDP,实战疑难问题解答

news2024/11/14 19:30:50

26c680d56146750fee89d9f5881c3612.jpeg

智领云的KDP(Kubernetes Data Platform)是一款自主研发的容器化云原生大数据平台,它是市场上首个能够完全在Kubernetes上部署的大数据平台。KDP深度整合了云原生架构的优势,解决了传统Hadoop大数据平台在架构限制、部署、运维、运行效率等方面的难点。KDP不仅可以快速从零开始打造企业级云原生大数据底座平台,还支持对现有大数据系统进行云原生改造和迁移,帮助企业更高效地进行数字化创新和数字化转型。

KDP的特点包括共享资源池与混合编排、标准化配置管理、自动化安装流程、灵活调度策略、弹性扩容和标准化运维等,这些特性有助于企业在降本增效的同时,高效打造云原生大数据平台,赋能数字化建设. 智领云的KDP平台提供了开箱即用的开源组件,如Airflow、AirByte、Flink、Kafka、MySQL、ClickHouse、Superset等,支持实时、半实时或批量采集、处理、分析的数据流水线以及可视化报表展示。

智领云的KDP平台在业界获得了认可,并在多个行业中得到应用,公司也因其在云原生大数据领域的创新和产品化能力而获得了多项荣誉和奖项.。

深入研究

智领云KDP平台主要解决了哪些传统Hadoop大数据平台的哪些问题?

智领云的KDP平台通过深度整合云原生架构的优势,解决了传统Hadoop大数据平台在部署、运维和运行效率方面的多个问题。首先,KDP平台允许大数据组件及数据应用完全在Kubernetes上进行部署,实现了统一资源管理,这有助于消除应用孤岛和数据孤岛,提高资源利用率。其次,KDP通过标准化的系统管理提升了系统运行效率,并降低了运维成本,这对于传统Hadoop平台来说是一个显著的改进,因为后者往往需要复杂的集群管理和较高的运维工作量。最后,KDP平台的云原生特性使得数据不再孤立地分布于多个云的孤岛中,从而可以从任何地方流畅安全地进行移动,并以一致、整体的方式管理数据的整个生命周期。这些改进有助于企业更快地实现数字化转型,提高数据处理和分析的敏捷性。 

智领云KDP平台如何实现数据流水线的构建?

智领云的KDP(Kubernetes Data Platform)平台是一个完全基于Kubernetes的云原生大数据平台,旨在提供标准化大数据组件的部署和运行。在KDP平台上构建数据流水线涉及到数据的采集、处理、存储和分析等多个环节。以下是实现数据流水线构建的基本步骤:

  1. 数据采集:KDP平台支持多种数据源,如数据库、Kafka、Excel等,可以通过集成的数据连接器或API来实现数据的实时或批量采集。

  2. 数据处理:采集到的数据可以通过KDP平台上的数据处理工具进行清洗、转换和聚合。例如,可以使用Apache Airflow来编排数据处理任务,确保数据按照预定的工作流程进行处理。

  3. 数据存储:处理后的数据可以存储在KDP平台提供的数据存储服务中,如KaiwuDB,以便后续的查询和分析。

  4. 数据分析和可视化:通过集成的数据分析和可视化工具,如Apache Superset,用户可以对数据进行深入分析并将结果以图表形式展现,以支持决策制定。

  5. 数据监控和管理:KDP平台提供了数据监控和管理工具,确保数据流水线的稳定运行,并及时发现和解决潜在问题。

  6. 自动化和优化:KDP平台支持自动化部署和运维,通过云原生技术实现资源的动态调度和扩展,提高数据处理效率和系统的可扩展性。

  7. 安全性和多租户管理:KDP平台采用云原生的安全认证和鉴权机制,确保数据安全,并支持多租户环境,实现资源隔离和权限控制。

通过上述步骤,智领云KDP平台能够帮助用户构建高效、可扩展且安全的数据流水线,从而充分发挥数据资产的价值。

智领云KDP平台在数据安全性方面有哪些保障措施?

智领云的KDP平台在数据安全性方面采取了多种保障措施,以确保用户数据的安全和隐私。以下是一些关键的安全保障措施:

  1. 云原生多租户管理:KDP通过大数据集成基座进行多租户管理,实现用户管理和资源隔离。每个用户账号和对应的Kerberos keytab会加入相应的安全组,每个安全组都有独立的K8s命名空间和资源配额,确保计算作业在各自的命名空间中执行。 

  2. Keycloak身份认证和访问控制:KDP利用Keycloak实现单点登录和身份认证,支持多种单点登录协议,并通过OpenID协议实现大数据工具的单点登录。这样,用户可以使用同一个账号登录所有大数据工具,同时保证了访问控制的安全性。 

  3. Kerberos安全认证:Kerberos网络认证协议用于提供可信的第三方认证服务,通过对称加密的方式为服务器/客户端应用提供验证服务,增强了数据和服务的安全性。 

  4. 数据加密:虽然搜索结果中没有直接提及KDP平台的数据加密措施,但通常云原生大数据平台会采用数据加密技术来保护存储和传输中的数据,以防止数据泄露和篡改。 

  5. 安全审计与监控:KDP平台可能会实施安全审计和监控机制,以帮助企业及时发现并响应潜在的安全漏洞和威胁,保障云平台的活动日志、访问记录和异常行为等得到妥善管理。 

这些措施共同构成了KDP平台的数据安全框架,帮助企业保护其数据资产免受未授权访问和其他安全威胁。

快速体验

🚀GitHub项目:

https://github.com/linktimecloud/kubernetes-data-platform

欢迎您参与开源社区的建设🤝

 - FIN -       

9a25e105fc684772240f4cc7136b74a1.png

更多精彩推

  • 我们开源啦!一键部署免费使用!Kubernetes上直接运行大数据平台!

  • 开源 KDP  v1.1.0 版本正式发布,新增数据集成开发应用场景

  • 在 KubeSphere 上快速安装和使用 KDP 云原生数据平台

  • 在 Rancher 上快速安装和使用 KDP 云原生数据平台

  • 开源 KDP v1.2.0 版本发布,支持存算分离、湖仓一体架构、大模型数据处理

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1966860.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ctfshow~菜狗杯 flag一分为二

第一步:解压附件得到miku.png文件 第二步:修改图片高度出现一半的flag 第三步:使用盲水印提取工具得到另一半工具 ctfshow{FirstPRTSecondPrTMikumiku~}

认识systemctl

1: 概述 systemctl命令可以帮助systemd管理和维护所有服务,系统启动完成后,systemctl命令会向systemd发送消息进行服务启动和停止等操作,想知道为什么systemctl命令可以向systemd传递消息吗,其实它是通过一个叫D_Bus(desktop bus)桌面总线的东西实现这一点,它可以并行的处理多…

劝你先别更新!!最新Stable Diffusion WebUI 1.10已来!WebUI终于支持SD3大模型了!你跑起来了么?

你的SD3大模型在SD WebUI1.10.0中跑起来了么? 今天发现Stable Diffusion WebUI于昨日推出了最新SD WebUI1.10.0 版本。令人比较兴奋的是该版本支持了SD3大模型,同时也新增了DDIM CFG采样器。主要更新内容如下: 最新版本地址: 更新…

跨境电商TikTok达人合作策略:驱动口碑传播,助力经济增长

通过与TikTok达人的深度合作,跨境电商不仅能够有效提升品牌曝光度和销售额,还能激发用户的口碑传播,形成强大的“口碑经济”效应。本文Nox聚星将和大家分析这种合作模式如何引发口碑经济效应,并探讨如何通过优化合作策略&#xff…

Python酷库之旅-第三方库Pandas(058)

目录 一、用法精讲 221、pandas.Series.interpolate方法 221-1、语法 221-2、参数 221-3、功能 221-4、返回值 221-5、说明 221-6、用法 221-6-1、数据准备 221-6-2、代码示例 221-6-3、结果输出 222、pandas.Series.isna方法 222-1、语法 222-2、参数 222-3、功…

JAVA的String类的contains方法,Indexof方法不使用KMP算法

今天做力扣的一道题目,在一个字符串中找出字符串的时候,想到了JAVA有一个contains方法,于是我去看了一下源码,发现他就是简单地调用了一下java的indexof方法, 然后我又去看了Indexof的源码,发现他就是简单的…

深入探讨C++编译期多态:提高效率与安全性

目录 一、引言 二、编译期多态技术详解 函数重载(Function Overloading) 运算符重载(Operator Overloading) 模板元编程(Template Metaprogramming) 使用std::enable_if实现条件模板特化 使用if con…

让我们逐行重现 GPT-2:第 1 部分

欢迎来到雲闪世界。Andrej Karpathy 是人工智能 (AI) 领域的顶尖研究人员之一。他是 OpenAI 的创始成员之一,曾领导特斯拉的 AI 部门,目前仍处于 AI 社区的前沿。 在第一部分中,我们重点介绍如何实现 GPT-2 的架构。虽然 GPT-2 于 2018 年由 …

Gradle下载的依赖jar包路径位置

Gradle依赖默认下载路径 Mac系统默认下载路径:C:/Users/(用户名)/.gradle/caches/modules-2/files-2.1 Windows系统默认下载路径:C:\Users(用户名).gradle\caches\modules-2\files-2.1 修改Gradle缓存文件夹路径 1. 配置环境变量 添加变量GRADLE_US…

elementUI,vue,前端判断时间是否有交集(重合)方法

分成三个部分 html※ 具体实现方法methods帮助理解逻辑图:![smallredBook:灵魂画手,业余爱好支持支持](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/665950ee60964ef8912ce4f1a98dcc0e.jpeg#pic_center) 简化:由上面的逻辑反推[^1] html &…

与OpenAI合作:期待已久的苹果AI战略

探讨 Apple 和 OpenAI 合作的AI战略 ©作者|CodeDan 来源|神州问学 一.引言 在当今科技发展日新月异的背景下,大型科技公司的合作与联盟日益成为关注焦点。在最近的2024苹果全球开发者大会上,苹果展示了最新苹果系统上搭载的大模型应用…

.net 7和core版 SignalR

.net 7和core版 SignalR代码示例(手把手一起认识Websocket、SignalR) # 白话讲解 刚听到Websocket、SignalR有没有很迷茫,一脸懵逼的那种有没有,都是通信,这俩有什么区别,都是怎么实现的,什么时候该用哪一个, 苦于Websocket、SignalR久已,今天必须整出个一二三来,…

UWA Gears使用指南:轻松掌握应用性能优化

UWA最新发布了无SDK性能分析工具 - UWA Gears。该工具能够实时监测应用的CPU和GPU性能,无需代码改动即可掌握性能动态。此外,Gears还能截取应用的渲染画面进行深度分析,帮助您快速找到性能瓶颈并进行精准优化。 本文为您提供快速上手UWA Gea…

SpringMVC源码解析(二):请求执行流程

SpringMVC源码系列文章 SpringMVC源码解析(一):web容器启动流程 SpringMVC源码解析(二):请求执行流程 目录 前言DispatcherServlet入口一、获取HandlerExcutionChain(包括Handler)1、获取Handler1.1、通过request获取查找路径1.2、通过查找路径获取Han…

昂贵的质量 —— 为什么bug总在发生?

“To err is human” 在过去相当长一段时间内,我都在一个负责项目维护的团队内工作。团队的特殊之处在于,我们从来不开发新功能,而是负责解决每天上报的线上问题。这些 bug 无奇不有,从无法打开页面到数据奇怪丢失,麻…

关于伦敦金出金时间 你需要了解这些

​在伦敦金交易中,有很多基础因素是投资者在交易之前就需要了解的,其中就有伦敦金出金时间的问题。不过我们需要注意的是,伦敦金出金时间可能会有多种不同的含义,下面我们就这个问题进行一下讨论。 首先,伦敦金出金时间…

软件测试必备技能

在软件测试领域,以下是一些必备的技能和能力,可以帮助你成为一名优秀的软件测试工程师: 1. 测试基础知识: 熟悉软件测试的基本概念、原则和流程,包括不同类型的测试(如单元测试、集成测试、系统测试&#…

局部路径规划论文汇总

文章目录 2021MRPB 1.0: A Unified Benchmark for the Evaluation of Mobile Robot Local Planning Approaches 2021 MRPB 1.0: A Unified Benchmark for the Evaluation of Mobile Robot Local Planning Approaches code: https://github.com/NKU-MobFly-Robotics/local-pla…

无人配送,成不了美团的“萝卜快跑”

文:互联网江湖 作者:刘致呈 萝卜快跑在武汉秀了秀肌肉,惊艳了四座。无人驾驶概念股,也在资本市场掀起了不小的轰动。萝卜快跑之所以能闹起来这么大动静,核心在于,萝卜快跑这个自变量一变,会导致…

昇思25天学习打卡营第XX天|CycleGAN图像风格迁移互换

CycleGAN是一种用于图像到图像翻译的生成对抗网络,它突破了传统域迁移模型的限制,无需成对样本即可学习图像在不同域间的转换。这种无监督的方法特别适用于难以获取配对数据的场景,例如艺术风格迁移。与需要成对训练样本的Pix2Pix不同&#x…