这里的坑就包括：数据开发迭代速度不够快，集群资源利用效率过低，运维复杂难度大，新的数据组件集成很复杂等等，想必你一定深有体会！

  具体来说传统大数据平台有什么痛点？因为传统大数据平台比如Hadoop、HBase、Hive每一个子系统都有自己的分布式管理机制和安装流程，无法共享资源池，所以系统在运行的时候安装和运维很复杂，工作量非常大，迭代效率低。此外，随义务系统逐渐向云原生体系迁移，很多企业要同时在业务系统使用的Kubernetes集群之外单独运行一个Hadoop集群，数据需要在各个不同集群中来回拷贝，没法形成统一的体系，资源使用效率非常低。

  为了避免系统中各个组件各自为战，没办法形成统一体系的局面，将Hadoop、Spark、Kafka等一套组件构建在统一的数字底座上，进行统一管理，进而达到资源共享，这就是我们常听说的云原生大数据平台的理念。

  如此看来，解决传统大数据平台的痛点，解决方案就是Everything On Kubernetes，核心的变化就是把大数据组件和大数据应用的发布与运维，用Kubernetes来标准化。

  这样做最大的好处就是，各组件在统一管理的过程中，能够达到共享资源、共享工具、共同统计各种使用情况，如此一来不仅资源效率得到提高，也给运维人员省了不少事儿。

  当然，大数据平台的云原生化已经是大势所趋，直接在Kubernetes上运行所有大数据工作负载也慢慢的变成了可能。问题来了，Data on Kubernetes是不是只要把大数据组件容器化装到K8s上就可以了？答案当然是否定的！

  因为想要实现Data on Kubernetes，除了把它们装起来，还要将所有大数据组件分别云原生化，并通过K8s纳管起来。这一过程中仍有非常多的技术难题需求攻克（具体难题及改造过程在《传统大数据平台的云原生化改造》有过详细的介绍）。但智领云认为这一些难题不需要每个企业自己去做，所以Kubernetes Data Platform（简称KDP）应运而生。

  KDP，即在Kubernetes上使用原生的分布式功能搭建及管理大数据平台。

  将多套大数据组件构建在K8s之上（每一套大数据组件就是一个大数据平台），同时提供一个整体的管理及运维工具体系，达到同时管理若干套大数据组件的需求。

  KDP，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大数据平台的平稳迁移。

  作为市场上首个可完全在Kubernetes上部署的容器化云原生大数据平台，智领云自主研发的KDP，深度整合云原生架构优势，将大数据组件、数据应用及资源调度混排，纳入Kubernetes管理体系，从而带你真正玩转云原生！

  简单来讲，KDP可以允许客户在Kubernetes上运行它所有的大数据组件，并把它们作为一个整体管理起来。

  第二，资源混排，高效利用共享资源池，各个组件及整个集群都很容易弹性伸缩；

  值得一提的是，KDP既能够迅速从零开始打造一套企业级云原生大数据底座平台，同时也能支持渐进式地对现有大数据系统来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。

  智领云是国内云原生大数据技术的创新领导者，为企业级客户提供以云原生大数据平台为底座的云原生DataOps产品系列，包括云原生数据集成开发平台和云原生数据资产运营平台。智领云通过产品及服务帮企业搭建数据和AI中台，轻松打造业务数据能力闭环，建立数字化运营体系，并最终完成数据驱动的数字化转型。

  智领云已经服务了能源、教育、医疗健康、物联网、金融等行业国内外多家有名的公司，与多个合作伙伴在云原生生态领域中展开紧密的合作，充分的利用各自的优势，共同为企业客户提供更有价值的云计算、大数据产品和技术服务。

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