如何运维容器环境场景下的大数据业务？

个人的一点建议：
首先，需要深入了解容器技术的原理和特点。容器技术如Docker通过沙盒机制将应用“装”起来，为应用提供独立的运行环境，确保应用之间的隔离性和稳定性。这种特性在大数据业务中尤为重要，因为大数据应用通常涉及大量的数据处理和分析，需要保证环境的稳定性和性能。

其次，针对大数据业务的特点，需要关注数据的存储、处理和分析等方面。选择合适的容器化大数据解决方案，如Hadoop、Spark等大数据框架的容器化版本，可以简化部署和管理过程，提高资源的利用率。同时，还需要考虑数据的持久化存储问题，确保数据的可靠性和安全性。

在运维过程中，自动化和监控是关键。使用自动化运维工具可以简化容器的部署、升级和扩缩容等操作，降低人工干预的成本和风险。同时，通过监控工具实时收集和分析容器的运行状态、性能指标等信息，可以帮助及时发现和解决问题，确保大数据业务的稳定运行。

此外，还需要关注容器的安全性问题。容器环境的安全性直接影响到大数据业务的安全性和稳定性。因此，需要采取一系列安全措施，如限制容器的权限、使用安全加固的镜像、定期更新和修补漏洞等，来确保容器环境的安全性。

最后，需要与团队成员密切合作，共同维护容器环境下的大数据业务。建立清晰的沟通机制和协作流程，确保团队成员之间的信息共享和协同工作，可以提高运维效率和质量。

综上所述，运维容器环境场景下的大数据业务需要综合考虑技术、自动化、监控和安全等多个方面。通过合理的规划和实施，可以确保大数据业务的稳定运行和高效处理。

大数据框架组件的监控，可以复用容器平台原有对于在线容器的基础监控能力，并增加一些组件应用特性的状态类监控指标。 作业层面，复用原有大数据作业的监控逻辑，监控队列里的作业状态，以及某一时间段（比如30分钟内）的作业失败率，超出预期则发出告警。