大数据容器化性能如何保障？

容器本质是线程，比虚机少了一层虚拟化开销，不需要虚机层的内核上下文切换，所以从性能上来说，容器是要优于虚机的。只是我们在涉及到有状态应用场景时，由于为了很好的保证高可用性，一般采用分布式存储，并实现多副本数据同步，其瓶颈在于网络存储的网络延时和带宽。如果不能很好的解决这些问题，性能是要低于本地存储方式的，但这个其实虚机也会面对。

经过实际测试，同等配置的机器，以容器Pod方式运行作业executor，性能和物理机直接运行executor基本一致。exeuctor的规格配置和传统物理机运行配置方式一致即可。

容器化的大数据部署在理论上能够达到与同规格虚拟机（VM）部署相近甚至相同的性能水平，但这取决于多种因素，包括容器引擎的优化程度、资源分配策略、存储和网络性能优化等。实际上，由于容器相比虚拟机具有更轻量级的资源隔离机制，减少了额外的OS层开销，某些场景下容器化的应用可能会表现出更好的启动速度和资源利用率。可以采取以下几种手段：资源限制与优化、使用高性能存储、网络优化、数据本地化

个人认为这个要分几个方面看，容器化并不是在等量资源条件下可以提升性能。它实现的是降本增效，实现快速部署和易于扩展。将虚拟机底层化。在更少的硬件基础下运行更多的程序。
容器化后，若瓶颈在于存储，那么就需要提高容器外存储访问的IO或者网络速度，例如可以考虑分布式存储。
若是CPU和内存不足，那就需要适当调整每个POD的配置，避免出现浪费。