使用Dockers在Kubernetes上部署Spark/ML作业

ApacheSpark是一个数据处理框架，它可以在非常大的数据集上快速执行复杂的处理任务，并且它还可以在多台计算机上分发这些任务，可以单独分发，也可以与其他分布式计算工具一起分发。它的速度、易用性以及对多种数据源的支持使它成为一种流行的框架选择。

Kubernetes为您提供了一个可移植、可扩展、开源的框架，以弹性地运行分布式系统。它负责应用程序的扩展和故障切换，提供部署模式等。

Docker是一个用于开发、发布和运行应用程序的开放平台。它使您能够将应用程序与基础架构分离，以便快速交付软件。它有助于快速、一致地交付应用程序，具有响应迅速的部署和扩展能力，而且是轻量级的。

所有这三种力量融合在一起，形成了一个在可靠集群/基础设施上运行的Spark/ML作业的弹性生态系统。