在大数据领域，Kubernetes（K8S）作为一个容器编排平台，通常用于部署和管理微服务应用程序。然而，并不是所有的大数据工作负载都适合部署在K8S上，这是因为大数据工作负载通常对资源的需求更为复杂和高效，而K8S可能无法提供足够的支持。

首先，让我们来了解一下为什么大数据不适合部署在K8S上的原因。大数据工作负载通常需要大量的计算资源、内存和存储资源，同时需要高速网络和低延迟的传输。然而，K8S是一个为微服务设计的容器编排平台，虽然它提供了自动化部署、伸缩和监控等功能，但是在处理大数据工作负载时可能面临以下挑战：

1. 资源隔离：K8S可能无法提供足够的资源隔离，导致大数据工作负载之间相互影响，影响性能。

2. 存储性能：大数据工作负载对存储性能的要求较高，而K8S的存储方案可能无法满足大数据工作负载的需求。

3. 网络性能：大数据工作负载通常需要高速网络和低延迟传输，而K8S的网络模型可能无法提供足够的性能。

接下来，让我们通过以下步骤来演示为什么大数据不适合部署在K8S上：

| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署一个大数据工作负载在K8S集群上 |
| 2 | 运行大数据作业并监控性能 |
| 3 | 比较与在传统大数据集群上运行的性能差异 |

针对第一步，我们会展示如何部署一个大数据工作负载在K8S集群上，下面是一些代码示例：

```bash
# 创建一个持久化存储卷
kubectl apply -f storage-volume.yaml
```

storage-volume.yaml 文件内容如下：

```yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: data-volume
spec:
capacity:
storage: 10Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
nfs:
server: nfs-server-ip
path: "/path/to/data"
```

上述代码会创建一个名为 data-volume 的持久化存储卷，用于存储大数据工作负载的数据。

接着我们需要创建一个 Pod 来运行大数据工作负载，代码如下：

```bash
# 创建一个 Pod
kubectl apply -f bigdata-pod.yaml
```

bigdata-pod.yaml 文件内容如下：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: bigdata-job
spec:
containers:
- name: bigdata-container
image: bigdata-image:latest
volumeMounts:
- mountPath: /data
name: data-volume
volumes:
- name: data-volume
persistentVolumeClaim:
claimName: data-volume-claim
```

上述代码会创建一个名为 bigdata-job 的 Pod，其中包含一个名为 bigdata-container 的容器。容器会挂载之前创建的持久化存储卷，用于存储大数据工作负载的数据。

通过以上步骤，我们成功地部署了一个大数据工作负载在K8S集群上。接下来，我们可以运行大数据作业并监控性能，同时比较与在传统大数据集群上运行的性能差异。从中我们将会看到K8S的一些限制，以及为什么大数据不适合部署在K8S上。