在Spark on Kubernetes中進行存儲優化，可以通過以下幾種方法實現：
- 使用高性能存儲解決方案：如NVMe/TCP云盤，通過DPU實現NVMe/RDMA的云盤掛載，提升Spark在云環境下處理大數據時的整體性能和效率。
- 優化Spark作業的調度與執行策略：以更加合理地分配CPU資源，減少數據傳輸的延遲并減少CPU的負載。
- 利用RDMA技術：允許數據在遠程主機的內存之間直接傳輸，無需經過CPU處理，從而極大地降低了數據傳輸的延遲并減少了CPU的負載。
- 選擇合適的存儲類型：如塊設備、高性能共享文件系統或者Remote Shuffle Service來滿足shuffle的要求。
- PVC重用：通過復用Shuffle數據卷（PVC），避免數據重算，減少資源浪費。
- 監控和調優：建立對磁盤指標的告警機制，防止因異常磁盤IO帶來的影響，同時通過監控工具進行性能調優。
通過上述方法，可以顯著提升Spark on Kubernetes的存儲性能，從而優化整體的數據處理效率。
