传统运维面临的挑战与未来发展趋势

大数据运维跟传统运维既密切相连又大不相同，具体表现在以下几个方面：

【区别1】传统运维面对的底层软硬件基本稳固，大数据运维面对的是商用硬件和复杂linux版本；

【区别2】传统运维面对的是单机架构为主，大数据运维面对复杂的分布式架构；

【区别3】传统运维大多维护闭源商业版系统，大数据运维通常面对开源系统，手册匮乏。

大数据运维对自动化工具的依赖大大增加，那么大数据运维到底需要具备哪些技能呢？接下来我给大家展示一下大厂大数据运维大牛，所在公司生产环境下的大数据运维九阴真经，相信大家会对大数据运维需要掌握的技能以及工作内容有个大概的了解。

【大数据运维】标准生产集群建设

【大数据运维】标准生产集群调优

【大数据运维】生产集群故障排查

【大数据运维】大数据集群监控部署

大数据运维九阴真经的相关资料还远远不止这些，大数据运维尖刀班的同学可以解锁获得全套大数据运维九阴真经。

为了让想转型大数据运维的同学，快速了解大数据运维所需要学习的核心技能以及工作内容，接下来免费赠送大家一门《大数据运维训练营》课程。

专题一

大数据生态运维体系介绍

1）介绍大数据核心组件

2）大数据基石-云计算

3）大数据核心-海量数据

4）大数据灵魂-大数据技术

5）大数据价值-商业应用

专题二

大数据企业级平台选型案例和方法

1）分享阿里大数据架构变迁

2）京东大数据架构变迁

3）滴滴大数据架构变迁

4）中小企业大数据平台选型方法

专题三

大数据平台选型的核心决策点

1）公有云 or 私有机房

2）社区版 or 发行版

3）物理机 or 容器化

4）稳定版本组件 or 最新特性

5）离线计算 or 实时计算

专题四

你的Hadoop集群，能抗住一轮破坏性测试吗？

1）强行杀死DN、NM等进程，测试HDFS、YARN的可用性

2）强行杀死NN、RM等进程，测试HDFS、YARN的可用性

3）误删HDFS重要数据，生产中如何快速恢复

4）节点宕机或损坏，HDFS、YARN如何保证可用性及数据完整性

5）关停元数据库，你的CM、Hive等服务还可用嘛？

专题五

6个集群配置及高可用运维案例

1）调整服务日志配置

2）调整服务堆内存

3）创建节点模版

4）按角色组管理节点

5）使用模版扩容节点

6）配置启用NN和RM HA

专题六

6个运维管理及测试排障运维案例

1）启用HDFS balancer负载均衡

2）配置YARN资源队列

3）修复文件副本数不足

4）修复文件块大小不一致

5）使用快照恢复误删数据

6）临时调整日志级别

合集

大数据运维及技术选型视频

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完

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