大数据开发之Hadoop系统运维

在大数据处理的流程环节当中，运维是重要的一环，而从事运维工作的工程师们，也需要专业的技能支撑。不同于传统的运维，大数据运维，因为涉及到云计算、虚拟化等技术，所以工作任务也更加复杂。今天的大数据开发学习分享，我们来讲解Hadoop系统运维。

大数据时代的运维，涉及到大数据集群，比如说Hadoop，针对大规模的分布式集群，需要完成更复杂的运维工作。

通常来说，Hadoop大数据系统运维，需要掌握至少三个方面的技能，包括大数据运维平台的架构设计与部署、大数据平台的监控告警以及大数据平台的性能调优。

具体来说，可以分为以下几个模块来进行学习和掌握：

模块一：Hadoop大数据平台的规划与部署，主要掌握Hadoop大数据平台的搭建与基础配置，以及两种Hadoop集群部署方式，手动部署和自动部署。

模块二：Hadoop分布式架构解析，主要掌握分布式文件系统HDFS和分布式资源管理器Yarn的运行机制以及内部实现细节，对于大数据平台出现的一些简单故障，可以快速定位并解决。

模块三：Hadoop外围应用整合，主要掌握大数据平台下如何整合一些外围应用，主要是Spark、Flink与Yarn的整合应用，以及HBase集群的部署。

模块四：Hadoop大数据平台数据收集应用，主要掌握数据收集方法以及如何实现快速查询，主要是日志收集工具Filebeat和Logstash，以及数据检索工具Elasticsearch。

模块五：大数据平台日志传输与可视化应用，主要掌握海量数据环境中如何实现数据的实时传输，并实现可视化展示。

模块六：大数据平台运维监控体系的构建，主要掌握如何对大数据平台下每个组件的运行状态、服务状态进行监控。

模块七：大数据平台性能调优与运维，主要掌握大数据运维中常见的故障处理方法、集群扩缩容、集群调度策略选型、集群资源分配与权限管理等。

关于大数据开发学习，Hadoop系统运维，以上就为大家做了一个简单的介绍了。Hadoop是大数据的主流技术平台，Hadoop系统运维也是作为大数据运维工程师也必须掌握的重点之一。