?大數(shù)據(jù)在這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重要意義，已經(jīng)無(wú)需再多贅述。阿里、騰訊、美團(tuán)等幾乎你聽(tīng)過(guò)名字的公司，都有自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

過(guò)去我們都關(guān)注大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，隨著大數(shù)據(jù)平臺(tái)的逐漸完善，如何保障數(shù)據(jù)的安全、高效，如何保證系統(tǒng)架構(gòu)的平穩(wěn)運(yùn)行，都成為各數(shù)據(jù)平臺(tái)的“心病”。

于是，大數(shù)據(jù)運(yùn)維這個(gè)崗位一躍成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱詞。很多公司會(huì)讓開(kāi)發(fā)來(lái)兼大數(shù)據(jù)運(yùn)維的工作，這對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)也是不小的挑戰(zhàn)。

相比大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，大數(shù)據(jù)運(yùn)維方向需要更多的經(jīng)驗(yàn)積累，比如什么架構(gòu)才能支撐這個(gè)數(shù)據(jù)量、什么資源配置才能滿(mǎn)足分析需求，這需要你實(shí)際接觸過(guò)、操作過(guò)才能給出答案，而不是靠理論或者猜測(cè)。

專(zhuān)欄共七大模塊， 26 個(gè)課時(shí)，引用大量大數(shù)據(jù)運(yùn)維的實(shí)戰(zhàn)案例，來(lái)講述大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的監(jiān)控告警、性能調(diào)優(yōu)，涵蓋了大數(shù)據(jù)運(yùn)維工作的全方位技能點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)，給大數(shù)據(jù)工程師的運(yùn)維修煉手冊(cè)課程目錄

[3075] 開(kāi)篇詞：掌握大數(shù)據(jù)，把握未來(lái).md

[3076] 第01講：大話 Hadoop 生態(tài)圈.md

[3077] 第02講：Hadoop 發(fā)行版選型和偽分布式平臺(tái)的構(gòu)建.md

[3078] 第03講：自動(dòng)化運(yùn)維工具 Anible 在部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的應(yīng)用（上）.md

[3079] 第05講：手動(dòng)模式構(gòu)建雙 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（上）.md

[3080] 第07講：通過(guò) Ambari 工具自動(dòng)化構(gòu)建 Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)和外圍應(yīng)用（上）.md

[3081] 第09講：如何通過(guò) Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)（上）.md

[3082] 第11講：HDFS 組件運(yùn)行機(jī)制剖析及 HDFS Shell 的使用.md

[3083] 第12講：Hadoop 分布式資源管理器 Yarn、MR 運(yùn)行機(jī)制剖析.md

[3084] 第13講：Spark Standalone 模式的構(gòu)建以及 Spark 與 Yarn 的整合.md

[3085] 第14講：HBae 與 Hadoop 的整合應(yīng)用實(shí)踐.md

[3086] 第15講：Flink Standalone、Flink on Yarn 集群構(gòu)建與應(yīng)用場(chǎng)景.md

[3087] 第16講：輕量級(jí)日志收集工具 Filebeat 應(yīng)用案例.md

[3088] 第17講：日志收集、分析過(guò)濾工具 Logtah 應(yīng)用實(shí)戰(zhàn).md

[3089] 第18講：Elaticearch 應(yīng)用架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)與調(diào)優(yōu).md

[3090] 第19講：Kafka 應(yīng)用場(chǎng)景、集群容量規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)用案例.md

[3091] 第20講：日均數(shù)據(jù)量 30 億的 Filebeat+Kafka+Mirrormaker 跨機(jī)房實(shí)時(shí)日志傳送案例.md

[3092] 第21講：Filebeat+Kafka+Logtah+Elaticearch 構(gòu)建可視化日志分析系統(tǒng).md

[3093] 第22講：通過(guò) Ganglia 實(shí)現(xiàn)對(duì) HDFS、Yarn、Spark 運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控.md

[3094] 第23講：Namenode、Datanode、Nodemanager 等服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控策略.md

[3095] 第24講：通過(guò) Kafka Eagle 實(shí)現(xiàn)對(duì) Kafka 消息隊(duì)列的監(jiān)控.md

[3096] 第25講：Yarn 資源調(diào)度 Fair Schedule 與 Capacity Scheduler 配置選型.md

[3097] 第26講：HDFS 存儲(chǔ)權(quán)限 ACL 控制策略以及與系統(tǒng)權(quán)限整合應(yīng)用.md

[3098] 第27講：Yarn、HDFS、Kafka 內(nèi)存調(diào)優(yōu)策略以及性能瓶頸.md

[3099] 第28講：Hadoop 平臺(tái)常見(jiàn)故障匯總以及操作系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu).md

[3100] 第29講：大數(shù)據(jù)平臺(tái)的硬件規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、節(jié)點(diǎn)規(guī)劃.md

[3101] 第30講：Hadoop 跨集群數(shù)據(jù)遷移應(yīng)用實(shí)踐.md

[3163] 第04講：自動(dòng)化運(yùn)維工具 Anible 在部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的應(yīng)用（下）.md

[3208] 第06講：手動(dòng)模式構(gòu)建雙 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（下）.md

[3337] 第08講：通過(guò) Ambari 工具自動(dòng)化構(gòu)建 Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)和外圍應(yīng)用（下）.md

[3338] 第10講：如何通過(guò) Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)（下）.md

[4445] 結(jié)語(yǔ)：大數(shù)據(jù)運(yùn)維，大有作為.md

文檔

[3075] 開(kāi)篇詞：掌握大數(shù)據(jù)，把握未來(lái).mp4

[3076] 第01講：大話 Hadoop 生態(tài)圈.mp4

[3077] 第02講：Hadoop 發(fā)行版選型和偽分布式平臺(tái)的構(gòu)建.mp4

[3078] 第03講：自動(dòng)化運(yùn)維工具 Anible 在部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的應(yīng)用（上）.mp4

[3079] 第05講：手動(dòng)模式構(gòu)建雙 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（上）.mp4

[3080] 第07講：通過(guò) Ambari 工具自動(dòng)化構(gòu)建 Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)和外圍應(yīng)用（上）.mp4

[3081] 第09講：如何通過(guò) Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)（上）.mp4

[3082] 第11講：HDFS 組件運(yùn)行機(jī)制剖析及 HDFS Shell 的使用.mp4

[3083] 第12講：Hadoop 分布式資源管理器 Yarn、MR 運(yùn)行機(jī)制剖析.mp4

[3084] 第13講：Spark Standalone 模式的構(gòu)建以及 Spark 與 Yarn 的整合.mp4

[3085] 第14講：HBae 與 Hadoop 的整合應(yīng)用實(shí)踐.mp4

[3086] 第15講：Flink Standalone、Flink on Yarn 集群構(gòu)建與應(yīng)用場(chǎng)景.mp4

[3087] 第16講：輕量級(jí)日志收集工具 Filebeat 應(yīng)用案例.mp4

[3088] 第17講：日志收集、分析過(guò)濾工具 Logtah 應(yīng)用實(shí)戰(zhàn).mp4

[3089] 第18講：Elaticearch 應(yīng)用架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)與調(diào)優(yōu).mp4

[3090] 第19講：Kafka 應(yīng)用場(chǎng)景、集群容量規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)用案例.mp4

[3091] 第20講：日均數(shù)據(jù)量 30 億的 Filebeat+Kafka+Mirrormaker 跨機(jī)房實(shí)時(shí)日志傳送案例.mp4

[3092] 第21講：Filebeat+Kafka+Logtah+Elaticearch 構(gòu)建可視化日志分析系統(tǒng).mp4

[3093] 第22講：通過(guò) Ganglia 實(shí)現(xiàn)對(duì) HDFS、Yarn、Spark 運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控.mp4

[3094] 第23講：Namenode、Datanode、Nodemanager 等服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控策略.mp4

[3095] 第24講：通過(guò) Kafka Eagle 實(shí)現(xiàn)對(duì) Kafka 消息隊(duì)列的監(jiān)控.mp4

[3096] 第25講：Yarn 資源調(diào)度 Fair Schedule 與 Capacity Scheduler 配置選型.mp4

[3097] 第26講：HDFS 存儲(chǔ)權(quán)限 ACL 控制策略以及與系統(tǒng)權(quán)限整合應(yīng)用.mp4

[3098] 第27講：Yarn、HDFS、Kafka 內(nèi)存調(diào)優(yōu)策略以及性能瓶頸.mp4

[3099] 第28講：Hadoop 平臺(tái)常見(jiàn)故障匯總以及操作系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu).mp4

[3100] 第29講：大數(shù)據(jù)平臺(tái)的硬件規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、節(jié)點(diǎn)規(guī)劃.mp4

[3101] 第30講：Hadoop 跨集群數(shù)據(jù)遷移應(yīng)用實(shí)踐.mp4

[3163] 第04講：自動(dòng)化運(yùn)維工具 Anible 在部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的應(yīng)用（下）.mp4

[3208] 第06講：手動(dòng)模式構(gòu)建雙 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（下）.mp4

[3337] 第08講：通過(guò) Ambari 工具自動(dòng)化構(gòu)建 Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)和外圍應(yīng)用（下）.mp4

[3338] 第10講：如何通過(guò) Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)（下）.mp4

[4445] 結(jié)語(yǔ)：大數(shù)據(jù)運(yùn)維，大有作為.mp4