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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)

黑豹角色綜合教學(xué)課程【畫質(zhì)高清有素材】

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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)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)插圖

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)資源簡(jiǎn)介:

?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)讓開發(fā)來(lái)兼大數(shù)據(jù)運(yùn)維的工作,這對(duì)開發(fā)人員來(lái)說(shuō)也是不小的挑戰(zhàn)。

相比大數(shù)據(jù)開發(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)開發(fā)(下).mp4

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

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)

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)插圖1

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