?大數據在這個互聯網時代的重要意義，已經無需再多贅述。阿里、騰訊、美團等幾乎你聽過名字的公司，都有自己的大數據平臺。

過去我們都關注大數據開發，隨著大數據平臺的逐漸完善，如何保障數據的安全、高效，如何保證系統架構的平穩運行，都成為各數據平臺的“心病”。

于是，大數據運維這個崗位一躍成為大數據領域的熱詞。很多公司會讓開發來兼大數據運維的工作，這對開發人員來說也是不小的挑戰。

相比大數據開發，大數據運維方向需要更多的經驗積累，比如什么架構才能支撐這個數據量、什么資源配置才能滿足分析需求，這需要你實際接觸過、操作過才能給出答案，而不是靠理論或者猜測。

專欄共七大模塊， 26 個課時，引用大量大數據運維的實戰案例，來講述大數據平臺的架構設計與部署、大數據平臺的監控告警、性能調優，涵蓋了大數據運維工作的全方位技能點。

大數據運維實戰，給大數據工程師的運維修煉手冊課程目錄

[3075] 開篇詞：掌握大數據，把握未來.md

[3076] 第01講：大話 Hadoop 生態圈.md

[3077] 第02講：Hadoop 發行版選型和偽分布式平臺的構建.md

[3078] 第03講：自動化運維工具 Anible 在部署大數據平臺下的應用（上）.md

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

[3080] 第07講：通過 Ambari 工具自動化構建 Hadoop 大數據平臺和外圍應用（上）.md

[3081] 第09講：如何通過 Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實現大數據開發（上）.md

[3082] 第11講：HDFS 組件運行機制剖析及 HDFS Shell 的使用.md

[3083] 第12講：Hadoop 分布式資源管理器 Yarn、MR 運行機制剖析.md

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

[3085] 第14講：HBae 與 Hadoop 的整合應用實踐.md

[3086] 第15講：Flink Standalone、Flink on Yarn 集群構建與應用場景.md

[3087] 第16講：輕量級日志收集工具 Filebeat 應用案例.md

[3088] 第17講：日志收集、分析過濾工具 Logtah 應用實戰.md

[3089] 第18講：Elaticearch 應用架構的實現與調優.md

[3090] 第19講：Kafka 應用場景、集群容量規劃、架構設計應用案例.md

[3091] 第20講：日均數據量 30 億的 Filebeat+Kafka+Mirrormaker 跨機房實時日志傳送案例.md

[3092] 第21講：Filebeat+Kafka+Logtah+Elaticearch 構建可視化日志分析系統.md

[3093] 第22講：通過 Ganglia 實現對 HDFS、Yarn、Spark 運行狀態監控.md

[3094] 第23講：Namenode、Datanode、Nodemanager 等服務狀態監控策略.md

[3095] 第24講：通過 Kafka Eagle 實現對 Kafka 消息隊列的監控.md

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

[3097] 第26講：HDFS 存儲權限 ACL 控制策略以及與系統權限整合應用.md

[3098] 第27講：Yarn、HDFS、Kafka 內存調優策略以及性能瓶頸.md

[3099] 第28講：Hadoop 平臺常見故障匯總以及操作系統性能調優.md

[3100] 第29講：大數據平臺的硬件規劃、網絡調優、架構設計、節點規劃.md

[3101] 第30講：Hadoop 跨集群數據遷移應用實踐.md

[3163] 第04講：自動化運維工具 Anible 在部署大數據平臺下的應用（下）.md

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

[3337] 第08講：通過 Ambari 工具自動化構建 Hadoop 大數據平臺和外圍應用（下）.md

[3338] 第10講：如何通過 Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實現大數據開發（下）.md

[4445] 結語：大數據運維，大有作為.md

文檔

[3075] 開篇詞：掌握大數據，把握未來.mp4

[3076] 第01講：大話 Hadoop 生態圈.mp4

[3077] 第02講：Hadoop 發行版選型和偽分布式平臺的構建.mp4

[3078] 第03講：自動化運維工具 Anible 在部署大數據平臺下的應用（上）.mp4

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

[3080] 第07講：通過 Ambari 工具自動化構建 Hadoop 大數據平臺和外圍應用（上）.mp4

[3081] 第09講：如何通過 Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實現大數據開發（上）.mp4

[3082] 第11講：HDFS 組件運行機制剖析及 HDFS Shell 的使用.mp4

[3083] 第12講：Hadoop 分布式資源管理器 Yarn、MR 運行機制剖析.mp4

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

[3085] 第14講：HBae 與 Hadoop 的整合應用實踐.mp4

[3086] 第15講：Flink Standalone、Flink on Yarn 集群構建與應用場景.mp4

[3087] 第16講：輕量級日志收集工具 Filebeat 應用案例.mp4

[3088] 第17講：日志收集、分析過濾工具 Logtah 應用實戰.mp4

[3089] 第18講：Elaticearch 應用架構的實現與調優.mp4

[3090] 第19講：Kafka 應用場景、集群容量規劃、架構設計應用案例.mp4

[3091] 第20講：日均數據量 30 億的 Filebeat+Kafka+Mirrormaker 跨機房實時日志傳送案例.mp4

[3092] 第21講：Filebeat+Kafka+Logtah+Elaticearch 構建可視化日志分析系統.mp4

[3093] 第22講：通過 Ganglia 實現對 HDFS、Yarn、Spark 運行狀態監控.mp4

[3094] 第23講：Namenode、Datanode、Nodemanager 等服務狀態監控策略.mp4

[3095] 第24講：通過 Kafka Eagle 實現對 Kafka 消息隊列的監控.mp4

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

[3097] 第26講：HDFS 存儲權限 ACL 控制策略以及與系統權限整合應用.mp4

[3098] 第27講：Yarn、HDFS、Kafka 內存調優策略以及性能瓶頸.mp4

[3099] 第28講：Hadoop 平臺常見故障匯總以及操作系統性能調優.mp4

[3100] 第29講：大數據平臺的硬件規劃、網絡調優、架構設計、節點規劃.mp4

[3101] 第30講：Hadoop 跨集群數據遷移應用實踐.mp4

[3163] 第04講：自動化運維工具 Anible 在部署大數據平臺下的應用（下）.mp4

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

[3337] 第08講：通過 Ambari 工具自動化構建 Hadoop 大數據平臺和外圍應用（下）.mp4

[3338] 第10講：如何通過 Hivetez 與 Hadoop 的整合快速實現大數據開發（下）.mp4

[4445] 結語：大數據運維，大有作為.mp4