Hadoop大数据平台架构与运维技术解析
公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
{{ noteEditor.content.length }}/2000
推荐课程:
什么是自动化运维
高俊峰在51CTO讲授的课程中重点介绍了在大数据环境下自动化运维的实践。课程内容包括自动化运维的介绍、运用场景、演进过程、搭建自动化操作平台以及未来趋势如智能化运营平台的构建。高讲师强调,为了提升工作效率,运维需要实现标准化和流程化,利用脚本和平台减少重复性劳动。自动化运维的目标在于提高效率、降低成本、加速服务迭代和提高服务稳定性,同时这也是实现智能化运维的前提条件。
09:386625掌握ELK架构,实时监控与大数据分析无忧
本次视频介绍了运维领域的一个实用技术景观,展开了实战经验方面的分享。讨论的核心是ELK架构,这一架构包括Elasticsearch、Logstash和Kibana,主要应用于数据的实时分析领域。视频中使用ELK架构解释了一个在线的架构示例,并展示了真实数据的处理和分析流程。首先从福瑞贝塔(Filebeat)、一款开源的日志收集软件开始,讨论了它是如何实时采集操作系统和应用系统日志,并将其传输到Kafka消息队列。接着,通过Logstash进行数据处理,最终通过Elasticsearch进行存储,而Kibana负责数据可视化和实时监控。视频进一步讨论了如何监控系统异常并通过集成监控平台进行实时报警,如何利用ELK架构揭示数据趋势以及应对突发数据事件。作为大数据领域的一部分,视频还介绍了如何将日志数据存储到Hadoop并进行深入分析。整个介绍坚持实践导向,重点强调了对运维工作的重要性和帮助,凸显了大数据运维工程师的市场需求和技术应用的紧密结合。
26:18418Linux运营怎样铺就成为架构师之路?
本次分享关注的是Linux运维以及如何成为一名成功的运维架构师。首先,重要的是理解Linux运维的知识体系,它包括基础运维、网站与数据库运维、自动化以及集群架构运维等多个面向。基础运维是入门的关键,涵盖系统安装、命令操作、软件布署等,为后续专业领域打下坚实基础。其次,外部运维涉猎阿帕奇、Nginx、PHP、Tomcat、MySQL和Redis等技术,掌握这些能够处理绝大多数企业需求。自动化运维则关注如何通过工具如Ansible实现批量管理和运营任务,对于云数据中心来说尤其重要。而集群架构运维的学习,则侧重于高可用性、负载均衡和分布式计算,这有助于处理海量用户和数据。除传统运维外,新兴的大数据运维和云计算、容器化技术也是必学领域。就业角度来看,Linux运维工程师可望迎来黄金发展期,薪资待遇与职位要求都显示出该领域的热度和重要性。
24:23397Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
07:323.5万大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。
09:592.6万IT运维职位需要学习的技能
04:402.4万我国大数据水平处于什么阶段?
中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战,尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段,对大数据价值认识不足,相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片;计算管理中虚拟化产品国产化程度低;分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全,增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。
02:071.2万美国大数据现状
美国以其大量的信息技术巨头牵头,大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位,特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性,美国加强了数据获取能力,并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度,旨在建立一个未来导向的大数据创新生态,涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面,同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。
01:191.0万