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文檔簡介

大數據集群數據分布式計算框架運維重點基礎知識點一、大數據集群概述1.a.大數據集群定義：大數據集群是指由多個服務器組成的分布式計算系統，用于處理大規模數據集。b.大數據集群特點：高并發、高可用、高擴展性。c.大數據集群應用場景：搜索引擎、社交網絡、天氣預報、金融分析等。2.a.大數據集群架構：包括計算節點、存儲節點、管理節點等。b.大數據集群技術：Hadoop、Spark、Flink等。c.大數據集群優勢：分布式計算、數據存儲、資源調度等。3.a.大數據集群運維目標：保證集群穩定運行、提高資源利用率、降低運維成本。b.大數據集群運維內容：集群部署、監控、故障處理、性能優化等。c.大數據集群運維工具：Zabbix、Nagios、Prometheus等。二、分布式計算框架1.a.分布式計算框架定義：分布式計算框架是指用于實現分布式計算任務的軟件架構。b.分布式計算框架特點：并行計算、分布式存儲、負載均衡。c.分布式計算框架應用場景：科學計算、大數據處理、云計算等。2.a.常見分布式計算框架：Hadoop、Spark、Flink、MapReduce等。b.分布式計算框架架構：包括計算節點、存儲節點、管理節點等。c.分布式計算框架優勢：高性能、高可用、高擴展性。3.a.分布式計算框架運維重點：①集群部署：確保計算節點、存儲節點、管理節點正常運行。②監控：實時監控集群狀態，及時發現并解決問題。③故障處理：快速定位故障原因，進行故障恢復。④性能優化：根據業務需求，調整集群配置，提高資源利用率。三、大數據集群數據分布式計算框架運維重點1.a.數據分布式計算框架定義：數據分布式計算框架是指用于實現大規模數據集分布式計算任務的軟件架構。b.數據分布式計算框架特點：高并發、高可用、高擴展性。2.a.數據分布式計算框架運維重點：①數據存儲：確保數據存儲穩定、可靠，支持海量數據存儲。②數據處理：優化數據處理流程，提高數據處理效率。③資源調度：合理分配計算資源，提高資源利用率。④安全性：保障數據安全，防止數據泄露、篡改等。3.a.數據分布式計算框架運維細節：①數據存儲：①數據存儲類型：HDFS、Cassandra、HBase等。②數據存儲策略：數據備份、數據壓縮、數據加密等。③數據存儲性能優化：數據分區、數據副本、數據傾斜等。②數據處理：①數據處理流程：數據采集、數據清洗、數據轉換、數據存儲等。②數據處理算法：MapReduce、SparkSQL、FlinkSQL等。③數據處理性能優化：并行處理、數據緩存、數據索引等。③資源調度：①資源調度策略：負載均衡、資源預留、資源隔離等。②資源調度算法：基于隊列的調度、基于優先級的調度等。③資源調度性能優化：資源預留、資源隔離、資源池管理等。④安全性：①數據安全：數據加密、訪問控制、審計等。②系統安全：防火墻、入侵檢測、漏洞掃描等。③網絡安全：數據傳輸加密、網絡隔離、安全協議等。[1]，.大數據技術原理與應用[M].北京：清華大學出版社，2018.[2

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