大数据运维问题记录

运维遇到的故障案例1. 硬盘故障最近，我们的服务器遇到了硬盘故障，导致网站服务不可用。

经过检查，确定了硬盘故障，并且发现没有有效的数据备份。

因此，我们需要更换硬盘，并重新安装操作系统和应用程序。

这是一个大工程，需要花费数小时的时间去处理。

最后，我们成功地恢复了服务，但是故障已经严重影响了我们的服务。

2. 网络故障有一个星期天的早上，我们的网站突然出现了网络故障，导致无法访问。

我们的团队马上对故障进行了排查，并发现是路由器的配置问题。

我们迅速地重新配置了路由器，并重启了系统。

最后，我们成功地恢复了网站服务，但是这个问题也提醒我们，需要做好网络设备的维护和更新。

3. 数据库故障我们的网站数据库遇到了故障，在某一时刻，数据库崩溃了。

我们迅速地采取措施，调整了数据库配置，并执行了一系列的数据恢复操作。

最后，我们成功地恢复了网站服务，但是也意识到了数据库备份和恢复的重要性。

4. 内存故障我们的服务器最近出现了内存故障，导致系统和应用程序崩溃。

我们检查了硬件并发现了内存故障。

我们及时更换了内存并重新安装了操作系统和应用程序，最后成功地恢复了网站服务。

我们也认识到内存维护和更新的重要性。

5. 安全问题有一次，我们的数据库被黑客入侵，数据被窃取。

我们遵循了安全协议，并发布了一个安全更新程序来保护客户数据。

我们还加强了系统的安全性，包括限制访问权限和加强网络安全协议等。

最后，我们成功地解决了安全问题，但这也提醒我们需要保障系统的安全性和防范未知安全风险。

综上所述，运维工作中，尤其是在整个 IT 系统架构下，各种故障和问题都会存在。

因此，保持耐心和冷静，方式确定问题原因，并找到最佳解决方案非常关键。

在日常工作中，我们还需要密切关注、学习技术发展，及时保障系统运行和维护，并及时做好数据备份和数据管理，以确保我们的 IT 系统始终高效运转。

大数据时代数据中心运维管理1. 引言1.1 大数据时代数据中心运维管理概述大数据时代数据中心运维管理是指在大数据背景下，对数据中心运维进行有效管理和优化的过程。

随着互联网和物联网等新兴技术的快速发展，数据中心规模和复杂度不断增加，传统的运维管理方式已经无法满足大数据时代的需求。

大数据时代数据中心运维管理成为了一个重要的议题。

在大数据时代，数据中心运维管理面临着许多挑战和需求。

数据量的急剧增长导致数据中心的存储、计算和网络等资源压力剧增，如何高效管理这些资源成为了一个重要问题。

数据中心的高可用性和安全性要求也日益提高，如何保障数据中心的稳定运行成为了一项关键任务。

随着数据中心规模的扩大，传统的人工运维方式已经无法满足需求，自动化运维成为了一个必然的趋势。

大数据时代数据中心运维管理面临诸多挑战，但也蕴含着巨大的发展机遇。

只有不断创新，采用更加智能化、自动化的运维管理策略和方法，才能适应大数据时代的需求，实现数据中心的高效运行和管理。

1.2 大数据对数据中心运维管理的影响随着大数据时代的到来，数据中心运维管理也面临着前所未有的挑战和机遇。

大数据的快速增长和复杂性对数据中心的运维管理提出了更高的要求，同时也为数据中心的运维管理带来了新的技术和方法。

大数据对数据中心运维管理的影响体现在数据量的急剧增加。

随着数据量不断扩大，数据中心需要更高效的存储和处理能力，同时也需要更稳定和可靠的运维管理。

大数据的出现加剧了数据中心的负荷，需要运维管理团队更加高效地管理和维护数据中心的设施和设备。

2. 正文2.1 数据中心运维管理的挑战与需求数据中心运维管理在大数据时代面临着诸多挑战与需求。

数据中心规模不断扩大，数据量急剧增加，对运维人员的工作量提出了更高的要求。

数据中心的复杂性也随之增加，需要更多的专业知识和技能来进行管理和维护。

数据中心的可靠性和稳定性要求也越来越高，任何故障都可能给企业带来巨大损失，因此运维管理需要更加严谨和高效。

[⼤数据运维]第28讲：Hadoop平台常见故障汇总以及操作系统性能调优第28讲：Hadoop 平台常见故障汇总以及操作系统性能调优⾼俊峰（南⾮蚂蚁）Hadoop ⽇常运维问题及其解决⽅法1.如何下线⼀个 datanode 节点?当⼀个 datanode 节点所在的服务器故障或者将要退役时，你需要在 Hadoop 中下线这个节点，下线⼀个 datanode 节点的过程如下。

（1）修改 hdfs-site.xml ⽂件如下选项，找到 namenode 节点配置⽂件 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml：<property><name>dfs.hosts.exclude</name><value>/etc/hadoop/conf/hosts-exclude</value></property>（2）修改 hosts-exclude ⽂件执⾏如下操作，在 hosts-exclude 中添加需要下线的 datanode 主机名：vi /etc/hadoop/conf/hosts-exclude172.16.213.188（3）刷新配置在 namenode 上以 hadoop ⽤户执⾏下⾯命令，刷新 hadoop 配置：[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -refreshNodes（4）检查是否完成下线执⾏如下命令，检查下线是否完成：[hadoop@namenodemaster ~]$hdfs dfsadmin -report也可以通过 NameNode 的 50070 端⼝访问 Web 界⾯，查看 HDFS 状态，需要重点关注退役的节点数，以及复制的块数和进度。

2.某个 datanode 节点磁盘坏掉怎么办？如果某个 datanode 节点的磁盘出现故障，那么该节点将不能进⾏写⼊操作，并导致 datanode 进程退出，针对这个问题，你可以如下解决：⾸先，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml ⽂件中对应的 dfs.datanode.data.dir 参数设置，去掉故障磁盘对应的⽬录挂载点；然后，在故障节点上查看 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml ⽂件中对应的 yarn.nodemanager.local-dirs 参数设置，去掉故障磁盘对应的⽬录挂载点；最后，重启该节点的 DataNode 服务和 NodeManager 服务即可。

系统运维记录范文第一节日期：2024年1月1日事件描述：服务器出现了高负载警告，响应速度变慢。

处理过程：首先查看服务器的负载情况，发现CPU占用率较高。

通过top命令查看最消耗CPU的进程，并发现一个进程占用了大量的CPU资源。

使用kill命令终止该进程，并观察系统负载情况。

负载情况得到明显改善，服务器响应速度恢复正常。

结果：问题解决，服务器恢复正常工作状态。

第二节日期：2024年1月5日事件描述：数据库连接超时，无法正常访问。

处理过程：首先查看数据库连接状态，发现有大量的连接处于等待状态。

通过增加数据库连接池的最大连接数，并优化数据库查询语句，减少连接的占用时间。

再次测试访问数据库，连接超时问题得到解决。

结果：问题解决，数据库连接正常，恢复正常访问。

第三节日期：2024年1月10日事件描述：网络中断，无法访问外部服务器。

处理过程：首先检查服务器的网络连接，发现与路由器的连接断开。

重新插拔网线后，网络连接正常。

然而，仍然无法访问外部服务器。

通过ping命令检查网络连通性，发现可以ping通内部服务器但无法ping通外部服务器。

重新配置服务器的默认网关，问题解决。

结果：问题解决，网络恢复正常，可以正常访问外部服务器。

第四节日期：2024年1月15日事件描述：文件系统使用率过高。

处理过程：通过df命令查看文件系统使用情况，发现有多个目录的使用率超过80%。

手动清理一些无用的文件，并迁移一些文件到其他存储设备上，空出更多的磁盘空间。

再次使用df命令查看文件系统使用情况，发现使用率得到有效降低。

结果：问题解决，文件系统使用率恢复正常。

第五节日期：2024年1月20日事件描述：服务器死机，无法响应任何请求。

处理过程：首先尝试通过远程桌面登录服务器，发现无法连接。

为解决问题，通过物理控制台重启服务器，服务器重新启动后恢复正常工作状态。

查看服务器日志，发现有一条警告信息，显示服务器的内存使用率接近上限。

通过增加服务器的内存容量，问题得到解决。

大数据项目中遇到的挑战和解决方案随着数据的爆炸式增长，大数据项目在各行各业中变得日益重要。

然而，大数据项目在实施过程中也会遇到各种挑战。

本文档将详细介绍在大数据项目中常见的挑战，并提出相应的解决方案。

一、数据质量问题挑战描述在实际的大数据项目中，我们经常会遇到数据质量问题。

这包括数据不完整、数据不一致、数据重复和数据错误等情况。

这些问题会导致数据分析结果不准确，从而影响项目的实施效果。

解决方案1. 数据清洗：在数据处理过程中，对数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据。

2. 数据验证：在数据采集阶段，对数据的准确性进行验证，确保数据的质量。

3. 数据治理：建立数据治理机制，对数据进行统一管理，保证数据的一致性。

二、数据存储问题挑战描述大数据项目的数据量通常非常庞大，这会给数据存储带来很大的挑战。

传统的存储方式可能无法满足大数据的存储需求，同时，大数据的存储成本也是一个需要考虑的问题。

解决方案1. 分布式存储：采用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS，来存储大量的数据。

2. 数据压缩：对数据进行压缩存储，以减少存储空间的需求。

3. 数据分层：将数据进行分层存储，常用的数据放在快速的存储介质上，不常用的数据放在慢速的存储介质上。

三、数据处理和分析问题挑战描述大数据项目的数据处理和分析是项目的核心部分，但是数据处理和分析过程中可能会遇到各种问题，如数据处理速度慢、分析结果不准确等。

解决方案1. 数据处理优化：优化数据处理流程，使用高效的数据处理算法和工具，提高数据处理速度。

2. 数据分析模型：使用合适的数据分析模型，提高分析结果的准确性。

3. 数据可视化：通过数据可视化工具，更好地展示数据分析结果，帮助用户理解和解读数据。

四、数据安全问题挑战描述在大数据项目中，数据安全是一个非常重要的问题。

数据泄露可能会导致严重的后果，包括财务损失和声誉受损。

解决方案1. 数据加密：对敏感数据进行加密处理，保证数据在传输和存储过程中的安全性。

运维维护记录报告-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:运维维护记录报告是指对运维工作过程中的维护和管理情况进行记录和总结的文件。

在企业的运维工作中，维护记录是非常重要的部分，它可以记录下各项维护的具体内容、时间点、责任人等关键信息，有助于维护工作的监督和总结。

通过对维护记录的及时整理和分析，可以更好地了解系统运行情况，提高对问题的排查和解决效率，保障系统的稳定性和安全性。

同时，运维维护记录也是运维团队之间沟通和合作的重要参考依据，能够确保工作的顺利进行。

本报告将对运维维护记录的重要性、内容和格式以及管理与应用等方面进行详细探讨，希望可以为企业运维工作的提升和改进提供一些参考和帮助。

1.2 文章结构文章结构部分的内容包括对整篇文章的布局和框架进行详细说明。

在本篇运维维护记录报告文章中，文章结构主要分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分，我们将首先概述运维维护记录的重要性和作用，介绍本报告的主题和目的。

然后，介绍文章的整体结构和各个部分的内容安排，帮助读者快速了解本文的主要内容和框架。

在正文部分，我们将详细阐述运维维护记录的重要性，包括对企业运营和管理的意义，以及如何有效地记录和管理运维数据。

同时，我们会展示不同类型的运维维护记录的内容和格式，包括日常维护记录、故障处理记录、系统更新记录等。

最后，我们将介绍如何管理和应用这些运维维护记录，提高运维效率和管理水平。

在结论部分，我们将对本文的主要内容进行总结并展望未来的发展方向。

同时，我们将提出一些建议和建议，帮助企业更好地进行运维维护记录，并提高系统的稳定性和安全性。

1.3 目的运维维护记录报告的目的在于记录和总结系统日常维护和运作的情况，以便后续查阅和分析。

通过定期更新和维护这些记录，可以帮助管理者和技术人员更好地监控系统的健康状况，及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和可靠性。

同时，这些记录也是对运维工作的一种总结和反思，可以帮助团队不断改进工作流程和提升效率。

运维维护记录报告全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：运维维护记录报告一、概述运维维护记录报告是指对公司服务器、网络设备以及软件系统等进行维护管理和记录的工作。

通过对运维维护记录的有效整理和分析，可以及时发现问题，及时解决，保障系统的正常运行和数据的安全性。

本报告旨在总结最近一段时间内公司运维维护工作的情况，分析存在的问题和挑战，并提出改进措施，以提高运维维护工作效率和水平。

二、运维维护工作情况总结在过去的一段时间里，公司的运维团队认真负责地做好了服务器、网络设备和软件系统的维护工作。

具体包括对服务器硬件的定期检查和维护、对网络设备的监控和维护、对软件系统的更新和优化等。

通过运维团队的努力，公司的系统稳定性和安全性得到了有效地保障，整体运行情况良好。

三、存在的问题和挑战虽然在运维维护工作中取得了不少成绩，但也存在着一些问题和挑战。

由于公司业务的扩张，服务器数量和网络设备数量逐渐增多，给运维团队带来了更大的工作压力。

部分员工对最新技术的了解和掌握不够，导致了系统更新和优化的效果不明显。

缺乏有效的运维维护记录管理系统，导致了维护记录的混乱和不完整。

对于一些重要的维护工作，缺乏明确的责任分工，导致了工作任务的滞后和工作效率的降低。

四、改进措施为了进一步提高运维维护工作效率和水平，我们提出以下改进措施：1.加强员工技术培训，提升员工对最新技术的了解和掌握，使其能够更好地对系统进行更新和优化。

2.建立健全的运维维护记录管理系统，规范管理维护记录，确保记录的完整和准确。

3.明确责任分工，对于重要的维护工作，明确责任人，确保工作任务的及时完成。

4.加强团队协作，运维团队成员之间要相互支持，共同努力，共同完成各项维护工作。

五、结论通过对公司运维维护记录的整理和分析，我们发现了存在的问题和挑战，并提出了改进措施。

我们相信，只要我们紧密团结，齐心协力，共同努力，就能够解决这些问题，提高运维维护工作效率和水平，保障公司系统的正常运行和数据的安全性。

⼤数据运维⽅向⾯试题⼀、基础题1.请写出http和https请求的区别，并写出遇到过的响应状态码.⼀、https协议需要到ca申请证书，⼀般免费证书很少，需要交费。

⼆、http是超⽂本传输协议，信息是明⽂传输，https 则是具有安全性的ssl加密传输协议。

三、http和https使⽤的是完全不同的连接⽅式，⽤的端⼝也不⼀样，前者是80，后者是443。

四、http的连接很简单，是⽆状态的；HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进⾏加密传输、⾝份认证的⽹络协议，⽐http协议安全。

状态码常⽤：301 永久重定向403 服务器已经理解请求，但是拒绝执⾏404 页⾯丢失500 服务器错误2.请写出在linux系统上⾯搭建系统或者产品等⼤数据平台需要对系统进⾏哪些检查。

从稳定性说：需要检查集群中的每⼀台服务器的命令安装是否完善，环境变量是否配置完毕，每⼀台服务器的软件配置是否有问题。

扩展性: 能够快速扩展机器，横向扩展条件是否具备3.请写出使⽤过的linux系统有哪些版本，如何查看系统信息？（发⾏版本，内核版本等信息）。

Centos 6.5 6.6 x64 1.查看发⾏版本命令：cat /etc/issue2.查看内核版本： cat /proc/version4.请使⽤命令在linux系统中创建⽤户test，⽤户组为test1，⽤户⽬录 /test , 并赋予sudo权限。

useradd -d /test -m test -g test1 -G rootuseradd 选项⽤户名其中各选项含义如下：-c comment 指定⼀段注释性描述。

-d ⽬录指定⽤户主⽬录，如果此⽬录不存在，则同时使⽤-m选项，可以创建主⽬录。

-g ⽤户组指定⽤户所属的⽤户组。

-G ⽤户组，⽤户组指定⽤户所属的附加组。

-s Shell⽂件指定⽤户的登录Shell。

-u ⽤户号指定⽤户的⽤户号，如果同时有-o选项，则可以重复使⽤其他⽤户的标识号。

运维问题分析报告
2019.4.19上午EC项目组，通用机电事业部：凌云，信息化管理部：高成材、要锦涛、白方舟，石化盈科：阎鑫，在方庄207针对2019年截止到4.19日中车各企业在使用EC过程中提出的94个系统bug类型的问题进行了详细研究和分析，最终的分析结果为:
1、18%的问题为工作流和采购进度不一致，问题已解决，bug还未解决。

分析原因：程序update 库的时候执行顺序有影响。

解决办法：加一段强制执行的代码。

2、12%的问题为数据重复，例如：选择评标专家后同一个专家重复出现、分包结束后包重复出现。

问题已解决，bug还未解决。

分析原因：数据量大，后台处理慢，用户重复提交。

解决办法：加了一个数据验证遮罩，防止重复提交，数据库加唯一验证。

3、70%的问题为其它bug，bug都已经解决并更新程序。

1、2问题无法复现，所以导致开发人员无法确认问题出现的原因。

已经安排开发人员针对这些典型性问题类的bug进行统一分析处理，预计4.23处理完毕，具体运维问题明细如下：。

大数据运维面试常用问题一、引言大数据技术的快速发展与广泛应用，使得大数据运维岗位成为了当前热门的职位之一。

在面试过程中，掌握常见的大数据运维问题可以帮助求职者更好地准备面试，展现自己的实力和专业知识。

本文将介绍一些关于大数据运维常见的面试问题及其答案，供大家参考。

二、问题与答案1.H a d o o p的工作原理是什么？H a do op是一种开源的分布式计算框架，采用了分布式存储与计算的思想。

其工作原理主要包括以下几个方面：-H ad oo p将大数据分散存储在多台机器上的分布式文件系统中，如H D FS。

-H ad oo p利用M ap Re d uc e编程模型，在各个节点上并行执行任务，将作业切分成多个小任务并分配给各个节点，最后再将结果整合。

-H ad oo p还具备高可靠性的特点，当某个节点出现故障时，系统可以自动地将任务重新分配给其他节点进行执行。

2.谈谈你对H i v e的理解和使用场景。

H i ve是基于H ad oop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射为一个数据库，通过类S QL的语法进行查询和分析。

Hi ve的主要使用场景包括：-大规模数据分析：H i ve可以处理海量数据，并且支持复杂的数据查询和分析操作。

-数据仓库查询：通过将数据映射为表，可以方便地进行数据的读取与查询。

-数据转换：可以将不同格式的数据转换为目标格式，如将日志数据转换为关系型数据。

3.请简要介绍一下H B a s e的特点和优势。

H B as e是一种面向列的开源数据库，具有以下特点和优势：-高可靠性：HB as e采用多机房多副本的数据冗余设计，保证数据的高可靠性和可用性。

-高扩展性：HB as e采用水平扩展的方式进行数据存储，支持P B级别甚至EB级别的数据处理。

-快速查询：HB as e支持快速的随机读写操作，适用于实时查询和快速响应的场景。

-高并发性：HB as e可以同时处理大量的并发读写请求，保证了系统的高并发性能。