Hadoop集群管理和运维

运维工程师的工作内容运维工程师的工作篇一职责：1.负责大数据业务集群的运维工作(Hadoop/Hbase/Hive/ Yarn/ Spark/ Storm/ ES等大数据生态圈组件)确保高可用性。

2.负责集群容量规划、扩容及性能优化；3.参入建设大规模分布式集群的运维、监控和管理平台；4.参与业务架构设计，在设计阶段给出可运维性改进建议；5.深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技及发展方向。

任职要求：1.三年及以上大数据运维工作经验，熟悉hadoop、hbase、hive、Solr、ES等分布式相关技术，熟悉源码尤佳，至少掌握java/python/shell中的一种语言。

2.了解大数据平台应用架构，具备常见问题的基本分析和解决能力。

3.熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层面的问题；4.熟悉nginx、tomcat等web应用及中间件的使用和配置5.强烈的责任心和使命感，执行力强，富有团队合作精神；6.对大数据方向运维有很高的热情和兴趣，能主动学习了解相关知识；运维工程师岗位职责篇二职责：1、负责企业无人机光伏巡检系统云端专家系统的运行安全、平稳，为客户提供畅通、快速、良好的服务感受；2、负责服务器基础环境的部署、配置、办公软硬件、计算机网络的日常维护和管理，保障公司IT设施运行平稳；3、负责办公软硬件、网络环境的故障排除、办公设施的规划与改造，不断提高办公IT 设施的易用性和安全性；4、负责公司网站、企业邮箱、业务系统等信息化系统的日常维护工作和基础用户支持；5、负责处理公司网络和服务器方面突发事件，紧急事件；6、负责公司软件产品的安装指导，承担部分软件售后技术支持工作。

7、企业临时交办的相关任务。

任职要求1、计算机、信息IT类专业本科或以上学历，两年以上工作经验；2、精通Linux操作系统、Windows操作系统、了解体系结构，以及邮件、网站等应用系统的维护、管理，熟练掌握Python/Shell/go/java等至少一门语言；3、熟悉业界主流技术，如Nginx、Tomcat、Mysql、Postgresq等；4、熟悉Zabbix、Nigos等监控工具，熟悉Saltstack、Ansible等自动化运维工具；5、熟悉最新的计算机配置和服务器配置，并能独立部署，掌握排除一般软硬件故障的办法；6、强烈的上进心和求知欲，善于分析和解决问题，较强的学习能力和沟通能力，良好的团队合作精神，能够熟练阅读涉及产品和技术的英文文档；7、各种公有、私有云公司工作过，从事相关维护工作优先；有大数据存储架构设计部署、分布式文件管理等经验的优先，有Python编程能力的优先；有网站开发编程经验或从事过Windows/Linux平台上的编程，或了解Oracle，MySQL，SQI Server等数据库中的一个或多个可以进行简单应用开发，或有参与过企业信息化项目经验者优先。

大数据运维工程师岗位职责简介随着大数据时代的到来，越来越多企业开始使用大数据技术来分析海量数据并提高业务效率。

这就需要专业的大数据运维工程师来维护大数据系统的稳定运行以及数据的高效管理。

本文将会介绍大数据运维工程师的岗位职责，同时分析该职位所需要的技术和能力。

岗位职责维护大数据系统的稳定运行大数据系统运营状况的稳定性是大数据运维工程师的核心职责之一。

运维人员需要针对不同的大数据集群进行监控、检查和维护，确保系统不会出现故障和错误信息。

这个过程通常包括做备份和恢复，开发灾备计划，建立恰当的监控系统等。

如果系统出现了故障或是性能问题，大数据运维人员需要快速定位并修复问题，同时评估和优化系统以提高可靠性和性能。

管理大数据系统的配置大数据技术中包含有众多的配置选项和参数设置。

一个优秀的大数据运维工程师需要了解这些选项和参数，并且知道如何合理地使用它们。

大数据运维工程师可以为不同的数据科学家和其他用户定义适当的数据分析环境和数据管道。

另外，他们还负责确保系统集成在应用程序和建筑中，能够顺利运行。

实施数据治理策略数据治理是确保组织解决方案在企业中取得成功的一个重要部分。

大数据运维工程师需要能够开发和实现数据和元数据治理方案，确保数据追踪、数据质量、数据的安全性等问题可以得到解决。

这个过程通常包括对数据的捕捉、处理、存储、备份和恢复等方面的控制，同时需要确保数据和元数据的准确性和一致性。

实施安全措施大数据系统通常包含敏感数据，而且这些数据的数量非常庞大。

大数据运维工程师需要确保这些数据安全，满足法规要求。

运维人员需要了解安全风险，基于这些风险来建立安全策略。

实施安全策略通常包括访问控制、权限管理、日志记录和审计等方面。

他们还需要评估现有的安全策略，评估其有效性，随时做出必要的调整。

建立和维护技术文档大数据技术十分复杂，大数据系统的设置也很复杂。

大数据运维工程师在运维大数据系统时需要文档化工作，包括为项目建立文档和记录、确保团队其他成员可以理解和理解所涉及的技术知识、并确保不断学习新技术并用通过文档将学习的知识反馈到代码库中。

⼤数据运维的职责和技能要求⼀、⼤数据运维的职责 ⼀）⼤数据运维的职责概述 1、集群管理⼤数据需要分布式系统（集群）相关软软件CDH、HDFS、YARN、Hive、Hbase、Kafka、zookeeper、Spark、Flume、Impala、Hue、Sqoop、Elasticsearch、kibana、MySQL、Oracle等等 2、故障处理商⽤硬件使得故障是常态区分故障等级，优先处理影响实时性业务的故障 3、变更管理以可控的⽅式，⾼效的完成变更⼯作包括配置管理和发布管理 4、容量管理存储空间、允许连接数等都是容器概念在多租户环境下，容器管理尤其重要 5、性能调优不同组件的性能概念不⼀样，如kafka注重吞吐量，hbase注重实时性可⽤需要对组件有深刻的理解 6、架构调优优化⼤数据平台架构，⽀持平台能⼒和产品的不断迭代类似架构师的⼯作 ⼆）运维三板斧：可以解决90%以上的故障处理⼯作 1、运维三板斧简述重启：重启有问题的机器或进程，使其正常⼯作切换：主备切换或猪猪切换，连接正常⼯作的节点查杀：杀死有问题的进程、连接等 2、运维三板斧的问题只能解决故障处理问题，不能解决性能调优、架构优化等问题只能治标，不能治本 3、⼤数据运维和传统运维的不同传统运维⾯对的底层软硬件基本稳固；⼤数据运维⾯对的是商⽤和复杂的Linux版本传统运维⾯对单机架构为主；⼤数据运维⾯对复杂的分布式架构传统运维⼤多维护闭源商业版系统；⼤数据运维通常⾯对开源系统，⽂档⼿册匮乏，对阅读源码要求⾼⼤数据运维对⾃动化⼯具的依赖⼤⼤增加 三）laas层运维⼯作 ⼀般中⼤型企业有⾃⼰的基础设施维护团队，这部分⼯作不会交给⼤多数运维来做 ⼩公司可能需要⼤数据运维兼任这部分⼯作，主要关注三⽅⾯硬件：⼤数据系统⼤多使⽤廉价PC Server或虚拟机，硬件故障时常态，通过告警、⽇志、维护命令等识别故障，并组织硬件更换存储：⼤多使⽤PC Server挂载本地盘的存储⽅式，极少情况会使⽤SAN（存储区域⽹络）或NAS（⽹络附属存储），熟悉分区、格式化、巡检等基本操作⽹络：⽹络的配置变更需要⽐较专业的只是，如有需要可学习CCNA、CCNP等认证课程，但⽹络硬件和配置问题概率很低，主要关注丢包、延时 四）⼤数据运维的⼯作职责 1、HDFS运维⼯作 1、容量管理HDFS空间使⽤率超过80%要报警，若是多租户环境，租户的配额空间也可能⽤完熟悉hdfs，fsck，distcp等常⽤命令，会使⽤DataNode均衡器 2、进程管理namenode的进程是重点熟悉dfsadmin等命令怎么做namenode⾼可⽤ 3、故障管理Hadoop最常见的错误是硬盘损坏（所以相关的监控，可以要有，指定好相应的预案） 4、配置管理hdfs-site.xml中的参数配置 2、MapReduce运维⼯作 1、进程管理jobtracker进程故障概率⽐较低，有问题可以通过重启解决组件的⾼可⽤ 2、配置管理mapred-site.xml中的参数设置 3、Yarn运维⼯作 1、故障管理主要是当任务异常中⽌时看⽇志排查，通常故障原因会集中在资源问题、权限问题、代码问题中的⼀种 2、进程管理ResourceManager主要是学会配置HANodeManager进程挂掉不重要，重启即可 3、配置管理yarn-site.xml中的参数设置，主要分三块配置：scheduler、ResourceManager、NodeManager 4、Hive/Impala运维⼯作 1、SQL问题排查结果不对，主要原因可能是SQL错误、数据不存在、UDF错误等，需要靠经验排查慢SQL，这类问题开发经常会找运维排查，原因有可能是劣质SQL、数据量⼤，ye 2、元数据管理Hive和Impala共⽤Hive的元数据，存在关系型数据库中 5、其他组件 根据组件⽤途、特性、关注点的不同，运维⼯作各不相同HBase关注读写性能、服务的可⽤性Kafka关注吞吐量、负载均衡、消息不丢机制Flume关注吞吐量、故障后得到快速恢复.................................................⼆、⼤数据运维的技能 ⼀）扎实的Linux应⽤技能Linux相关的管理⼯具grep、sed、awk等，语⾔shell、Python等关系型数据库MySQL、postgresql等关系型数据库技能计算机⽹络、操作系统等基础Hadoop⽣态圈的各组件原理、架构和使⽤技术经验的积累 ⼆）丰富的⾏业领域知识、经验沟通能⼒强：⾔之有理有据懂业务：⼤数据应⽤架构 三）阅读英⽂⽂档的能⼒ 四）学习新技术的狂热。

haadmin -getservicestate 参数haadmin命令是Hadoop管理节点上的一个工具，用于进行Hadoop集群的管理和操作。

其中，-getservicestate参数用于获取指定服务的状态信息。

以下是相关参考内容。

1. 官方文档:在Hadoop官方文档中，可以找到haadmin命令的详细说明和使用示例。

通过-haadmin命令，可以获取-haadmin命令的参数和说明。

通过-getservicestate参数，可以获取指定服务的状态信息。

示例使用：```$ hdfs haadmin -getServiceState <serviceId>```其中，`<serviceId>`是Hadoop集群中指定服务的唯一标识符。

该文档提供了haadmin命令的详细介绍和使用方法，可以作为参考来了解-getservicestate参数的具体用法。

2. 博客文章:在一些Hadoop相关的博客文章中，可以找到haadmin命令的使用示例和实际应用场景。

这些文章经常提供了详细的步骤和说明，以帮助读者更好地理解和使用该命令。

文章示例：```$ hdfs haadmin -getServiceState nn1```上述命令将返回名为`nn1`的NameNode的服务状态信息。

这对于监控和故障排除非常有用。

这些博客文章提供了关于haadmin命令的现实应用案例，可以根据实际需求进行参考。

3. Hadoop书籍:一些Hadoop相关的书籍也提供了关于haadmin命令和-getservicestate参数的讲解和应用示例。

这些书籍通常提供了更加全面和深入的理解，将haadmin命令放在Hadoop集群管理和运维的背景中进行介绍。

书籍示例：```hdfs haadmin -getServiceState mycluster```命令`-getServiceState mycluster`可以用于获取名为`mycluster`的Hadoop集群中所有服务的状态信息。

大数据运维岗位职责随着大数据技术的迅速发展，大数据运维岗位的需求也越来越大。

大数据运维人员是负责管理、维护、优化大数据平台的专业职业人员。

大数据运维岗位的职责很多，在本文中，我们将详细介绍大数据运维岗位的职责和技能要求。

1. 系统部署和管理大数据运维人员需要负责数据中心、云平台以及大数据集群的部署和管理。

在系统部署方面，大数据运维人员需要了解各种大数据平台的特点和优缺点，选择最适合公司需求的平台，并负责平台的部署、配置和测试。

在系统管理方面，大数据运维人员需要监控平台运行状态，及时发现和排除故障，确保系统的高可用性和安全性。

2. 数据存储和处理大数据运维人员需要负责数据存储和处理方面的工作。

数据存储是指对企业的数据分析进行存储、备份和管理；数据处理是指对企业的数据进行分析、挖掘、优化和清洗，从而为企业的决策和业务拓展提供支持。

在这方面，大数据运维人员需要掌握Hadoop、HBase、MapReduce等相关技术，能够利用这些技术构建高效可靠的大数据存储和处理系统。

3. 系统监控和调优大数据运维人员需要负责大数据平台的监控和调优工作。

在监控方面，大数据运维人员需要了解平台运行的各个环节，及时发现和排除问题，确保平台的高可用性和稳定性。

在调优方面，大数据运维人员需要分析平台的性能瓶颈，优化平台的性能和效率。

4. 安全监控和管理大数据平台的安全性是非常重要的。

大数据运维人员需要负责企业大数据平台的安全监控和管理工作，确保大数据平台的安全性。

这包括对用户访问权限的管理、对数据传输的加密、对系统漏洞的修复等方面的工作。

在这方面，大数据运维人员需要了解大数据安全的风险和挑战，掌握安全监控和管理的相关技术。

5. 维护综合技能大数据运维人员需要拥有一些维护综合技能。

这包括与客户沟通协调能力、团队协作能力、学习能力等方面的能力。

大数据运维人员必须能够与客户沟通，理解客户的需求，并协助团队实现相关业务。

同时，大数据运维人员还需要拥有自主学习和不断进步的能力，通过学习开源组件、最新技术和最佳实践，提高自己的技能水平，以更好地服务于企业。

大数据运维工程师
职位信息
1、负责Hadoop集群运维管理、升级扩容、集群性能和资源利用率优化；及时处理Hadoop集群运行中出现的问题。

2、保障Hadoop集群核心服务稳定、高效运行；通过技术优化提升数据平台的运行质量和响应速度。

3、开发基于Hadoop集群的自动化集群运维、集群监控、集群资源计量等工具。

4、为线上服务高效稳定运行负责，支撑业务和数据量的快速扩张。

5、负责开发、完善运维内部系统及辅助系统，提升运维质量及效率。

岗位要求：
1、至少3年以上大数据运维经验，深入理解linux系统，运维体系结构，精于容量规划、架构设计、性能优化。

2、熟悉Hadoop大数据生态圈，包括但不限于
HDFS/YARN/Hive/Hbase/Kafka/zookeeper/Spar k/Elasticsearch等。

3、至少熟悉python/shell一种或多种语言，可独立编写维护及监控脚本。

4、有Yarn资源调度和Hive性能优化经验的优先；有hadoop、kafka、spark等开源组件源码优化经验优先；
5、有多节点集群运维经验优先；熟悉ansible等自动化部署工具。

6、具备很强的ownership，故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力；具备良好的学习能力及英文阅读能力。

Hadoop运维工程师岗位职责范本岗位职责：1. 负责Hadoop集群的安装、配置和维护，保证其稳定、高效运行。

根据业务需求，完成Hadoop集群的部署和扩展，并进行性能调优，提高集群的处理能力和吞吐量。

2. 负责设计和实施Hadoop集群的监控体系，监控集群的各项指标，及时发现并解决问题。

对集群的资源利用率、任务运行状态、节点健康状况等进行监测和分析，提供预警和告警机制，确保集群的稳定性和可用性。

3. 负责Hadoop集群的故障排除和问题解决。

及时响应和处理集群中的错误日志、警告信息和异常事件。

分析和定位问题的根本原因，提供解决方案，并确保问题不再重复出现。

4. 负责Hadoop集群的数据备份、恢复和灾备方案的设计和实施。

制定数据备份策略，定期备份关键数据，保证数据的可靠性和完整性。

同时，设计和实施灾备方案，保证数据的持久性和可恢复性，在发生灾难性故障时，能够快速恢复集群。

5. 负责Hadoop集群的安全管理和权限控制。

制定合理的安全策略，保护集群的敏感数据和计算资源。

管理用户和角色的访问权限，限制和监控用户的操作行为。

及时更新和修复集群的安全漏洞，保证集群的安全性和稳定性。

6. 参与Hadoop集群性能优化和调优工作。

分析和监测集群的性能指标，寻找性能瓶颈，提出优化方案，并进行实施。

包括并发控制、数据压缩、调度策略等方面的优化，提高集群的执行效率和响应速度。

7. 提供Hadoop集群的技术支持和培训。

解答用户的咨询和问题，协助用户解决使用中的困难和障碍。

定期组织培训班，传授Hadoop集群的基础知识和操作技巧，提高用户的使用能力和技术水平。

8. 跟踪和研究Hadoop及相关技术的发展动向，持续学习和掌握最新的技术知识。

参与相关技术社区和论坛的讨论，分享和交流经验和理解。

及时了解行业的最新技术趋势，为集群的优化和升级提供参考和建议。

9. 协调和沟通与其他团队和部门的合作，解决跨部门的技术问题和需求。

运维中的集群管理技术随着互联网的发展，云计算和大数据的兴起，集群管理技术成为了运维领域不可或缺的一部分。

集群管理技术可以帮助企业快速、高效地管理大规模服务器集群，提高运维效率和稳定性。

本文将从集群管理技术的概念、原理、应用等方面进行探讨。

一、集群管理技术的概念集群管理技术是指将多台服务器集成为一个逻辑上统一的整体，通过软件管理工具对其进行集中管理，实现对所有服务器进行统一配置、部署、监控等操作。

集群管理技术主要包括负载均衡、高可用性、自动化运维等方面。

在云计算和大数据等领域中，集群管理技术被广泛应用。

二、集群管理技术的原理集群管理技术的实现原理主要分为两个方面，即软件层面和硬件层面。

软件层面：通过软件实现集群管理可以采用分布式计算、分布式存储等技术。

例如，Hadoop采用分布式计算技术，实现对大规模数据的高效处理。

Kubernetes是一个开源容器调度平台，可以自动化地部署、管理和扩展容器。

Puppet是一个自动化配置管理工具，可以帮助管理员实现对服务器的快速配置和管理。

硬件层面：通过硬件实现集群管理可以采用服务器集中管理、存储域网等技术。

服务器集中管理技术是指通过网络技术将多台服务器统一管理，实现对服务器的遥测监控、配置管理等操作。

存储域网技术是指在数据中心内建立高速网络互联的存储区域网络，实现数据存储的集中管理和统一管理。

三、集群管理技术的应用集群管理技术的应用涵盖了云计算、大数据、虚拟化等领域，是提高企业运维效率和稳定性的一种关键技术。

在云计算领域中，集群管理技术被广泛应用于构建云服务平台。

通过对多台服务器进行集成管理，实现对云资源的统一管理和优化配置。

例如，OpenStack是一种基于集群管理技术的云计算操作系统，可以实现对云资源的管理、调度、监控等操作。

在大数据领域中，集群管理技术帮助企业实现了对庞大数据量的高效处理。

例如，Hadoop是一种开源的分布式计算框架，通过将任务分配到多台服务器上执行，实现了对大规模数据的高效处理和分析。

大数据运维工程师工作内容引言大数据运维工程师是负责管理和维护大数据平台的专业人员。

随着大数据技术的飞速发展和广泛应用，大数据运维工程师的需求也越来越高。

本文将重点介绍大数据运维工程师的工作内容，包括大数据平台的搭建与维护、数据安全与备份、性能调优等方面的内容。

1. 大数据平台的搭建与维护作为大数据运维工程师，首要任务是搭建一个可靠、高效的大数据平台。

以下是大数据平台搭建与维护的主要工作内容：1.1 选择合适的大数据技术栈大数据技术栈包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。

根据业务需求和数据规模，选择合适的技术栈是非常重要的。

大数据运维工程师需要对各种技术栈有深入了解，并根据具体情况进行选择和配置。

1.2 安装和配置大数据软件大数据平台的搭建过程中，需要安装和配置各种大数据软件。

大数据运维工程师需要熟悉各个软件的安装和配置方法，并保证安装过程中的顺利进行。

1.3 搭建分布式文件系统和集群管理大数据平台通常采用分布式文件系统（如HDFS）和集群管理工具（如YARN）来管理和存储大量的数据。

大数据运维工程师需要搭建和维护这些系统，确保其可靠性和高可用性。

1.4 部署和管理数据处理引擎大数据平台的核心是数据处理引擎，如Hadoop和Spark。

大数据运维工程师需要部署、配置和管理这些引擎，确保其运行稳定和高效。

1.5 监控和故障排查大数据平台的运行需要进行实时监控，以及对故障进行排查和修复。

大数据运维工程师需要掌握各种监控工具和技术，及时发现和解决问题，保证数据平台的稳定运行。

2. 数据安全与备份大数据平台存储了大量的敏感数据，数据安全和备份是大数据运维工程师的重要任务之一。

以下是数据安全与备份的主要工作内容：2.1 数据加密与权限控制大数据平台的数据需要进行加密，以防止数据泄露和未经授权的访问。

大数据运维工程师需要熟悉各种数据加密技术，并合理设置权限，确保只有授权人员能够访问数据。

2.2 数据备份与恢复大数据平台的数据备份是防止数据丢失的重要手段。