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课程共七大模块, 26 个课时,引用大量大数据运维的实战案例,来讲述大数据平台的架构设计与部署、大数据平台的监控告警、性能调优,涵盖了大数据运维工作的全方位技能点。
模块一:Hadoop 大数据平台的规划与部署,主要讲解 Hadoop 大数据平台的搭建与基础配置;
模块二:Hadoop 分布式架构解析,主要讲解分布式文件系统 HDFS 和分布式资源管理器 Yarn 的运行机制以及内部实现细节;
模块三:Hadoop 外围应用整合实战,主要讲解大数据平台下如何整合一些外围应用,主要是 Spark、Flink 与 Yarn 的整合应用,以及 HBase 集群的部署;
模块四:Hadoop 大数据平台数据收集应用实践,主要讲解数据收集方法以及如何实现快速查询,Filebeat 、 Logstash、Elasticsearch ;
模块五:大数据平台日志传输与可视化应用实践,主要讲解海量数据环境中如何实现数据的实时传输,并实现可视化展示 ;
模块六:大数据平台运维监控体系的构建,主要讲解如何对大数据平台下每个组件的运行状态、服务状态进行监控;
模块七:大数据平台性能调优与运维经验汇总,主要讲解大数据运维中常见的故障处理方法、集群扩缩容、集群调度策略选型等。