大数据系统运维（大数据应用人才培养系列教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘鹏，张燕，姜才康，陶建辉 著

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• 大数据
• 运维
• 系统
• Hadoop
• Spark
• 数据工程
• 大数据应用
• 运维实践
• 集群管理
• 人才培养

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302493266

版次：1

商品编码：12350829

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：199

字数：310000

编辑推荐

作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发，对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心，没有配置管理，就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图，随时可能迷失方向；同时，在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具，掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理，故障管理，变更管理和升级管理是基础性的，也是日常性的运维工作；安全管理，性能管理，服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶，也是比较复杂的内容；且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。

内容简介

《大数据系统运维》是大数据应用人才培养系列教材中的一册，讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务，包括配置管理、系统管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、应用变更管理、升级管理及服务资源管理，内容全面且翔实，兼具基础理论知识与运维实践经验，特别是重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能，以保障大数据系统的稳定可靠运行，更好地支撑大数据的商业应用价值。

本书具有很强的系统性和实践指导性，可以作为培养应用型人才的课程教材，也同样适合于有意从事IT系统运维工作的广大从业者和爱好者作为参考书。

作者简介

姜才康同志，华东计算所硕士毕业，现任中国外汇交易中心工程运行部总经理。长期从事银行间市场（含外汇市场、货币市场、债券市场、衍生品市场）的系统设计开发、系统运维、标准制定等工作。主持或技术担纲完成了数十项全国性大型关键系统建设及重点研究项目，探索中国金融领域的系统建设技术路径及方法；构建全方位的银行间市场风险治理和运维安全体系；制定多项银行间市场技术规划及技术标准，建成并不断完善银行间市场技术生态圈。数十次获得人民银行科技发展奖和上海市科技进步奖。

目录

第1章 配置管理

1.1 配置管理内容 2

1.1.1 配置管理术语定义 2

1.1.2 应用软件配置 3

1.1.3 硬件配置 4

1.2 配置管理方法 8

1.2.1 配置流程 9

1.2.2 配置自动发现 13

1.3 配置管理工具 14

1.3.1 CMDB数据库介绍与实践 14

1.3.2 自动配置工具 17

1.3.3 云时代下的CMDB 29

1.4 其他运维工具 29

1.4.1 Ambari 29

1.4.2 CLI工具 32

1.4.3 Ganglia 33

1.4.4 Cloudera Manager 34

1.4.5 其他工具 38

1.5 作业与练习 39

参考文献 39

第2章 系统管理及日常巡检

2.1 系统建设 40

2.1.1 技术方案 41

2.1.2 部署实施 43

2.1.3 测试验收 47

2.2 系统管理对象 48

2.2.1 系统管理对象 48

2.2.2 系统软件 49

2.2.3 系统硬件 61

2.2.4 系统数据 62

2.2.5 IT供应商 62

2.3 系统管理内容 63

2.3.1 事件管理 64

2.3.2 问题管理 64

2.3.3 配置管理 65

2.3.4 变更管理 66

2.3.5 发布管理 66

2.3.6 知识管理 67

2.3.7 日志管理 67

2.3.8 备份管理 68

2.4 系统管理工具 68

2.4.1 资产管理 69

2.4.2 监控管理 69

2.4.3 流程管理 70

2.4.4 外包管理 71

2.5 系统管理制度规范 71

2.5.1 系统管理标准 71

2.5.2 系统管理制度 72

2.5.3 系统管理规范 72

2.6 日常巡检 73

2.6.1 检查内容分类 73

2.6.2 巡检方法分类 74

2.6.3 巡检流程 75

2.7 作业与练习 76

参考文献 77

第3章 故障管理

3.1 集群结构 78

3.2 故障报告 80

3.2.1 发现 80

3.2.2 影响分析 81

3.3 故障处理 82

3.3.1 故障诊断 82

3.3.2 故障排除 83

3.4 故障后期管理 84

3.4.1 建立和更新知识库 84

3.4.2 故障预防 85

3.5 作业与练习 86

参考文献 86

第4章 性能管理

4.1 性能分析 87

4.1.1 性能因子 87

4.1.2 性能指标 88

4.2 性能监控工具 90

4.2.1 GUI 90

4.2.2 集群CLI 94

4.2.3 操作系统自带工具 99

4.2.4 Ganglia 105

4.2.5 其他监控工具 107

4.3 性能优化 107

4.3.1 Hadoop集群配置规划优化 107

4.3.2 Hadoop性能优化 108

4.3.3 作业优化 112

4.4 作业与练习 120

参考文献 120

第5章 安全管理

5.1 安全概述 121

5.2 资产安全管理 122

5.2.1 环境设施安全 122

5.2.2 设备安全 123

5.3 应用安全 123

5.3.1 技术安全 123

5.3.2 数据安全 127

5.4 安全威胁 129

5.4.1 人为失误 129

5.4.2 外部攻击 131

5.4.3 信息泄密 132

5.4.4 灾害 133

5.5 安全措施 133

5.5.1 安全制度规范 133

5.5.2 安全防范措施 134

5.6 作业与练习 135

参考文献 136

第6章 高可用性管理

6.1 高可用性概述 137

6.2 高可用性技术 138

6.2.1 系统架构 138

6.2.2 容灾 140

6.2.3 监控 140

6.2.4 故障转移 148

6.3 业务连续性管理 149

6.3.1 灾备系统 149

6.3.2 应急预案 153

6.3.3 日常演练 154

6.4 作业与练习 155

第7章 应用变更管理

7.1 变更管理概述 156

7.1.1 变更管理目标 156

7.1.2 变更管理范围 156

7.1.3 变更管理的种类 157

7.1.4 变更管理的原则 157

7.2 变更管理流程 158

7.2.1 变更的组织架构 158

7.2.2 变更的管理策略 158

7.2.3 变更的流程控制 158

7.2.4 变更管理流程 158

7.3 变更配置管理 161

7.4 作业与练习 161

参考文献 161

第8章 升级管理

8.1 Hadoop升级管理 162

8.1.1 Hadoop升级风险 163

8.1.2 HDFS的数据和元数据升级 163

8.1.3 YARN升级配置 164

8.2 Spark升级管理 164

8.2.1 Spark特性 165

8.2.2 Spark生态系统 166

8.3 Hive SQL升级管理 166

8.3.1 Hive SQL体系结构 167

8.3.2 安装配置 167

8.4 ZooKeeper升级管理 169

8.4.1 单机模式 169

8.4.2 集群模式 170

8.5 作业与练习 171

参考文献 172

第9章 服务资源管理

9.1 业务能力管理 173

9.1.1 业务需求评估 173

9.1.2 业务需求趋势预测 174

9.2 服务能力管理 176

9.2.1 人员能力动态管理 176

9.2.2 服务成本动态管理 177

9.2.3 技术与工具管理 179

9.3 服务资源整合 179

9.3.1 不同角色的责权划分 179

9.3.2 用户、供应商、厂商的典型协作方式 181

9.4 作业与练习 183

参考文献 184

附录A 大数据和人工智能实验环境

附录B Hadoop环境要求

附录C 名词解释

前言/序言

随着信息技术，尤其是互联网技术的迅速发展，各种新技术应用不断渗透到人们的生活中，影响并改变着传统的生活和工作方式。现代社会高度依赖计算机提供的相关服务，人们的一举一动，几乎都在触发计算机的计算，直接或者间接产生大量数据。现今，大数据已广为人知，被认为是信息时代的“新石油”。据不完全统计，大数据量呈现出每两年翻一倍的爆炸性增长态势，隐藏着巨大的机会和价值，并将给社会带来诸多变革和发展，已引起学界、政界以及产业界的广泛关注，各行业已纷纷建立起大数据处理系统，通过对数据的分析和挖据，为经济、社会甚至国防安全等提供帮助。

大数据系统运维（大数据应用人才培养系列教材） 内容梗概 本书是“大数据应用人才培养系列教材”中的一本，专注于大数据系统运维的理论与实践。在当今数据爆炸式增长的时代，如何有效地部署、管理、监控和优化庞大而复杂的大数据系统，已经成为企业数字化转型中的关键环节。本书旨在为大数据应用人才的培养提供系统性的指导，帮助读者掌握大数据系统运维的核心技能，应对实际工作中的挑战。 本书内容结构清晰，从基础概念入手，逐步深入到高级运维技术，涵盖了大数据系统生命周期的各个阶段。全书共分为九章，每一章都围绕大数据系统运维的特定主题展开，并配以丰富的案例和实践指导。 第一章：大数据系统运维概述 本章首先为读者勾勒出大数据系统运维的宏观图景。我们将深入探讨大数据时代对运维提出的新挑战，例如数据量的急剧增长、数据类型的多样化、系统复杂性的增加以及对实时性、可靠性和安全性的更高要求。接着，本章将详细阐述大数据系统运维的核心职责，包括但不限于：集群的搭建与部署、资源的规划与分配、系统的监控与告警、故障的排查与恢复、性能的调优与优化、安全策略的制定与执行、以及成本的控制与管理。通过对这些核心职责的梳理，读者能够对大数据系统运维的广度和深度有一个初步的认识，为后续的学习打下坚实的基础。 第二章：大数据集群基础架构与部署 本章将聚焦于大数据集群的基础架构和部署流程。我们将深入剖析当前主流的大数据存储和计算框架，如Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, YARN）、Spark、Hive、HBase等，并介绍它们在集群中的部署方式和相互关系。读者将学习到如何根据业务需求选择合适的集群规模和配置，如何进行网络、存储、CPU等资源的规划，以及如何执行详细的安装和配置步骤。此外，本章还将介绍分布式集群部署中常见的工具和技术，例如Ansible, Puppet等自动化部署工具，以及Kubernetes等容器化编排技术在管理大数据集群中的应用。我们将通过实际部署案例，引导读者亲手搭建一个基础的大数据集群，从而掌握从零开始构建大数据运行环境的能力。 第三章：大数据集群监控与告警机制 一个稳定运行的大数据系统离不开完善的监控与告警机制。本章将深入探讨大数据集群的监控维度和常用工具。我们将介绍对HDFS、YARN、Spark等核心组件的性能指标进行监控的方法，例如存储空间的利用率、节点的健康状态、作业的执行情况、内存和CPU的使用率、网络流量等。同时，本章还将介绍业界广泛使用的大数据监控工具，如Ganglia, Nagios, Prometheus, Grafana等，并讲解如何利用它们搭建统一的监控平台，实现数据的可视化展示和实时分析。更重要的是，我们将详细阐述如何设计和配置有效的告警规则，当系统出现异常情况时，能够及时地通知运维人员，以便迅速响应和处理，最大限度地减少系统停机时间。 第四章：大数据系统性能调优与优化 随着大数据量的不断增长和业务复杂度的提高，大数据系统的性能优化成为运维工作的重中之重。本章将系统地介绍大数据系统性能调优的策略和方法。我们将从存储层面和计算层面两个维度展开讲解。在存储层面，我们将探讨HDFS的块大小、副本数、读写策略等参数的优化；在计算层面，我们将深入分析Spark和MapReduce作业的执行计划，讲解如何通过调整并行度、内存分配、Shuffle参数、序列化方式等来提升作业的执行效率。此外，本章还将重点介绍分布式数据库（如HBase）的表设计、区域划分、缓存策略等优化技巧。通过学习本章内容，读者将掌握定位性能瓶颈、分析慢查询、优化作业配置以及进行系统级参数调整的综合能力。 第五章：大数据系统故障排查与恢复 在大数据系统复杂多变的运行环境中，故障的发生是不可避免的。本章将是本书的重点之一，旨在教授读者如何有效地进行大数据系统故障的排查与恢复。我们将系统地分析大数据集群中可能出现的各类故障，包括但不限于节点宕机、磁盘故障、网络中断、进程异常、数据损坏、应用程序错误等。对于每种类型的故障，本章将提供详细的排查步骤和方法，例如如何通过查看日志文件、分析监控数据、使用诊断工具等来快速定位故障原因。在故障恢复方面，我们将介绍HDFS的NameNode高可用配置、JournalNode机制、DataNode故障恢复流程，以及YARN ResourceManager的备用机制。此外，本章还将讲解数据备份与恢复的策略，以及如何在紧急情况下快速恢复数据和业务。 第六章：大数据系统安全管理 在大数据时代，数据安全的重要性不言而喻。本章将全面讲解大数据系统的安全管理策略与实践。我们将从访问控制、身份认证、数据加密、网络安全等多个维度进行深入探讨。读者将学习到如何在Hadoop生态系统中实现Kerberos认证，如何配置Ranger和Sentry进行细粒度的访问控制，以及如何对存储在HDFS上的敏感数据进行加密。此外，本章还将介绍防火墙配置、VPN使用、入侵检测等网络安全措施，以及如何定期进行安全审计和漏洞扫描，从而构建一个多层次、全方位的安全防护体系，确保大数据资产的安全。 第七章：大数据存储与数据管理 本章将深入探讨大数据存储技术及其管理。我们将详细介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构设计、工作原理、读写流程，以及如何在实际运维中进行HDFS的容量规划、数据生命周期管理和元数据管理。除了HDFS，我们还将介绍其他主流的大数据存储方案，如Amazon S3、Azure Blob Storage等云存储服务，以及NoSQL数据库（如HBase, Cassandra）在不同场景下的应用和运维要点。本章还将关注数据治理和数据质量管理，包括数据备份、归档、元数据管理、数据血缘追踪等，帮助读者构建高效、安全、可靠的数据存储体系。 第八章：大数据计算框架运维 大数据系统的核心在于计算框架，本章将聚焦于主流大数据计算框架的运维。我们将深入讲解Spark的运行模式（Standalone, YARN, Kubernetes），YARN的资源调度机制，以及MapReduce的作业提交和执行流程。读者将学习如何监控Spark和MapReduce作业的执行状态，如何优化资源分配，如何排查作业执行缓慢或失败的原因。此外，本章还将介绍SQL on Hadoop工具，如Hive和Impala的部署和性能调优，以及流式计算框架（如Storm, Flink）的运维要点，帮助读者全面掌握大数据计算平台的管理能力。 第九章：大数据系统运维实践与案例分析 在前八章的基础上，本章将通过实际的运维案例，将所学知识融会贯通，并提升读者的实战能力。我们将选取不同行业、不同规模的大数据应用场景，深入分析其系统架构、运维挑战和解决方案。例如，我们将分析一个电商平台的大数据分析系统的搭建与运维，一个金融机构的实时风控平台的部署与监控，以及一个物联网设备数据采集与处理平台的优化与安全加固。通过对这些案例的深入剖析，读者将能够理解在大数据系统运维中遇到的各种实际问题，并学习到行之有效的解决思路和方法。本章旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，为应对真实世界的大数据运维工作做好充分准备。 总结 《大数据系统运维（大数据应用人才培养系列教材）》是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体的专业教材。本书内容全面，结构合理，语言通俗易懂，案例丰富，旨在为读者提供一条清晰的学习路径，帮助其掌握大数据系统运维的核心技能，成为一名优秀的大数据应用人才。无论您是即将进入大数据领域的初学者，还是希望提升技能的在职运维工程师，本书都将是您宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《大数据系统运维》这本书时，就被它系统性的知识体系所吸引。在当今这个数据爆炸的时代，理解和掌握大数据系统的运维至关重要，而这本书恰好填补了这一领域的空白。作者不仅仅停留在理论层面，更是深入浅出地讲解了如何在实际环境中搭建、管理和维护大数据平台。从早期规划、集群选型，到后期的数据治理、性能优化，这本书几乎涵盖了大数据运维的全生命周期。我尤其欣赏书中关于集群扩展性和高可用性设计的详细论述，这对于应对不断增长的数据量和业务需求至关重要。书中关于故障排查和性能调优的章节，更是包含了大量实用技巧和经验总结，能够帮助运维人员迅速定位问题，提升系统效率。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的大数据架构师在手把手地传授运维之道。对于任何希望在大数据领域深入发展的技术人员来说，这本书都绝对是不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对大数据系统的运维一直感到有些茫然，总觉得它是一个庞大而复杂的体系，难以捉摸。直到我读了《大数据系统运维》这本书，才茅塞顿开。作者以非常清晰的逻辑，将大数据系统的运维过程分解成了一个个易于理解的模块。从基础的集群搭建，到复杂的性能调优，再到关键的监控与告警，每一个环节的讲解都非常细致。我特别喜欢书中关于“根因分析”的部分，它教会了我如何系统性地思考问题，而不是头痛医头脚痛医脚。书中列举的那些经典的运维场景和解决方案，都非常贴近实际工作，让我在阅读的同时，脑海中不断浮现出自己遇到的问题，并且找到了解决的方向。这本书的优点在于，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，让你真正理解背后的原理，从而能够举一反三，灵活应对各种复杂情况。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这个正在转型大数据运维的小伙伴来说，简直是雪中送炭！我之前主要从事传统IT运维，对于大数据这种分布式、高并发的系统感觉束手无策。翻开《大数据系统运维》后，我发现作者的讲解非常通俗易懂，即使是一些我从未接触过的概念，也能很快理解。书中对于Hadoop生态系统，比如HDFS、YARN、MapReduce等核心组件的运维，都有非常详细的介绍，从安装配置到日常管理，再到性能优化，事无巨细。尤其让我印象深刻的是，书中关于大数据集群的资源管理和作业调度策略的讲解，让我对如何更有效地利用计算资源有了全新的认识。此外，书中还涵盖了大数据安全的运维，这对于保护企业宝贵的数据资产至关重要。这本书不仅提供了操作指南，更重要的是它培养了我的大数据运维思维，让我能够更加自信地面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是大数据领域运维的宝藏！作为一个在大数据平台上摸爬滚打多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性梳理和深入讲解大数据系统运维知识的书籍，而《大数据系统运维》恰恰满足了我的迫切需求。它不仅仅罗列了各种技术名词，而是从整体架构出发，层层剥离，将复杂的分布式系统运维逻辑梳理得井井有条。书中对于Hadoop、Spark、HBase等核心大数据组件的部署、配置、调优，都有非常详尽的阐述，无论是初学者还是有一定经验的运维人员，都能从中获益匪浅。特别让我印象深刻的是，作者在介绍监控与告警机制时，列举了非常多的实际案例，讲解了如何设计一套行之有效的监控体系，以及如何应对各种突发故障，这对于保证大数据平台的稳定运行至关重要。此外，书中对于数据安全和容灾备份的讲解也十分到位，让我对如何构建高可用、可信赖的大数据基础设施有了更深的理解。这本书的语言风格流畅易懂，即便是一些比较抽象的概念，作者也能通过形象的比喻和清晰的图示将其讲透，极大地降低了学习难度。

评分☆☆☆☆☆

《大数据系统运维》这本书的出现，无疑为大数据应用人才的培养注入了新的活力。作为一名教育工作者，我一直在寻找能够系统性地讲解大数据系统运维知识的教材，而这本书恰恰能满足这一需求。作者从理论到实践，从宏观到微观，将复杂的概念层层递进，讲解得深入浅出。书中对于大数据基础设施的规划、部署、监控、调优以及安全防护等方面，都进行了详尽的阐述，内容全面且实用。尤其值得称赞的是，书中大量引用了实际案例，结合了当前大数据技术发展的最新趋势，这使得教材的内容更具前瞻性和指导性。它不仅能够帮助学生掌握大数据系统的运维技能，更能培养他们的解决问题能力和创新思维。我相信，这本书的出版，将对我国大数据领域人才的培养产生积极而深远的影响。