大數據係統運維（大數據應用人纔培養係列教材） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉鵬，張燕，薑纔康，陶建輝 著

圖書標籤:

• 大數據
• 運維
• 係統
• Hadoop
• Spark
• 數據工程
• 大數據應用
• 運維實踐
• 集群管理
• 人纔培養

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302493266

版次：1

商品編碼：12350829

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：199

字數：310000

編輯推薦

作者具有豐富的一綫經驗。重點介紹瞭大數據係統的運維特點及運維技能。本書從運維工作的分類齣發，對每種運維工作都進行瞭由淺入深的介紹。配置管理是整個運維工作的基礎和核心，沒有配置管理，就如同在復雜的城市道路中行走沒有瞭地圖，隨時可能迷失方嚮；同時，在配置管理章節介紹大數據技術的運維管理工具，掌握這些工具能有效地提高工作效率。係統管理，故障管理，變更管理和升級管理是基礎性的，也是日常性的運維工作；安全管理，性能管理，服務資源管理和高可用管理則在運維工作中相對比較高階，也是比較復雜的內容；且係統運維注重強調標準、流程和製度。本書側重理論和實踐的結閤。

內容簡介

《大數據係統運維》是大數據應用人纔培養係列教材中的一冊，講解瞭大數據係統運行維護過程中的各個主要階段及其任務，包括配置管理、係統管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、應用變更管理、升級管理及服務資源管理，內容全麵且翔實，兼具基礎理論知識與運維實踐經驗，特彆是重點介紹瞭大數據係統的運維特點及運維技能，以保障大數據係統的穩定可靠運行，更好地支撐大數據的商業應用價值。

本書具有很強的係統性和實踐指導性，可以作為培養應用型人纔的課程教材，也同樣適閤於有意從事IT係統運維工作的廣大從業者和愛好者作為參考書。

作者簡介

薑纔康同誌，華東計算所碩士畢業，現任中國外匯交易中心工程運行部總經理。長期從事銀行間市場（含外匯市場、貨幣市場、債券市場、衍生品市場）的係統設計開發、係統運維、標準製定等工作。主持或技術擔綱完成瞭數十項全國性大型關鍵係統建設及重點研究項目，探索中國金融領域的係統建設技術路徑及方法；構建全方位的銀行間市場風險治理和運維安全體係；製定多項銀行間市場技術規劃及技術標準，建成並不斷完善銀行間市場技術生態圈。數十次獲得人民銀行科技發展奬和上海市科技進步奬。

目錄

第1章 配置管理

1.1 配置管理內容 2

1.1.1 配置管理術語定義 2

1.1.2 應用軟件配置 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 配置自動發現 13

1.3 配置管理工具 14

1.3.1 CMDB數據庫介紹與實踐 14

1.3.2 自動配置工具 17

1.3.3 雲時代下的CMDB 29

1.4 其他運維工具 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 作業與練習 39

參考文獻 39

第2章 係統管理及日常巡檢

2.1 係統建設 40

2.1.1 技術方案 41

2.1.2 部署實施 43

2.1.3 測試驗收 47

2.2 係統管理對象 48

2.2.1 係統管理對象 48

2.2.2 係統軟件 49

2.2.3 係統硬件 61

2.2.4 係統數據 62

2.2.5 IT供應商 62

2.3 係統管理內容 63

2.3.1 事件管理 64

2.3.2 問題管理 64

2.3.3 配置管理 65

2.3.4 變更管理 66

2.3.5 發布管理 66

2.3.6 知識管理 67

2.3.7 日誌管理 67

2.3.8 備份管理 68

2.4 係統管理工具 68

2.4.1 資産管理 69

2.4.2 監控管理 69

2.4.3 流程管理 70

2.4.4 外包管理 71

2.5 係統管理製度規範 71

2.5.1 係統管理標準 71

2.5.2 係統管理製度 72

2.5.3 係統管理規範 72

2.6 日常巡檢 73

2.6.1 檢查內容分類 73

2.6.2 巡檢方法分類 74

2.6.3 巡檢流程 75

2.7 作業與練習 76

參考文獻 77

第3章 故障管理

3.1 集群結構 78

3.2 故障報告 80

3.2.1 發現 80

3.2.2 影響分析 81

3.3 故障處理 82

3.3.1 故障診斷 82

3.3.2 故障排除 83

3.4 故障後期管理 84

3.4.1 建立和更新知識庫 84

3.4.2 故障預防 85

3.5 作業與練習 86

參考文獻 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 性能指標 88

4.2 性能監控工具 90

4.2.1 GUI 90

4.2.2 集群CLI 94

4.2.3 操作係統自帶工具 99

4.2.4 Ganglia 105

4.2.5 其他監控工具 107

4.3 性能優化 107

4.3.1 Hadoop集群配置規劃優化 107

4.3.2 Hadoop性能優化 108

4.3.3 作業優化 112

4.4 作業與練習 120

參考文獻 120

第5章 安全管理

5.1 安全概述 121

5.2 資産安全管理 122

5.2.1 環境設施安全 122

5.2.2 設備安全 123

5.3 應用安全 123

5.3.1 技術安全 123

5.3.2 數據安全 127

5.4 安全威脅 129

5.4.1 人為失誤 129

5.4.2 外部攻擊 131

5.4.3 信息泄密 132

5.4.4 災害 133

5.5 安全措施 133

5.5.1 安全製度規範 133

5.5.2 安全防範措施 134

5.6 作業與練習 135

參考文獻 136

第6章 高可用性管理

6.1 高可用性概述 137

6.2 高可用性技術 138

6.2.1 係統架構 138

6.2.2 容災 140

6.2.3 監控 140

6.2.4 故障轉移 148

6.3 業務連續性管理 149

6.3.1 災備係統 149

6.3.2 應急預案 153

6.3.3 日常演練 154

6.4 作業與練習 155

第7章 應用變更管理

7.1 變更管理概述 156

7.1.1 變更管理目標 156

7.1.2 變更管理範圍 156

7.1.3 變更管理的種類 157

7.1.4 變更管理的原則 157

7.2 變更管理流程 158

7.2.1 變更的組織架構 158

7.2.2 變更的管理策略 158

7.2.3 變更的流程控製 158

7.2.4 變更管理流程 158

7.3 變更配置管理 161

7.4 作業與練習 161

參考文獻 161

第8章 升級管理

8.1 Hadoop升級管理 162

8.1.1 Hadoop升級風險 163

8.1.2 HDFS的數據和元數據升級 163

8.1.3 YARN升級配置 164

8.2 Spark升級管理 164

8.2.1 Spark特性 165

8.2.2 Spark生態係統 166

8.3 Hive SQL升級管理 166

8.3.1 Hive SQL體係結構 167

8.3.2 安裝配置 167

8.4 ZooKeeper升級管理 169

8.4.1 單機模式 169

8.4.2 集群模式 170

8.5 作業與練習 171

參考文獻 172

第9章 服務資源管理

9.1 業務能力管理 173

9.1.1 業務需求評估 173

9.1.2 業務需求趨勢預測 174

9.2 服務能力管理 176

9.2.1 人員能力動態管理 176

9.2.2 服務成本動態管理 177

9.2.3 技術與工具管理 179

9.3 服務資源整閤 179

9.3.1 不同角色的責權劃分 179

9.3.2 用戶、供應商、廠商的典型協作方式 181

9.4 作業與練習 183

參考文獻 184

附錄A 大數據和人工智能實驗環境

附錄B Hadoop環境要求

附錄C 名詞解釋

前言/序言

隨著信息技術，尤其是互聯網技術的迅速發展，各種新技術應用不斷滲透到人們的生活中，影響並改變著傳統的生活和工作方式。現代社會高度依賴計算機提供的相關服務，人們的一舉一動，幾乎都在觸發計算機的計算，直接或者間接産生大量數據。現今，大數據已廣為人知，被認為是信息時代的“新石油”。據不完全統計，大數據量呈現齣每兩年翻一倍的爆炸性增長態勢，隱藏著巨大的機會和價值，並將給社會帶來諸多變革和發展，已引起學界、政界以及産業界的廣泛關注，各行業已紛紛建立起大數據處理係統，通過對數據的分析和挖據，為經濟、社會甚至國防安全等提供幫助。

大數據係統運維（大數據應用人纔培養係列教材） 內容梗概 本書是“大數據應用人纔培養係列教材”中的一本，專注於大數據係統運維的理論與實踐。在當今數據爆炸式增長的時代，如何有效地部署、管理、監控和優化龐大而復雜的大數據係統，已經成為企業數字化轉型中的關鍵環節。本書旨在為大數據應用人纔的培養提供係統性的指導，幫助讀者掌握大數據係統運維的核心技能，應對實際工作中的挑戰。 本書內容結構清晰，從基礎概念入手，逐步深入到高級運維技術，涵蓋瞭大數據係統生命周期的各個階段。全書共分為九章，每一章都圍繞大數據係統運維的特定主題展開，並配以豐富的案例和實踐指導。 第一章：大數據係統運維概述 本章首先為讀者勾勒齣大數據係統運維的宏觀圖景。我們將深入探討大數據時代對運維提齣的新挑戰，例如數據量的急劇增長、數據類型的多樣化、係統復雜性的增加以及對實時性、可靠性和安全性的更高要求。接著，本章將詳細闡述大數據係統運維的核心職責，包括但不限於：集群的搭建與部署、資源的規劃與分配、係統的監控與告警、故障的排查與恢復、性能的調優與優化、安全策略的製定與執行、以及成本的控製與管理。通過對這些核心職責的梳理，讀者能夠對大數據係統運維的廣度和深度有一個初步的認識，為後續的學習打下堅實的基礎。 第二章：大數據集群基礎架構與部署 本章將聚焦於大數據集群的基礎架構和部署流程。我們將深入剖析當前主流的大數據存儲和計算框架，如Hadoop生態係統（HDFS, MapReduce, YARN）、Spark、Hive、HBase等，並介紹它們在集群中的部署方式和相互關係。讀者將學習到如何根據業務需求選擇閤適的集群規模和配置，如何進行網絡、存儲、CPU等資源的規劃，以及如何執行詳細的安裝和配置步驟。此外，本章還將介紹分布式集群部署中常見的工具和技術，例如Ansible, Puppet等自動化部署工具，以及Kubernetes等容器化編排技術在管理大數據集群中的應用。我們將通過實際部署案例，引導讀者親手搭建一個基礎的大數據集群，從而掌握從零開始構建大數據運行環境的能力。 第三章：大數據集群監控與告警機製 一個穩定運行的大數據係統離不開完善的監控與告警機製。本章將深入探討大數據集群的監控維度和常用工具。我們將介紹對HDFS、YARN、Spark等核心組件的性能指標進行監控的方法，例如存儲空間的利用率、節點的健康狀態、作業的執行情況、內存和CPU的使用率、網絡流量等。同時，本章還將介紹業界廣泛使用的大數據監控工具，如Ganglia, Nagios, Prometheus, Grafana等，並講解如何利用它們搭建統一的監控平颱，實現數據的可視化展示和實時分析。更重要的是，我們將詳細闡述如何設計和配置有效的告警規則，當係統齣現異常情況時，能夠及時地通知運維人員，以便迅速響應和處理，最大限度地減少係統停機時間。 第四章：大數據係統性能調優與優化 隨著大數據量的不斷增長和業務復雜度的提高，大數據係統的性能優化成為運維工作的重中之重。本章將係統地介紹大數據係統性能調優的策略和方法。我們將從存儲層麵和計算層麵兩個維度展開講解。在存儲層麵，我們將探討HDFS的塊大小、副本數、讀寫策略等參數的優化；在計算層麵，我們將深入分析Spark和MapReduce作業的執行計劃，講解如何通過調整並行度、內存分配、Shuffle參數、序列化方式等來提升作業的執行效率。此外，本章還將重點介紹分布式數據庫（如HBase）的錶設計、區域劃分、緩存策略等優化技巧。通過學習本章內容，讀者將掌握定位性能瓶頸、分析慢查詢、優化作業配置以及進行係統級參數調整的綜閤能力。 第五章：大數據係統故障排查與恢復 在大數據係統復雜多變的運行環境中，故障的發生是不可避免的。本章將是本書的重點之一，旨在教授讀者如何有效地進行大數據係統故障的排查與恢復。我們將係統地分析大數據集群中可能齣現的各類故障，包括但不限於節點宕機、磁盤故障、網絡中斷、進程異常、數據損壞、應用程序錯誤等。對於每種類型的故障，本章將提供詳細的排查步驟和方法，例如如何通過查看日誌文件、分析監控數據、使用診斷工具等來快速定位故障原因。在故障恢復方麵，我們將介紹HDFS的NameNode高可用配置、JournalNode機製、DataNode故障恢復流程，以及YARN ResourceManager的備用機製。此外，本章還將講解數據備份與恢復的策略，以及如何在緊急情況下快速恢復數據和業務。 第六章：大數據係統安全管理 在大數據時代，數據安全的重要性不言而喻。本章將全麵講解大數據係統的安全管理策略與實踐。我們將從訪問控製、身份認證、數據加密、網絡安全等多個維度進行深入探討。讀者將學習到如何在Hadoop生態係統中實現Kerberos認證，如何配置Ranger和Sentry進行細粒度的訪問控製，以及如何對存儲在HDFS上的敏感數據進行加密。此外，本章還將介紹防火牆配置、VPN使用、入侵檢測等網絡安全措施，以及如何定期進行安全審計和漏洞掃描，從而構建一個多層次、全方位的安全防護體係，確保大數據資産的安全。 第七章：大數據存儲與數據管理 本章將深入探討大數據存儲技術及其管理。我們將詳細介紹HDFS（Hadoop Distributed File System）的架構設計、工作原理、讀寫流程，以及如何在實際運維中進行HDFS的容量規劃、數據生命周期管理和元數據管理。除瞭HDFS，我們還將介紹其他主流的大數據存儲方案，如Amazon S3、Azure Blob Storage等雲存儲服務，以及NoSQL數據庫（如HBase, Cassandra）在不同場景下的應用和運維要點。本章還將關注數據治理和數據質量管理，包括數據備份、歸檔、元數據管理、數據血緣追蹤等，幫助讀者構建高效、安全、可靠的數據存儲體係。 第八章：大數據計算框架運維 大數據係統的核心在於計算框架，本章將聚焦於主流大數據計算框架的運維。我們將深入講解Spark的運行模式（Standalone, YARN, Kubernetes），YARN的資源調度機製，以及MapReduce的作業提交和執行流程。讀者將學習如何監控Spark和MapReduce作業的執行狀態，如何優化資源分配，如何排查作業執行緩慢或失敗的原因。此外，本章還將介紹SQL on Hadoop工具，如Hive和Impala的部署和性能調優，以及流式計算框架（如Storm, Flink）的運維要點，幫助讀者全麵掌握大數據計算平颱的管理能力。 第九章：大數據係統運維實踐與案例分析 在前八章的基礎上，本章將通過實際的運維案例，將所學知識融會貫通，並提升讀者的實戰能力。我們將選取不同行業、不同規模的大數據應用場景，深入分析其係統架構、運維挑戰和解決方案。例如，我們將分析一個電商平颱的大數據分析係統的搭建與運維，一個金融機構的實時風控平颱的部署與監控，以及一個物聯網設備數據采集與處理平颱的優化與安全加固。通過對這些案例的深入剖析，讀者將能夠理解在大數據係統運維中遇到的各種實際問題，並學習到行之有效的解決思路和方法。本章旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力，為應對真實世界的大數據運維工作做好充分準備。 總結 《大數據係統運維（大數據應用人纔培養係列教材）》是一本集理論性、實踐性和前瞻性於一體的專業教材。本書內容全麵，結構閤理，語言通俗易懂，案例豐富，旨在為讀者提供一條清晰的學習路徑，幫助其掌握大數據係統運維的核心技能，成為一名優秀的大數據應用人纔。無論您是即將進入大數據領域的初學者，還是希望提升技能的在職運維工程師，本書都將是您寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《大數據係統運維》這本書時，就被它係統性的知識體係所吸引。在當今這個數據爆炸的時代，理解和掌握大數據係統的運維至關重要，而這本書恰好填補瞭這一領域的空白。作者不僅僅停留在理論層麵，更是深入淺齣地講解瞭如何在實際環境中搭建、管理和維護大數據平颱。從早期規劃、集群選型，到後期的數據治理、性能優化，這本書幾乎涵蓋瞭大數據運維的全生命周期。我尤其欣賞書中關於集群擴展性和高可用性設計的詳細論述，這對於應對不斷增長的數據量和業務需求至關重要。書中關於故障排查和性能調優的章節，更是包含瞭大量實用技巧和經驗總結，能夠幫助運維人員迅速定位問題，提升係統效率。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的大數據架構師在手把手地傳授運維之道。對於任何希望在大數據領域深入發展的技術人員來說，這本書都絕對是不可或缺的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這個正在轉型大數據運維的小夥伴來說，簡直是雪中送炭！我之前主要從事傳統IT運維，對於大數據這種分布式、高並發的係統感覺束手無策。翻開《大數據係統運維》後，我發現作者的講解非常通俗易懂，即使是一些我從未接觸過的概念，也能很快理解。書中對於Hadoop生態係統，比如HDFS、YARN、MapReduce等核心組件的運維，都有非常詳細的介紹，從安裝配置到日常管理，再到性能優化，事無巨細。尤其讓我印象深刻的是，書中關於大數據集群的資源管理和作業調度策略的講解，讓我對如何更有效地利用計算資源有瞭全新的認識。此外，書中還涵蓋瞭大數據安全的運維，這對於保護企業寶貴的數據資産至關重要。這本書不僅提供瞭操作指南，更重要的是它培養瞭我的大數據運維思維，讓我能夠更加自信地麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

《大數據係統運維》這本書的齣現，無疑為大數據應用人纔的培養注入瞭新的活力。作為一名教育工作者，我一直在尋找能夠係統性地講解大數據係統運維知識的教材，而這本書恰恰能滿足這一需求。作者從理論到實踐，從宏觀到微觀，將復雜的概念層層遞進，講解得深入淺齣。書中對於大數據基礎設施的規劃、部署、監控、調優以及安全防護等方麵，都進行瞭詳盡的闡述，內容全麵且實用。尤其值得稱贊的是，書中大量引用瞭實際案例，結閤瞭當前大數據技術發展的最新趨勢，這使得教材的內容更具前瞻性和指導性。它不僅能夠幫助學生掌握大數據係統的運維技能，更能培養他們的解決問題能力和創新思維。我相信，這本書的齣版，將對我國大數據領域人纔的培養産生積極而深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是大數據領域運維的寶藏！作為一個在大數據平颱上摸爬滾打多年的工程師，我一直在尋找一本能夠係統性梳理和深入講解大數據係統運維知識的書籍，而《大數據係統運維》恰恰滿足瞭我的迫切需求。它不僅僅羅列瞭各種技術名詞，而是從整體架構齣發，層層剝離，將復雜的分布式係統運維邏輯梳理得井井有條。書中對於Hadoop、Spark、HBase等核心大數據組件的部署、配置、調優，都有非常詳盡的闡述，無論是初學者還是有一定經驗的運維人員，都能從中獲益匪淺。特彆讓我印象深刻的是，作者在介紹監控與告警機製時，列舉瞭非常多的實際案例，講解瞭如何設計一套行之有效的監控體係，以及如何應對各種突發故障，這對於保證大數據平颱的穩定運行至關重要。此外，書中對於數據安全和容災備份的講解也十分到位，讓我對如何構建高可用、可信賴的大數據基礎設施有瞭更深的理解。這本書的語言風格流暢易懂，即便是一些比較抽象的概念，作者也能通過形象的比喻和清晰的圖示將其講透，極大地降低瞭學習難度。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對大數據係統的運維一直感到有些茫然，總覺得它是一個龐大而復雜的體係，難以捉摸。直到我讀瞭《大數據係統運維》這本書，纔茅塞頓開。作者以非常清晰的邏輯，將大數據係統的運維過程分解成瞭一個個易於理解的模塊。從基礎的集群搭建，到復雜的性能調優，再到關鍵的監控與告警，每一個環節的講解都非常細緻。我特彆喜歡書中關於“根因分析”的部分，它教會瞭我如何係統性地思考問題，而不是頭痛醫頭腳痛醫腳。書中列舉的那些經典的運維場景和解決方案，都非常貼近實際工作，讓我在閱讀的同時，腦海中不斷浮現齣自己遇到的問題，並且找到瞭解決的方嚮。這本書的優點在於，它不隻是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，讓你真正理解背後的原理，從而能夠舉一反三，靈活應對各種復雜情況。