大数据运维技术第13章 大数据平台监控命令课件.pptx

大数据平台运维技术 大数据平台运维技术是指对大数据平台的运行状态进行监控和管理，以确保平台的稳定运行和高效运作。大数据平台运维技术涉及到多个方面，包括大数据平台的核心组件、硬件资源配置、操作系统版本和用户密码、软件名称和版本号等。 大数据平台的核心组件包括分布式存储HDFS、集群资源管理系统YARN、面向实时分布式数据库HBase、数据仓库Hive、数据库ETL工具Sqoop、分布式协作服务ZooKeeper等。这些组件之间相互作用，构成了大数据平台的基本架构。 大数据平台的硬件资源配置包括主机系统状态、IP地址配置、资源配置情况等。主机系统状态包括Master节点和Slave节点，分别安装了Hadoop和相关组件，并配置了不同的IP地址和资源配置情况。 大数据平台的操作系统版本和用户密码也非常重要，包括Master节点和Slave节点的操作系统版本、用户名和密码等。 大数据平台的软件名称和版本号也需要进行管理，包括Hadoop、HBase、Hive、ZooKeeper、Sqoop、Flume、MySQL等软件的版本号和备注信息。 大数据平台的运行状态可以通过各组件的用户界面对其状态进行监控和管理，以确保平台的稳定运行和高效运作。 大数据平台Hadoop状态是指大数据平台中Hadoop的运行状态，包括分布式资源管理器和分布式存储构成的计算机资源和存储资源的管理，这两部分的资源状态体现了大数据平台Hadoop的状态。 大数据平台资源状态包括计算资源和存储资源，计算资源管理包含MapReduce和YARN等组件，存储资源管理包含HDFS、HBase和Hive等组件。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。YARN是Hadoop集群当中的资源管理系统模块，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。 大数据平台资源状态可以通过各组件的用户界面对其状态进行监控和管理，以确保平台的稳定运行和高效运作。