lg1003-拉勾专栏-大数据运维实战26讲-完结

【课程介绍】
给大数据工程师的运维修炼手册) Z# h7 c
【课程目录】
目录 /共32节
        开篇词+ L7 T! D% B. e4 K
         开篇词：掌握大数据，把握未来# N5 J" d7 O$ O) Q6 ^" h0 ?
        模块一：Hadoop 大数据平台的规划与部署
        第01讲：大话 Hadoop 生态圈
        第02讲：Hadoop 发行版选型和伪分布式平台的构建
        第03讲：自动化运维工具 Ansible 在部署大数据平台下的应用（上）
        第04讲：自动化运维工具 Ansible 在部署大数据平台下的应用（下）
        第05讲：手动模式构建双 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（上）
        第06讲：手动模式构建双 Namenode+Yarn 的 Hadoop 集群（下）6 u1 i- ]7 M9 C4 m3 u# F
        第07讲：通过 Ambari 工具自动化构建 Hadoop 大数据平台和外围应用（上）' i  G9 d( j# Y5 e5 d
        第08讲：通过 Ambari 工具自动化构建 Hadoop 大数据平台和外围应用（下）
        第09讲：如何通过 Hive/tez 与 Hadoop 的整合快速实现大数据开发（上）) \2 X) [' ~" e/ \2 N
        第10讲：如何通过 Hive/tez 与 Hadoop 的整合快速实现大数据开发（下）- n7 ^' X4 Q5 C8 U" R
        模块二：Hadoop 分布式架构解析, i. f5 U6 N& P
        第11讲：HDFS 组件运行机制剖析及 HDFS Shell 的使用* u7 T- F* i( ~# @# W4 p- O3 a. _
        第12讲：Hadoop 分布式资源管理器 Yarn、MR 运行机制剖析  }% z7 n, u; Z/ `( W
        模块三：Hadoop 外围应用整合实战
        第13讲：Spark Standalone 模式的构建以及 Spark 与 Yarn 的整合
        第14讲：HBase 与 Hadoop 的整合应用实践
        第15讲：Flink Standalone、Flink on Yarn 集群构建与应用场景
        模块四：Hadoop 大数据平台数据收集应用实践
        第16讲：轻量级日志收集工具 Filebeat 应用案例( \. j0 s  Y' d9 b
        第17讲：日志收集、分析过滤工具 Logstash 应用实战( r% k! A* S% C, D/ x6 o3 j4 K
        第18讲：Elasticsearch 应用架构的实现与调优7 b7 H- P& C% l5 E0 Q6 i
        模块五：大数据平台日志传输与可视化应用实践
        第19讲：Kafka 应用场景、集群容量规划、架构设计应用案例/ O$ d) ~0 f: G5 D
        第20讲：日均数据量 30 亿的 Filebeat+Kafka+Mirrormaker 跨机房实时日志传送案例
        第21讲：Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 构建可视化日志分析系统
        模块六：大数据平台运维监控体系的构建. ~) U& J* m: T; m8 s! O& l2 r. Q
        第22讲：通过 Ganglia 实现对 HDFS、Yarn、Spark 运行状态监控( S! P+ D( Q( z& n" N
        第23讲：Namenode、Datanode、Nodemanager 等服务状态监控策略
        第24讲：通过 Kafka Eagle 实现对 Kafka 消息队列的监控" c6 R1 ]" G7 i. O" N" k
        模块七：大数据平台性能调优与运维经验汇总
        第25讲：Yarn 资源调度 Fair Schedule 与 Capacity Scheduler 配置选型, R' M* x3 {/ K( [2 u6 ]
        第26讲：HDFS 存储权限 ACL 控制策略以及与系统权限整合应用
        第27讲：Yarn、HDFS、Kafka 内存调优策略以及性能瓶颈
        第28讲：Hadoop 平台常见故障汇总以及操作系统性能调优$ j+ K' B, i5 ?1 ^3 S1 N
        第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划
        第30讲：Hadoop 跨集群数据迁移应用实践& ^7 i& J7 q8 V& C1 n% [$ [5 F
        结束语
        结语：大数据运维，大有作为