在不中断CDH集群服务的前提下，如何安全地对集群中的JDK、Kafka和Spark进行升级？

为了确保CDH集群在升级JDK、Kafka和Spark过程中的数据服务连续性，首先需要确保你已经熟悉了《CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程》中关于集群管理和升级的相关内容。以下是详细步骤：

参考资源链接：[CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程](https://wenku.csdn.net/doc/6fvpvpkhhn?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **前期准备**：确保所有集群服务都处于健康状态，通过Cloudera Manager检查集群的健康状况，并解决任何潜在的问题。备份集群中的关键数据，特别是配置文件和元数据。

2. **升级JDK**：
- 在集群中的每台主机上下载对应版本的JDK安装包。
- 在不影响集群运行的情况下，逐一更换所有服务所使用的JDK路径，并验证新JDK的安装。
- 对于集群中的每个服务，使用Cloudera Manager进行滚动重启，以确保新JDK能够正确加载。

3. **升级Kafka和Spark**：
- 确保Kafka和Spark的客户端与新JDK兼容，进行必要的配置文件更新，如`JAVA_HOME`环境变量。
- 对于Kafka，可以通过替换Kafka目录下的所有旧版本文件，并重新启动Kafka服务来完成升级。
- 对于Spark，可以通过替换`$SPARK_HOME`目录下的旧版本文件，同时确保所有服务重新加载了新的Spark版本。
- 在升级完成后，使用Cloudera Manager监控服务状态，确保升级没有引起服务故障。

在整个升级过程中，建议在低峰时段操作，并密切监控集群的状态，以便于及时发现并解决任何可能的问题。此外，升级操作应遵循蓝绿部署或金丝雀发布等最佳实践，以最大限度地降低风险。

在你的升级之旅中，《CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程》将成为你的宝贵资源，它不仅详细介绍了各个组件的升级步骤，还包括了升级前的准备工作、升级过程中的操作细节以及升级后可能出现的问题及其解决方法。在掌握了基本的升级流程和技巧后，继续深入学习手册中的高级内容，将帮助你在未来的运维工作中更加得心应手。

参考资源链接：[CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程](https://wenku.csdn.net/doc/6fvpvpkhhn?spm=1055.2569.3001.10343)