在维持CDH集群运行的前提下，如何安全地执行JDK、Kafka和Spark的版本升级？

要安全地执行CDH集群中JDK、Kafka和Spark的版本升级，首先推荐阅读《CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程》，该手册为管理员提供了全面的升级策略和故障处理指导。具体操作步骤如下：

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. **JDK升级**：
- 确保升级路径的兼容性，避免版本冲突。
- 通过Cloudera Manager的管理界面升级JDK。
- 在升级前，验证所有服务的JVM参数配置是否正确。
- 升级后，仔细检查服务状态，确保所有服务正常运行。

2. **Kafka升级**：
- 确保Kafka版本与CDH集群兼容，并遵循官方的升级指南。
- 在升级前，做好数据备份，以防升级失败恢复数据。
- 使用Cloudera Manager进行Kafka服务的滚动升级。
- 升级后，验证Kafka集群的可用性和性能。

3. **Spark升级**：
- 根据CDH官方文档，检查Spark升级前的依赖和兼容性问题。
- 使用Cloudera Manager对Spark服务进行升级，并监控升级进度。
- 检查Spark作业和应用是否能够正常运行。

在每个升级步骤中，确保以下关键点：
- **备份数据**：在升级任何关键组件之前，备份元数据和用户数据。
- **监控服务**：升级期间持续监控集群状态和服务健康度。
- **故障恢复计划**：准备应对升级过程中可能出现的任何问题的故障恢复计划。
- **验证服务**：升级完成后，对所有关键服务进行彻底测试，确保它们的稳定性和性能。

以上步骤结合了《CDH运维指南：集中管理大数据组件与高级升级教程》中的关键指导，旨在帮助管理员在不中断CDH集群服务的前提下，安全地升级JDK、Kafka和Spark版本。对于希望深入了解CDH集群升级策略和管理细节的用户，该手册是一个宝贵的资源。

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)