大数据平台监控与资源管理

"该资源是关于大数据运维技术的第13章，主要讲解大数据平台的监控命令，聚焦于大数据平台的运行状态、硬件与IP资源配置、操作系统版本、用户密码、软件版本以及核心组件Hadoop的生态系统。课程内容涵盖Hadoop的分布式存储HDFS、集群资源管理系统YARN、实时分布式数据库HBase、数据仓库Hive、数据库ETL工具Sqoop以及分布式协作服务ZooKeeper。此外，还详细介绍了Hadoop的两大主要组成部分——分布式资源管理器YARN和分布式存储HDFS，以及计算资源（如MapReduce和YARN）和存储资源（如HDFS、HBase和Hive）的管理。" 在大数据运维中，监控平台的运行状态至关重要，因为这直接影响到系统的稳定性和性能。本课件首先介绍了大数据平台的硬件基础，包括硬件配置、IP地址分配，以及操作系统版本和用户密码的管理，这些信息对于确保系统安全和高效运行是必要的。此外，课件还列举了大数据平台所使用的软件及其版本，这对于维护和升级系统时具有参考价值。 Hadoop作为大数据处理的基础，其生态系统由多个关键组件构成。MapReduce是最初的数据处理模型，适合大规模数据集的并行计算。然而，随着需求的发展，YARN应运而生，它作为一个通用的资源管理系统，不仅改进了MapReduce的扩展性，还支持多种计算框架。YARN负责集群内资源的管理和调度，确保各种任务的高效执行。 分布式存储方面，HDFS是Hadoop的核心，通过将数据分布在多台服务器上，实现高可用性和容错性。HBase则是一个面向列的分布式数据库，适用于实时查询和大数据量的存储。Hive作为数据仓库工具，提供数据处理的ETL（提取、转换、加载）功能，便于数据分析。 Sqoop是连接传统数据库与Hadoop的桥梁，方便数据导入导出。ZooKeeper作为分布式协作服务，协调集群中的各个节点，确保系统的协调一致。 监控大数据平台的资源状态，包括计算资源（如MapReduce任务和YARN的容器）和存储资源（如HDFS的可用空间、HBase的表状态、Hive的数据分区），是运维人员日常工作的重点。通过监控这些状态，可以及时发现并解决问题，保证大数据平台的正常运行和高效利用。