大数据运维的职责和技能要求

一、大数据运维的职责

　　一）大数据运维的职责概述

　　1、集群管理

• 大数据需要分布式系统（集群）
• 相关软软件CDH、HDFS、YARN、Hive、Hbase、Kafka、zookeeper、Spark、Flume、Impala、Hue、Sqoop、Elasticsearch、kibana、MySQL、Oracle等等

　　2、故障处理

• 商用硬件使得故障是常态
• 区分故障等级，优先处理影响实时性业务的故障

　　3、变更管理

• 以可控的方式，高效的完成变更工作
• 包括配置管理和发布管理

　　4、容量管理

• 存储空间、允许连接数等都是容器概念
• 在多租户环境下，容器管理尤其重要

　　5、性能调优

• 不同组件的性能概念不一样，如kafka注重吞吐量，hbase注重实时性可用
• 需要对组件有深刻的理解

　　6、架构调优

• 优化大数据平台架构，支持平台能力和产品的不断迭代
• 类似架构师的工作

　　二）运维三板斧：可以解决90%以上的故障处理工作

　　1、运维三板斧简述

• 重启：重启有问题的机器或进程，使其正常工作
• 切换：主备切换或猪猪切换，连接正常工作的节点
• 查杀：杀死有问题的进程、连接等

　　2、运维三板斧的问题

• 只能解决故障处理问题，不能解决性能调优、架构优化等问题
• 只能治标，不能治本

　　3、大数据运维和传统运维的不同

• 传统运维面对的底层软硬件基本稳固；大数据运维面对的是商用和复杂的Linux版本
• 传统运维面对单机架构为主；大数据运维面对复杂的分布式架构
• 传统运维大多维护闭源商业版系统；大数据运维通常面对开源系统，文档手册匮乏，对阅读源码要求高
• 大数据运维对自动化工具的依赖大大增加

　　三）laas层运维工作

　　一般中大型企业有自己的基础设施维护团队，这部分工作不会交给大多数运维来做

　　小公司可能需要大数据运维兼任这部分工作，主要关注三方面

• 硬件：大数据系统大多使用廉价PC Server或虚拟机，硬件故障时常态，通过告警、日志、维护命令等识别故障，并组织硬件更换
• 存储：大多使用PC Server挂载本地盘的存储方式，极少情况会使用SAN（存储区域网络）或NAS（网络附属存储），熟悉分区、格式化、巡检等基本操作
• 网络：网络的配置变更需要比较专业的只是，如有需要可学习CCNA、CCNP等认证课程，但网络硬件和配置问题概率很低，主要关注丢包、延时

　　四）大数据运维的工作职责

　　1、HDFS运维工作

　　　　1、容量管理

• HDFS空间使用率超过80%要报警，若是多租户环境，租户的配额空间也可能用完
• 熟悉hdfs，fsck，distcp等常用命令，会使用DataNode均衡器

　　　　2、进程管理

• namenode的进程是重点
• 熟悉dfsadmin等命令怎么做namenode高可用

　　　　3、故障管理

• Hadoop最常见的错误是硬盘损坏（所以相关的监控，可以要有，指定好相应的预案）

　　　　4、配置管理

• hdfs-site.xml中的参数配置

　　2、MapReduce运维工作

　　　　1、进程管理

• jobtracker进程故障概率比较低，有问题可以通过重启解决
• 组件的高可用

　　　　2、配置管理

• mapred-site.xml中的参数设置

　　3、Yarn运维工作

　　　　1、故障管理

• 主要是当任务异常中止时看日志排查，通常故障原因会集中在资源问题、权限问题、代码问题中的一种

　　　　2、进程管理

• ResourceManager主要是学会配置HA
• NodeManager进程挂掉不重要，重启即可

　　　　3、配置管理

• yarn-site.xml中的参数设置，主要分三块配置：scheduler、ResourceManager、NodeManager

　　4、Hive/Impala运维工作

　　　　1、SQL问题排查

• 结果不对，主要原因可能是SQL错误、数据不存在、UDF错误等，需要靠经验排查
• 慢SQL，这类问题 开发经常会找运维排查，原因有可能是劣质SQL、数据量大，ye

　　　　2、元数据管理

• Hive和Impala共用Hive的元数据，存在关系型数据库中

　　5、其他组件

　　根据组件用途、特性、关注点的不同，运维工作各不相同

• HBase关注读写性能、服务的可用性
• Kafka关注吞吐量、负载均衡、消息不丢机制
• Flume关注吞吐量、故障后得到快速恢复
• .................................................

二、大数据运维的技能

　　一）扎实的Linux应用技能

• Linux相关的管理工具grep、sed、awk等，语言shell、Python等
• 关系型数据库MySQL、postgresql等关系型数据库技能
• 计算机网络、操作系统等基础
• Hadoop生态圈的各组件原理、架构和使用
• 技术经验的积累

　　二）丰富的行业领域知识、经验

• 沟通能力强：言之有理有据
• 懂业务：大数据应用架构

　　三）阅读英文文档的能力

　　四）学习新技术的***