hadoop课程设计

1 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

2 hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。
3 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS *** 作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本 *** 作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~25GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-25GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6 hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7 有哪些好的hadoop学习资料

1"HadoopOperationspdfzip"//vdiskweibo/s/vDOQs6xMAQH62
2"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf
3"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf
4"hadoop权威指南第3版2012rar"hadoop权威指南第3版2012rar

5《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFSpdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFSpdf
6"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf

7"Hadoop实战pdf"Hadoop实战pdf
8"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf
9"Hadoop实战(第2版)pdf"Hadoop实战(第2版)pdf
10"HadoopinActionpdf"Hadoop in Actionpdf

11"Hadoop in practicepdf"Hadoop in practicepdf
12"HadoopTheDefinitiveGuide,3Edpdf"Hadoop TheDefinitiveGuide,3Edpdf
13"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf

14"hadoop入门实战手册pdf"hadoop入门实战手册pdf
15"Hadoop入门手册chm"Hadoop入门手册chm

16"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc
17"在Windows上安装Hadoop教程pdf"在Windows上安装Hadoop教程pdf

18"Hadoop源代码分析(完整版)pdf"Hadoop源代码分析(完整版)pdf
19"hadoop-apiCHM"hadoop-apiCHM

20"HBase-Hadoop@小米pptx" HBase-Hadoop@小米pptx
21"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf

22"QCon2013-罗李-Hadoop在阿里pdf"QCon2013-罗李
23"网络hadoop计算技术发展pdf"网络hadoop计算技术发展pdf
24"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf
25"8步安装好你的hadoopdocx"8步安装好你的hadoopdocx
26"hadoop运维经验分享ppsx"hadoop运维经验分享ppsx

27"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar
28"Hadoop20基本架构和发展趋势pdf"Hadoop 20基本架构和发展趋势pdf
29"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar
30"Hadoop2011云计算大会rar"Hadoop2011云计算大会rar

先祝贺你选择学习Linux，你可能即将踏上Linux的工作之旅，出发之前，让我带你来看一看关于Linux和Linux运维的一切。来源于——公众号：马哥linux运维

Linux因其高效率、易于裁剪、应用广等优势，成为了当今中高端服务器的主要 *** 作系统，并且处于一个不可替代的地位。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。随着Linux在中国市场迅猛发展，国内Linux人才缺口逐渐凸显。Linux人才招聘也成了当前最热门的招聘之一。

首先linux是一个非常非常大的概念。想全部吃透是不可能的。理想的说，搞懂linux，就可以做所有工作。个人更倾向于说想做什么样工作，需要学linux的哪部分。

按个人经验介绍下常见的linux有哪些领域，并对应到什么工作。
1）linux应用。这部分严格来说不能算是linux，只是跑在linux上的应用，比如web，网络，IT等，职业包括系统研发，后台开发，服务器性能优化，运维等；

2）linux定制。这部分涉及linux版本的用户包较多，内核会有一些涉及，主要各种商业linux的订制，服务等。比如redhat之类，不少是外国公司，国内大多招现场支持等。

3）linux内核开发。这部分主要是linux内核驱动的开发。几乎全部是编程工作。主要是芯片公司，以及使用芯片的产品开发公司。前者如intel，marvell，后者如中兴华为。

4）android衍生品。因为android包括慢慢火爆的tizen都用的linux内核，所以理由同3。所以手机芯片公司和手机开发公司也是linux开发者的雇主之一。比如高通，TI等；

一、Linux运维的主要工作内容

Linux运维作为众多工作中需求人数最多，薪资待遇最高的岗位，本文重点介绍Linux运维的职业，本文内容由专门研究Linux运维学习和职业发展的机构马哥教育和爱好者们联合撰写。

互联网Linux运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期。

产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛，但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作，还需要总结工作中遇到的问题，抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率，相关技术工作主要包括：

服务监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障

服务故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性

服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作

服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、 *** 作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验

服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量

服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控

服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等

数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决

服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务

服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等

服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本

数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。

平台化的开发：类docker等平台的开发管理，及服务接入技术

分布式存储平台的开发优化与接入

等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用，对业务的发展发挥关键影响。

二、Linux运维工作分类

运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着 模、服务质量的 要求，也逐渐进行了工作细分。一般情况下运维团队的工作分类（见图1-1）和职责如下。

图1-1 运维团队的工作分类

21-应用运维（SRE）：应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作，对服务进行例行排查、故障应急处理等工作，工作职责如下：设计评审、服务管理、资源管理、例行检查、预案管理、数据备份。

22-系统运维(SYS)：负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修，工作职责如下：IDC数据中心建设、网络建设、LVS负载均衡和SNAT建设、CDN规划和建设、服务器选型、交付和维护、内核选型和OS相关维护工作、资产管理、基础服务建设。

23-数据库运维（DBA）:数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作，详细的工作内容如下：设计评审、容量规划、数据备份与灾备、数据库监控、数据库安全、数据库高可用和性能优化、自动化系统建设、运维研发、运维平台、监控系统、自动化部署系统。

24-运维安全（SEC）：运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作，进行常规的安全扫描、渗透测试，进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理，工作内容如下：安全制度建立、安全培训、风险评估、安全建设、安全合规、应急响应。

三、Linux运维日常使用软件和技能

运维工程师使用的运维平台和工具包括：

Web服务器：apache、tomcat、nginx、lig>

监控：nagios、ganglia、cacti、zabbix

自动部署：ansible、sshpt、salt

配置管理：puppet、cfengine

负载均衡：lvs、haproxy、nginx

传输工具：scribe、flume

备份工具：rsync、wget

数据库：mysql、oracle、sqlserver

分布式平台：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive

分布式数据库：hbase、cassandra、redis、MongoDB

容器：lxc、docker

虚拟化：openstack、xen、kvm

安全：kerberos、selinux、acl、iptables

问题追查：netstat、top、tcpdump、last

运维以技术为基础，通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力：

扎实的计算机基础知识，包括计算机系统架构， *** 作系统，网络技术等；

通用应用方面需要了解 *** 作系统、网络、安全，存储，CDN，DB等，知道其相关原理；

编程能力，小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力；

数据分析能力：能够整理、分析系统运行的各项数据，从中发现问题及找到解决方向；

丰富的系统知识，包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等；

综合利用工具和平台的能力；

四、Linux运维工作发展过程

早期的运维团队在人员较少的情况下，主要是进行数据中心建设、基础网络建设、服务器采购和服务器安装交付工作。几乎很少涉及线上服务的变更、监控、管理等工作。这个时候的运维团队更多的属于基础建设的角色，提供一个简单、可用的网络环境和系统环境即可。

随着业务产品的逐渐成熟，对于服务质量方面就有了更高的要求。这个时候的运维团队还会承担一些服务器监控的工作，同时会负责LVS、Nginx等与业务逻辑无关的4/7层运维工作。这个时候服务变更更多的是逐台的手工 *** 作，或者有一些简单批量脚本的出现。监控的焦点更多的在服务器状态和资源使用情况上，对服务应用状态的监控几乎很少，监控更多的使用各种开源系统如Nagios、Cacti等。

由于业务规模和复杂度的持续增加，运维团队会逐渐划分为应用运维和系统运维两大块。应用运维开始接手线上业务，逐步开展服务监控梳理、数据备份以及服务变更的工作。随着对服务的深入，应用运维工程师有能力开始对服务进行一些简单的优化。同时，为了应对每天大量的服务变更，我们也开始编写各类运维工具，针对某些特定的服务能够很方便的批量变更。随着业务规模的增大，基础设施由于容量规划不足或抵御风险能力较弱导致的故障也越来越多，迫使运维人员开始将更多的精力投入到多数据中心容灾、预案管理的方向上。

业务规模达到一定程度后，开源的监控系统在性能和功能方面，已经无法满足业务需求；大量的服务变更、复杂的服务关系，以前靠人工记录、工具变更的方式不管在效率还是准确性方面也都无法满足业务需求；在安全方面也出现了各种大大小小的事件，迫使我们投入更多的精力在安全防御上。逐渐的，运维团队形成之前提到的5个大的工作分类，每个分类都需要有专精的人才。这个时候系统运维更专注于基础设施的建设和运维，提供稳定、高效的网络环境，交付服务器等资源给应用运维工程师。应用运维更专注于服务运行状态和效率。数据库运维属于应用运维工作的细化，更专注于数据库领域的自动化、性能优化和安全防御。运维研发和运维安全提供各类平台、工具，进一步提升运维工程师的工作效率，使业务服务运行得更加稳定、高效和安全。

我们将运维发展过程划分为4个阶段，如图1-2所示。

图1-2 运维发展过程

手工管理阶段：业务流量不大，服务器数量相对较少，系统复杂度不高。对于日常的业务管理 *** 作，大家更多的是逐台登录服务器进行手工 *** 作，属于各自为战，每个人都有自己的 *** 作方式，缺少必要的 *** 作标准、流程机制，比如业务目录环境都是各式各样的。

工具批量 *** 作阶段：随着服务器规模、系统复杂度的增加，全人工的 *** 作方式已经不能满足业务的快速发展需要。因此，运维人员逐渐开始使用批量化的 *** 作工具，针对不同 *** 作类型出现了不同的脚本程序。但各团队都有自己的工具，每次 *** 作需求发生变化时都需要调整工具。这主要是因为对于环境、 *** 作的规范不够，导致可程序化处理能力较弱。此时，虽然效率提升了一部分，但很快又遇到了瓶颈。 *** 作的质量并没有太多的提升，甚至可能因为批量执行而导致更大规模的问题出现。我们开始建立大量的流程规范，比如复查机制，先上线一台服务器观察10分钟后再继续后面的 *** 作，一次升级完成后至少要观察20分钟等。这些主要还是靠人来监督和执行，但在实际过程中执行往往不到位，反而降低了工作效率。

平台管理阶段：在这个阶段，对于运维效率和误 *** 作率有了更高的要求，我们决定开始建设运维平台，通过平台承载标准、流程，进而解放人力和提高质量。这个时候对服务的变更动作进行了抽象，形成了 *** 作方法、服务目录环境、服务运行方式等统一的标准，如程序的启停接口必须包括启动、停止、重载等。通过平台来约束 *** 作流程，如上面提到的上线一台服务器观察10分钟。在平台中强制设定暂停检查点，在第一台服务器 *** 作完成后，需要运维人员填写相应的检查项，然后才可以继续执行后续的部署动作。

系统自调度阶段：更大规模的服务数量、更复杂的服务关联关系、各个运维平台的林立，原有的将批量 *** 作转化成平台 *** 作的方式已经不再适合，需要对服务变更进行更高一层的抽象。将每一台服务器抽象成一个容器，由调度系统根据资源使用情况，将服务调度、部署到合适的服务器上，自动化完成与周边各个运维系统的联动，比如监控系统、日志系统、备份系统等。通过自调度系统，根据服务运行情况动态伸缩容量，能够自动化处理常见的服务故障。运维人员的工作也会前置到产品设计阶段，协助研发人员改造服务使其可以接入到自调度系统中。

在整个运维的发展过程中，希望所有的工作都自动化起来，减少人的重复工作，降低知识传递的成本，使我们的运维交付更高效、更安全，使产品运行更稳定。对于故障的处理，也希望由事后处理变成提前发现，由人工处理变成系统自动容灾。

五、2018年Linux运维必须抓住的前沿技能

这是技术世界正在发生的深刻变革的冰山一角，那么问题来了 作为传统的运维该如何转型呢

这里给出一点小的建议: 大致需要学习下这四个部分:

自动化运维（Ansible，Puppet，Saltstack等）

Devops（Docker，K8s，Jenkins，Jira等），

云服务技术（虚拟化、OpenStack、AWS及阿里云各种产品服务架构等）

python

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