阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
阿里云DataWorks（数据工场）用户指南说明书
DataWorks（数据工场）用户指南用户指南控制台阿里云数加平台管理控制台中，您可通过概览页面找到最近使用的项目，进入工作区或对其进行项目配置，也可以创建项目、一键导入CDN。
以组织管理员（主账号）身份登录DataWorks管理控制台页面。
如下图所示：注意：概览界面是根据您的使用情况和创建时间，仅显示三个项目。
一般显示您最近使用和最近的创建时间项目。
页面说明如下：项目：显示您最近打开的三个项目，您可单击对应项目后的项目配置或进入工作区对项目进行具体操作。
您也可进入项目列表下进行相关操作，详情请参见项目列表。
常用功能：您可在此创建项目。
您也可在此一键导入CDN。
注意：如果子账号登录时，没有创建相应的项目，会提示请联系管理员，开通项目权限。
子账号最多显示两个项目，您可以进入项目列表页面查看全部项目。
如果子账号是部署的权限，则不能进入工作区。
阿里云数加平台管理控制台中，您可通过项目列表页面找到该账号下所有项目，可以对项目进行修改服务、进入工作区、配置项目、删除/激活和重试等操作，也可在此创建项目和刷新列表。
操作步骤以组织管理员（主账号）身份登录 DataWorks（数据工场，原大数据开发套件）产品详情页。
单击管理控制台，进入控制台概览页面。
导航至项目列表页面，该页面将显示此账号下的全部项目。
如下图所示：功能说明项目状态：项目一般分为正常、初始化中、初始化失败、删除中、删除五种状态。
创建项目开始会进入初始化中，后一般会显示两种结果初始化失败或正常。
项目创建成功后，您可以执行禁用和删除操作。
项目禁用后，您也可以激活和删除项目，激活后项目正常。
开通服务：您的鼠标移到服务上，会将您开通的服务全部展现出来，一般正常服务的图标会显示蓝色、欠费服务图标显示为红色并有相应的欠费标志、欠费已删除的服务是显示为灰色，一般服务欠费7天之后会自动删除。
项目配置您可通过配置项目操作，对当前项目一些基本属性和高级属性进行设置，主要对空间、调度等进行管理和配置。
大数据分析平台的搭建与运维指南
大数据分析平台的搭建与运维指南随着互联网技术的迅猛发展和数据量呈指数级增长，大数据分析成为了许多企业解决业务问题和提升经营效益的关键技术。
搭建一个高效可靠的大数据分析平台对于企业的持续发展至关重要。
本文将为您提供大数据分析平台的搭建与运维指南。
一、硬件设备与基础网络搭建一个稳定可靠的大数据分析平台，首先需要考虑硬件设备和基础网络的搭建。
硬件包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器的选择要考虑性能和稳定性，建议选择企业级服务器。
存储设备要具备高容量和高性能的特点，以满足大数据存储和读写需求。
网络设备要能够支持大流量的数据传输，并且要有多重安全防护措施。
二、数据采集与传输大数据分析平台的核心在于数据的采集和传输。
数据的采集可以通过不同的方式进行，如批量导入、实时采集和定时采集等。
根据实际需求选择合适的采集方式。
数据传输要确保数据的完整性和安全性，可以使用SSL加密等手段，同时要进行数据的备份，以防止数据丢失。
三、数据存储与管理大数据分析平台的数据存储与管理是保证平台正常运行的关键。
数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式数据库，根据实际需求选择适当的数据库技术。
此外，还可以考虑使用其他数据存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等。
数据管理方面，需要建立清晰的数据分类及管理机制，确保数据的可靠性和一致性。
四、数据处理与分析数据处理与分析是大数据分析平台的核心功能。
数据处理可以通过编写MapReduce程序来实现，也可以使用开源的分布式计算框架，如Apache Spark等。
数据分析方面，可以使用机器学习算法和统计分析方法，对海量数据进行挖掘和分析。
同时，还需要建立数据可视化平台，以便用户能够直观地理解和利用分析结果。
五、安全与权限控制安全是大数据分析平台建设中需要高度关注的一个方面。
在搭建过程中，需要采取各种措施，如设置防火墙、加密数据传输、实施访问控制等，以确保平台的安全性。
阿里云 - 帮助文档
数据库审计 云防火墙 实人认证 数据风控 网站威胁扫描系统 爬虫风险管理 风险识别 敏感数据保护 云防火墙（旧版） 金收融起级实人认证
人工智能
阿里云机器学习 人脸识别 图像识别 智能语音交互 人工智能图像类 机器翻译 自然语言处理 人工智能众包 图像搜索 收起
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移动研发平台 移动用户反馈 移动热修复 移动测试 收起
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安全
运维信息管理平台操作手册
运维信息管理平台操作手册运维信息管理平台操作手册一、介绍1.1 产品概述1.2 功能特点1.3 系统要求二、安装与配置2.1 硬件要求2.2 软件要求2.3 安装步骤2.3.1 安装包2.3.2 解压安装包2.3.3 安装依赖组件2.3.4 配置环境变量2.3.5 启动服务三、登录与权限管理3.1 登录界面3.2 用户注册3.3 密码重置3.4 用户权限管理四、仪表盘4.1 仪表盘概览 4.2 添加小组件 4.3 自定义布局4.4 查看历史数据五、设备管理5.1 添加设备5.2 编辑设备信息 5.3 删除设备5.4 设备状态监控5.5 设备告警管理六、任务调度6.1 创建任务6.2 编辑任务6.3 删除任务6.4 任务执行日志6.5 定时任务管理七、日志管理7.1 查询日志7.2 日志筛选7.3 日志导出7.4 日志监控八、报表管理8.1 创建报表8.2 编辑报表8.3 删除报表8.4 报表导出8.5 报表定时发送九、系统设置9.1 修改管理员密码9.2 邮件服务器配置9.3 数据库备份与恢复9.4 系统升级9.5 高级配置十、技术支持10.1 联系方式10.2 常见问题解答10.3 反馈与建议附件：1、用户手册2、安装包法律名词及注释：1、平台：指运维信息管理平台软件。
2、用户：指使用平台功能的个人或组织。
3、设备：指需要进行运维管理的硬件设备，如服务器、网络设备等。
4、任务：指用户在平台上创建的需要自动执行的操作。
5、日志：指设备运行时的记录信息。
6、报表：指根据设备运行情况的统计数据。
7、管理员：指平台的最高权限用户，具有系统设置和用户权限管理的功能。
CDP 使用指南说明书
CDP使用指南2021年05月12日目录1.文档说明 (8)2.CDP平台介绍 (8)2.1.CDP平台简介 (9)2.2.C LOUDERA M ANAGER概览 (10)2.3.C LOUDERA R UNTIME (11)2.4.工具 (11)2.5.设置对基于阿里云部署的CDP的访问权限 (12)2.5.1.配置SOCKS代理 (12)2.5.2.启动SOCKS代理 (12)2.5.3.配置Google Chrome浏览器以使用代理 (13)2.5.4.网络安全组 (14)3.CLOUDERA MANAGER (15)3.1.术语 (15)3.1.1.部署 (16)3.1.2.动态资源池 (16)3.1.3.集群 (16)3.1.4.主机 (16)3.1.5.机架 (16)3.1.6.服务 (16)3.1.7.服务实例 (17)3.1.8.角色 (17)3.1.9.角色实例 (17)3.1.10.角色组 (17)3.1.11.主机模板 (17)3.1.12.网关（Gateway） (17)3.1.13.Parcel (18)3.1.14.静态服务池 (18)3.2.C LOUDERA M ANAGER架构 (18)3.2.1.心跳 (19)3.3.状态管理 (19)3.4.C LOUDERA M ANAGER 管理控制台 (20)3.4.1.Cloudera Manager管理控制台主页 (24)3.4.2.自动登出 (28)3.5.进程管理 (30)3.6.主机管理 (30)3.7.C LOUDERA M ANAGER A GENT (31)3.7.1.cm_processes (31)3.8.资源管理 (32)3.9.用户管理 (33)3.10.安全管理 (33)3.11.使用C LOUDERA M ANAGER监控集群 (33)3.12.C LOUDERA M ANAGEMENT S ERVICE (35)3.12.1.健康测试 (35)3.12.2.指标收集和显示 (36)3.12.3.事件、警报和触发器 (36)3.13.集群配置概述 (37)3.14.服务器和客户端配置 (38)3.15.C LOUDERA M ANAGER API (39)3.16.虚拟专用集群和C LOUDERA SDX (39)3.16.1.分离计算和数据资源的优势 (40)3.16.2.架构 (40)3.16.3.权衡性能 (42)3.16.4.虚拟专用集群的兼容性注意事项 (42)3.16.5.虚拟专用集群的网络注意事项 (47)4.CDP核心组件 (53)4.1.C LOUDERA R UNTIME组件版本 (53)4.2.分布式文件系统HDFS (57)4.3.实时数据库HB ASE (58)4.4.列式存储引擎K UDU (60)4.5.统一资源管理和调度框架 (61)4.6.分布式计算框架–T EZ (66)4.7.数据仓库组件–H IVE (68)4.8.SQL分析引擎I MPALA (69)4.9.HB ASE SQL查询引擎P HOENIX (71)4.10.C LOUDERA整合全文检索引擎 (73)4.11.分布式内存计算框架–S PARK (76)4.12.数据库接入工具S QOOP (78)4.13.C LOUDERA一站式安全管理 (83)4.14.分布式消息队列K AFKA (93)4.15.A PACHE A TLAS (95)5.CLOUDERA安全概述 (98)5.1.概述 (98)5.1.1.安全要求 (99)5.1.2.安全等级 (99)5.1.3.Hadoop安全架构 (100)5.2.认证概述 (101)5.2.1.Kerberos概述 (102)5.2.2.Kerberos部署模型 (103)5.2.3.使用TLS/SSL进行安全的Keytab分发 (109)5.2.4.使用向导或手动过程来配置Kerberos身份验证 (110)5.2.5.集群组件使用的身份验证机制 (110)5.3.加密概述 (111)5.3.1.保护静态数据 (111)5.3.2.保护传输中的数据 (114)5.3.3.Hadoop项目中的数据保护 (115)5.3.4.加密机制概述 (117)5.4.授权概述 (117)5.4.1.Hadoop中的授权机制 (118)5.4.2.与身份验证机制的身份验证机制集成 (119)5.4.3.Hadoop项目中的授权 (120)5.5.治理概述 (121)5.5.1.什么是Apache Atlas？ (121)5.5.2.Apache Atlas使用元数据创建血统关系 (121)5.5.3.添加到实体元数据使搜索更加容易 (121)5.5.4.Apache Atlas体系结构 (122)6.CLOUDERA最佳实践 (123)6.1.I MPALA分区 (123)6.1.1.文件计数和文件大小 (123)6.1.2.分区注意事项 (124)6.1.3.指南总结 (126)6.2.I MPALA性能 (126)6.2.1.Kudu RPC (126)6.2.2.设立专门的协调员 (127)6.2.3.按需元数据和元数据管理 (130)6.3.加速S PARK ML应用 (153)6.3.1.Spark ML的原生数学库 (153)6.3.2.启用libgfortran库 (154)6.3.3.启用英特尔MKL库 (156)6.3.4.性能比较 (157)7.故障排查 (159)7.1.安全故障排查 (159)7.1.1.错误信息和各种故障 (159)7.1.2.身份验证和Kerberos问题 (167)7.1.3.HDFS加密问题 (179)7.1.4.Key Trustee KMS加密问题 (181)7.1.5.对Cloudera Manager中的TLS/SSL问题进行故障排除 (182)7.2.YARN、MR V1和L INUX OS安全性 (185)7.2.1.MRv1和YARN：jsvc程序 (185)7.2.2.仅限MRv1：Linux TaskController (186)7.2.3.仅限YARN：Linux容器执行器 (186)7.3.对I MPALA进行故障排除 (187)7.3.1.使用Breakpad Minidumps进行崩溃报告 (188)7.4.对A PACHE Y ARN进行故障排查 (190)7.4.1.在YARN上对Docker进行故障排除 (190)7.4.2.对Linux Container Executor进行故障排除 (200)7.5.对HB ASE进行故障排除 (202)7.5.1.使用HBCK2工具修复HBase集群 (203)7.5.2.Thrift Server在收到无效数据后崩溃 (203)7.5.3.HBase正在使用比预期更多的磁盘空间 (204)7.5.4.对RegionServer分组进行故障排除 (205)7.6.对APACHE KUDU进行故障排除 (206)7.6.1.启动或重启主服务器或者Tablet服务器时出现问题 (206)7.6.2.磁盘空间使用问题 (207)7.6.3.性能问题 (208)7.6.4.可用性问题 (214)7.6.5.象征堆栈跟踪 (216)7.6.6.在多主服务器部署中从死掉的Kudu主服务器中恢复 (218)7.7.对C LOUDERA S EARCH进行故障排除 (218)7.7.1.故障排除 (218)7.7.2.动态Solr分析 (219)7.7.3.其他故障排除信息 (220)7.7.4.找出Cloudera Search部署中的问题 (220)7.7.5.Cloudera Search配置和日志文件 (223)7.8.对H UE进行故障排查 (226)7.8.1.Hue负载平衡器无法在各个Hue服务器之间平均分配用户 (226)7.8.2.无法使用SAML对Hue中的用户进行身份验证 (227)7.8.3.清理旧数据以提高性能 (227)7.8.4.无法使用提供的凭据连接到数据库 (229)7.8.5.在Hue UI上激活Hive查询编辑器 (230)7.8.6.查询执行在Hue中完成，但显示为在Cloudera Manager Impala查询页面上执行 (231)7.8.7.查找Hue超级用户列表 (232)7.8.8.通过Knox访问Hue时，用户名或密码不正确 (233)7.8.9.从Knox访问Hue UI时出现HTTP 403错误 (234)7.8.10.无法从Knox Gateway UI访问Hue (236)7.8.11.引荐检查失败，因为域与任何受信任的来源都不匹配 (239)7.8.12.无法查看Snappy压缩文件 (239)7.8.13.启用SAML时出现“未知属性名称”异常 (241)7.8.14.Impala查询因无效的查询句柄错误而失败 (242)7.8.15.PostgreSQL支持的服务失败或挂起 (243)7.8.16.验证Hue中的LDAP用户时出错 (244)7.8.17.从负载均衡器访问Hue时出现502代理错误 (245)7.8.18.提交Hive查询后，无效的方法名称：“ GetLog”错误 (246)7.8.19.在Hue中提交查询时出现“授权异常”错误 (246)7.8.20.无法更改Hue中的压缩表 (248)7.8.21.从Hue访问“搜索”应用程序（Solr）时出现连接失败错误 (249)7.8.22.从顺化下载查询结果需要时间 (250)7.8.23.启用TLS后，Hue Load Balancer无法启动 (250)7.8.24.无法终止以Kerberized集群运行的Hue作业浏览器中的Hive查询 (251)7.8.25.无法在受Knox保护的集群上的Hue中查看或创建Oozie工作流 (252)7.8.26.1040，“连接太多”异常 (253)8.参考资料 (254)1.文档说明本文档主要是基于阿里云部署的CDP的操作使用和介绍，关于CDP平台的操作和使用信息来源Cloudera官网，大家可以访问https:///cdp-private-cloud-bas e/latest/index.html来获取对应的信息。
阿里云大数据应用指南
阿里云大数据应用指南近年来，随着云计算、大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将自身的业务转向云端，期望通过云计算和大数据技术来提升企业的竞争力。
在众多云计算服务提供商中，阿里云以其领先的技术和业务，备受业界关注。
阿里云大数据平台作为阿里云的重要业务之一，其在大数据领域的技术和能力备受认可，国内外众多企业都在使用其提供的大数据解决方案，以达到提高业务效率和决策效果的目的。
本文将阐述阿里云大数据应用的优势和实际应用案例，以期为企业提供参考和借鉴。
一、阿里云大数据平台的优势1.全面的数据处理能力阿里云大数据平台提供了全链路的数据处理能力，包括数据采集、存储、计算、分析、可视化等环节。
相比传统的数据处理方式，阿里云大数据平台具有更高的效率和准确度，并能够满足各类不同的业务需求。
2.高效的数据存储和管理阿里云提供多种存储服务，如对象存储OSS、表格存储Table Store、文档数据库MongoDB等，可以满足不同数据类型的存储需求。
此外，阿里云还提供了流媒体存储、文件存储、块存储等服务，为企业的大数据存储提供了全面的支持。
3.快速的数据计算和分析能力阿里云大数据平台提供多种计算和分析服务，如大数据计算引擎MaxCompute、数据分析引擎DataWorks、流式计算引擎实时计算等，这些服务提供快速、高效的数据计算和分析能力，为企业的业务决策提供有力的数据支持。
4.全面的数据可视化服务阿里云大数据平台提供多种可视化工具和组件，如DataV、QuickBI等，这些工具和组件可以帮助企业实现数据的可视化和呈现，从而更好地理解和利用数据，提供更好的业务决策支持。
二、阿里云大数据应用案例1.新冠疫情防控在新冠疫情的防控工作中，阿里云大数据平台发挥了重要作用。
阿里云在数据收集和分析方面采用了多方合作的方式，通过VR锦鲤程序、WiFi数据分析、移动信令数据分析等多种方式，对人员移动轨迹、密切接触者等关键数据进行了采集和分析。
阿里云运维方案总览
阿里云运维方案总览
引言
本文档旨在提供阿里云运维方案的总览。
阿里云是一家领先的
云计算服务提供商，为客户提供云计算基础设施和解决方案。
运维
方案是为了确保阿里云服务的稳定性和可靠性，以及提供卓越的用
户体验而设计的。
阿里云运维方案的重点
阿里云运维方案的重点包括以下几个方面：
1. 系统监控
为了保证阿里云服务的稳定性，阿里云提供了全面的系统监控
功能。
通过监控系统，运维团队可以实时监测服务器性能、网络流量、存储空间等关键指标，及时发现并解决潜在的问题。
2. 安全管理
阿里云运维方案注重安全管理，采取多层次的安全策略来保护
客户的数据和应用。
这包括网络安全、身份认证、数据加密等方面。
运维团队会定期进行安全漏洞扫描、风险评估等活动，以确保阿里云服务的安全性。
3. 故障处理
故障处理是阿里云运维方案的核心内容之一。
阿里云运维团队会建立快速响应机制，及时处理服务器故障、网络故障等问题，以最大程度地减少服务中断时间。
4. 性能优化
为了提供卓越的用户体验，阿里云运维方案还包括性能优化策略。
运维团队会对服务器进行性能调优，优化网络带宽利用率，提高应用程序的响应速度，以确保客户的业务能够高效运行。
结论
阿里云运维方案总览指出了系统监控、安全管理、故障处理和性能优化等方面的重点。
通过实施这些方案，阿里云可以提供稳定可靠的云计算服务，为客户创造优质的用户体验。
阿里云运维手册
阿里云运维手册1. 云资源管理1.1 资源创建与配置- 使用阿里云控制台或阿里云 CLI 创建和管理云资源。
- 遵循最小权限原则，为用户和角色分配合适的权限。
- 采用自动化运维工具，如阿里云自动化运维服务 OPS，提高运维效率。
1.2 资源监控- 利用阿里云监控服务，实时监测云资源的状态和性能。
- 设置报警规则，确保关键指标在正常范围内。
- 定期分析监控数据，优化资源配置。
1.3 资源备份与恢复- 定期备份关键数据和资源，确保数据安全。
- 熟悉各类备份策略，如全量备份、增量备份等。
- 掌握云盘快照技术，方便快速恢复数据。
1.4 资源安全配置- 启用安全组和网络 ACL，控制入站和出站流量。
- 配置 WAF，防范常见网络攻击，如 SQL 注入、跨站脚本攻击等。
- 定期检查系统漏洞，及时更新安全补丁。
2. 自动化运维2.1 自动化部署- 使用阿里云容器服务 ACK，实现容器化部署。
- 掌握阿里云应用部署服务 AS，简化应用部署流程。
2.2 自动化运维任务- 利用阿里云任务调度服务 CronJob，执行定时任务。
- 通过阿里云 OPS 集成运维工具，实现自动化运维流程。
2.3 脚本编写与存储- 编写运维脚本，提高运维效率。
- 使用阿里云代码仓库托管和管理运维脚本。
3. 监控与报警3.1 监控工具使用- 熟悉阿里云监控服务，了解各类监控指标。
- 使用阿里云日志服务，收集、存储和分析日志数据。
3.2 报警设置与处理- 设置合理的报警规则，确保关键指标异常时能及时响应。
- 制定报警处理流程，确保问题得到及时解决。
4. 数据安全与合规4.1 数据加密- 使用阿里云密钥管理服务 KMS，管理加密密钥。
- 对敏感数据进行加密存储，确保数据安全。
4.2 数据脱敏- 掌握数据脱敏技术，保护用户隐私。
- 在数据存储和传输过程中实现数据脱敏。
4.3 合规审查- 遵循国家相关法律法规，确保运维活动合规。
- 定期进行合规审查，提高运维安全管理水平。
云计算平台的启动和运维手册
云计算平台的启动和运维手册云计算已经成为现代企业数字化转型的关键支持和基础设施。
为了成功利用云计算技术，企业需要建立一个高效的云计算平台，并对其进行启动和运维。
本手册将为您提供一系列必要的步骤和注意事项，以帮助您顺利启动和管理云计算平台。
一、启动云计算平台1. 规划与设计在启动云计算平台之前，您需要制定一个规划与设计方案。
这包括确定平台的目标、需求和预算，选择合适的云服务提供商以及设计架构和安全策略。
2. 选取云服务提供商选择一个合适的云服务提供商非常重要。
您需要考虑提供商的可靠性、安全性、价格和技术支持等方面。
您还需要了解不同的云服务模型（如IAAS、PAAS和SAAS），以确定最适合您需求的模型。
3. 系统集成在启动云计算平台之前，您需要进行系统集成工作。
这包括将您现有的应用程序和服务迁移到云端、配置和测试硬件和软件组件，以及确保各个组件的兼容性和互联性。
4. 数据迁移如果您计划将现有数据迁移到云计算平台中，您需要制定一个数据迁移策略。
这包括评估数据大小和类型，选择合适的数据迁移工具，并确保数据的安全性和完整性。
5. 平台上线在完成前面的准备工作后，您可以将云计算平台上线。
确保您的平台上线前进行了彻底的测试，并在上线后进行监控和调试，以确保其正常运行。
二、运维云计算平台1. 自动化管理利用自动化工具来管理云计算平台是提高效率和减少人工错误的重要方式。
您可以使用自动化工具来进行资源分配、监控和扩展，以及进行备份和恢复工作。
2. 安全管控安全是云计算平台运维的重中之重。
您需要制定并实施安全策略，包括对用户访问权限进行管理、加密和保护敏感数据、监控平台的安全性，并定期进行安全漏洞扫描和修复。
3. 性能优化保持云计算平台的性能是运维的关键目标之一。
您需要监控和优化资源利用率、网络带宽和延迟等指标，以确保平台的高效运行。
4. 故障排除在运维过程中，可能会遇到各种故障和问题。
您需要建立一个故障排除流程，及时定位和修复故障，并保持与云服务提供商的紧密沟通，以获得必要的支持。
大数据平台运维方案
大数据平台运维方案1. 引言随着信息技术的飞速发展和数据规模的急剧增长，大数据技术正逐渐成为许多企业的关键业务基础设施。
大数据平台的运维工作变得异常重要，既要保证平台的稳定性和高可用性，又要不断优化和调整以满足业务需求。
本文将探讨大数据平台运维的关键问题，并提出相应的解决方案。
2. 大数据平台运维挑战大数据平台运维的难度主要体现在以下几个方面：2.1 多样化的数据源大数据平台通常需要从多个数据源中采集数据，例如传感器数据、日志文件、数据库等。
这些数据源的种类繁多，数据格式各异，给数据采集和处理带来了挑战。
2.2 海量数据处理大数据平台处理的数据体量通常非常庞大，例如每天产生的日志数据可能就有上百TB。
如何高效地存储和处理这么大规模的数据成为了运维的重要问题。
2.3 高可用性和容错性要求大数据平台对稳定性和可靠性的要求非常高，一旦出现故障或者数据丢失，将对企业的正常运转产生严重影响。
因此，如何保证大数据平台的高可用性和容错性成为了一个关键问题。
2.4 数据安全和隐私保护大数据平台通常涉及大量的敏感数据，如用户个人信息、交易记录等。
如何确保这些数据的安全，防止数据泄露和未授权访问，是一个需要重视的问题。
3. 大数据平台运维解决方案为了有效解决上述挑战，我们提出以下大数据平台运维的解决方案：3.1 数据采集和处理为了应对多样化的数据源，我们建议采用统一的数据采集和处理框架，例如Apache Flume、Apache Kafka等。
这些框架可以适应各种数据格式和数据源，并提供高效的数据传输和处理能力。
3.2 数据存储和处理针对海量数据处理问题，我们建议采用分布式存储和计算系统，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。
这些系统可以将数据分布存储在多台服务器上，并通过并行计算的方式高效地处理数据。
3.3 高可用性和容错性为了保证大数据平台的高可用性和容错性，我们建议采用容器化部署和自动化运维工具。
阿里云组件介绍
目录RDS（云数据库） (3)一．应用场景 (3)1. 电商：高并发，高性能场景 (3)2. 金融：安全容灾场景 (4)3. 网站：高性价比场景 (5)4. 游戏：行业高可用场景 (6)5. 大数据计算 (7)二．数据来源 (8)1. 数据导入 (8)2. 数据传输(Data Transmission ，DTS) (8)3. 云服务器ECS(Elastic Compute Service) (9)4. 数据集成(Data Integration) (9)5. mysqldump (9)6.阿里云管理控制台操作rds (9)7.其他阿里云数据库导入 (9)8.使用sqoop导入 (9)三．数据处理方式 (9)1. 使用Open API (9)四．数据输出 (12)1. 数据导出 (12)2. 数据传输(Data Transmission ，DTS) (12)3. 云服务器ECS(Elastic Compute Service) (12)4. 数据集成（Data Integration） (12)5. Mysqldump (12)6.阿里云管理控制台操作rds (12)7.其他阿里云数据库 (13)8.使用sqoop导出 (13)五．使用须知 (13)ODPS(MaxCompute)大数据计算服务 (13)一．应用场景 (13)1.东润环能：使用成本低 (13)2.小红唇：大数据仓库 (14)3.墨迹天气：日志大数据分析 (15)4.美甲帮：精细化运营 (16)5.汇合营销：精准化广告营销 (17)6.PING++：海量营销数据分析 (18)二．数据来源 (19)1、通过大数据开发套件（DataIDE）- 数据开发做数据同步 (19)2、通过DataX实现数据同步 (21)3、通过Sqoop实现数据同步 (23)4、通过大数据开发套件（DataIDE）导入本地文件 (23)i.登陆“大数据开发套件-数据开发”，点击“导入-导入本地数据” (23)iii.选择目标表后即可导入 (23)5、通过MaxCompute客户端上传数据 (24)6.通过DataHub将流式数据归档到MaxCompute (25)7.通过DTS将数据实时同步到MaxCompute (25)8.通过OGG将数据实时同步到MaxCompute (25)三．数据处理方式 (26)1.使用数据开发套件（DataIDE）/表格存储API (26)2. 使用MaxCompute访问表格存储 (27)3. 使用表格存储SDK (32)4. Spark访问ODPS (32)四．数据输出 (37)1. 表格存储 (37)2. 数据集成（Data Integration） (37)3.其他阿里云数据库 (37)OSS对象存储 (37)一．使用场景 (37)二．数据来源 (39)三．数据处理方式 (39)1.授权后的RAM子账号进行API访问或日常运维 (39)2.创建存储空间,然后上传文件 (39)3.项目中导包 (39)5.创建OSSClient实例 (39)6.创建存储空间 (39)7.获取oss的数据 (40)四．数据输出 (40)TableStore表格存储 (41)一．应用场景 (41)1.大数据存储与分析 (41)2.社交 Feed 流 (41)3.金融风控 (42)4.车联网数据 (42)5.物联网时序数据 (43)6.电商推荐 (43)二．数据来源 (44)1.开通服务 (44)1.1登录表格存储产品详情页。
大数据平台运维方案
大数据平台运维方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据量的快速增长，大数据平台的运维变得愈发重要。
本文将介绍一种高效可靠的大数据平台运维方案，旨在提供数据处理和分析的稳定服务。
二、架构设计1. 硬件设施为了满足大数据处理的需求，我们建议采用分布式计算集群的架构。
通过多台服务器组成的集群，可以实现高性能的数据处理和存储。
此外，为了保证数据的安全性和可靠性，我们建议采用冗余机制，如备份和冗余存储。
2. 软件环境大数据平台的运维离不开强大的软件支持。
我们建议使用开源的大数据处理框架，如Hadoop和Spark。
这些框架具有良好的可扩展性和灵活性，能够高效地处理大规模数据集。
此外，为了提高平台的稳定性和安全性，我们还可以使用监控工具和安全系统进行实时监控和预警。
三、运维流程1. 日常维护大数据平台的日常维护工作包括服务器管理、软件更新、备份和恢复等。
我们建议建立健全的维护流程，定期对服务器进行巡检和优化，及时处理软件漏洞和更新。
此外，定期备份数据和配置文件，并建立紧急恢复机制，以应对意外情况。
2. 性能优化为了提高大数据平台的性能，我们需要进行定期的性能优化。
我们可以通过监控系统来分析平台的性能瓶颈，然后采取相应的优化措施。
例如，调整数据分片和复制策略，调整任务调度算法等。
3. 故障处理尽管我们都希望大数据平台能够稳定运行，但故障是不可避免的。
我们建议建立灵活的故障处理流程，及时响应和解决故障。
例如，通过监控系统和日志分析，我们可以尽早发现故障，并进行追踪和修复。
四、安全保障大数据平台的安全性对于运维工作至关重要。
我们建议采取以下安全保障措施：1. 访问控制：建立严格的权限管理机制，只允许授权人员访问平台，并限制其权限范围。
2. 数据加密：对于敏感数据，我们建议进行加密处理，以保证数据的安全性。
3. 审计和监控：建立完善的审计和监控系统，实时监控平台的安全状态，并记录相关操作。
4. 备份与恢复：定期备份数据，并建立可靠的数据恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
大数据平台运维
大数据平台运维在当今这个信息爆炸的时代，大数据平台的运维成为了企业获取竞争优势的关键。
大数据平台运维不仅涉及到数据的收集、存储、处理和分析，还包括了平台的日常监控、故障排查、性能优化等多个方面。
以下是对大数据平台运维的详细阐述：1. 数据收集数据是大数据平台的基础。
运维团队需要确保数据能够从各种源头，如网站、移动应用、传感器等，高效地收集起来。
这通常需要使用到数据采集工具和API，以及确保数据传输的安全性和稳定性。
2. 数据存储收集到的数据需要存储在合适的存储系统中。
运维团队需要选择合适的存储解决方案，如分布式文件系统、NoSQL数据库或数据仓库，以满足数据的规模、访问速度和成本效益的需求。
3. 数据处理数据在存储之后，往往需要进行预处理，如清洗、转换和归一化，以便于后续的分析。
运维团队需要确保数据处理流程的自动化和高效性，同时保证数据的质量和一致性。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的核心价值所在。
运维团队需要支持数据分析师和数据科学家进行复杂的数据分析工作，包括数据挖掘、机器学习和预测分析等。
这通常需要提供强大的计算资源和分析工具。
5. 平台监控为了确保大数据平台的稳定运行，运维团队需要实施实时监控，包括资源使用情况、系统性能指标和异常事件。
监控系统应该能够及时报警，以便运维人员快速响应。
6. 故障排查当大数据平台出现问题时，运维团队需要迅速定位故障原因，并采取措施进行修复。
这可能涉及到日志分析、性能调优和系统升级等。
7. 性能优化随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据平台的性能可能会受到影响。
运维团队需要定期进行性能评估，并根据评估结果进行优化，如增加资源、优化算法或调整配置。
8. 安全管理数据安全是大数据平台运维的重要方面。
运维团队需要实施严格的安全策略，包括数据加密、访问控制和安全审计，以防止数据泄露和非法访问。
9. 备份与恢复为了应对数据丢失或系统故障的风险，运维团队需要定期进行数据备份，并确保能够快速恢复到正常状态。
大数据系统运维手册范本
大数据系统运维手册范本第一章：概述1.1 引言本手册是针对大数据系统运维工作而编写的指南，旨在提供详细的操作流程和技术要点，以确保大数据系统的正常运行和高效维护。
通过本手册，运维人员能够了解到关键的运维任务和注意事项，提高工作效率，保障系统稳定性。
1.2 大数据系统概述大数据系统是指基于大数据技术构建的数据处理和分析系统，它能够处理和存储海量的结构化和非结构化数据，并从中获取有价值的信息和洞察。
大数据系统的核心组件包括分布式文件系统、分布式数据库、数据采集与清洗工具、数据处理与分析框架等。
第二章：系统运行环境2.1 硬件环境要求大数据系统对硬件环境有一定的要求，运维人员需要根据实际情况为大数据系统提供合适的硬件配置，包括服务器、存储设备、网络设备等。
具体的硬件环境要求将根据系统规模和业务需求而变化，运维人员应根据厂商提供的技术文档进行配置。
2.2 软件环境要求大数据系统运行所需的软件环境包括操作系统、数据库、中间件等。
不同的大数据系统可能对软件环境有不同的要求，运维人员需要根据系统需求选择合适的软件版本，并按照厂商提供的安装指南进行操作。
第三章：系统安装与配置3.1 安装前的准备工作在进行大数据系统的安装之前，需要进行一系列的准备工作，包括网络设置、用户权限配置、软件包下载等。
运维人员应根据安装指南逐步完成这些准备工作，确保系统安装的顺利进行。
3.2 系统组件的安装与配置大数据系统由多个组件组成，每个组件都有自己的安装和配置过程。
运维人员需要按照安装指南，依次完成各个组件的安装和配置工作，包括安装软件包、配置参数、启动服务等。
第四章：系统监控与维护4.1 系统监控大数据系统的监控是保障系统稳定运行的重要手段。
通过监控系统的关键指标，运维人员能够及时发现系统异常和瓶颈，采取相应的措施进行调整和优化。
本节内容将介绍常用的监控工具和监控指标，并详细说明如何配置监控系统。
4.2 故障排除与日志分析运维人员在系统运行过程中，可能会遇到各种故障和问题。
大数据平台运维方案
大数据平台运维方案随着互联网技术的发展和普及，大数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
作为大数据技术的基础，大数据平台的运维方案显得尤为重要。
本文将探讨大数据平台运维方案中的关键问题和解决方法。
一、数据安全大数据平台所处理的数据量庞大，其中包含着众多的个人信息和商业机密。
因此，数据安全问题成为了大数据平台运维中最为重要的问题之一。
1. 数据备份和恢复建立稳定可靠的数据备份和恢复机制是大数据平台运维的关键。
通过定期备份数据，并测试备份的可行性，可以保证在数据丢失或损坏的情况下，能够迅速恢复数据并保障业务连续性。
2. 权限管理大数据平台需要对不同层级的用户进行权限管理，以确保数据的安全性和私密性。
通过细粒度的权限控制，可以限制用户对数据的访问范围和操作权限，有效防止未经授权的访问和滥用。
3. 安全监控建立全面的安全监控系统，对大数据平台的安全事件进行实时监测和响应。
通过使用安全监控工具、日志审计等手段，及时发现和解决潜在的安全威胁，并加强对安全事件的分析和追踪，提高数据安全性和可信度。
二、性能优化大数据平台的性能对于数据分析、处理和应用的效果均有重要影响。
因此，性能优化是大数据平台运维中的关键任务之一。
1. 资源管理合理配置和管理大数据平台的硬件资源是提高性能的基础。
通过负载均衡、资源隔离和调度算法等方法，合理分配和优化集群的计算和存储资源，提高整体的处理效率和响应速度。
2. 数据分区与索引对于大数据平台中的海量数据，分区和索引的设计对于查询和分析速度至关重要。
通过合理地分割数据和建立索引，可以快速定位和检索需要的数据，提高数据的查询效率和分析速度。
3. 数据压缩和优化通过数据压缩和优化技术，减少数据在存储和传输过程中的体积，提高数据处理和传输的效率。
同时，通过数据压缩和优化，也能节省存储空间和降低硬件成本。
三、故障恢复和容错大数据平台的故障恢复和容错能力对于确保平台的稳定运行至关重要。
以下是故障恢复和容错的关键策略和技术。
运维策略：阿里云解决方案
运维策略：阿里云解决方案概述本文档旨在介绍阿里云解决方案的运维策略。
阿里云作为一家领先的云计算服务提供商，为用户提供高效、稳定的云服务。
为了最大程度地确保系统的安全和稳定运行，以下是我们推荐的运维策略。
备份与恢复数据备份阿里云提供了多种备份机制，以确保数据的安全性和可靠性。
我们建议按照以下步骤进行数据备份：1. 定期备份数据：根据业务需求和数据变更频率，设置合适的备份周期，确保数据的及时备份。
2. 多重备份存储：将备份数据存储在不同的区域和存储介质中，以防止单点故障。
3. 自动化备份：使用阿里云提供的备份工具，自动执行备份任务，减少人工操作的风险。
系统恢复在系统出现故障或数据丢失时，我们建议采取以下措施来恢复系统：1. 快速定位问题：利用阿里云的监控和告警功能，及时发现系统异常，并迅速定位问题所在。
2. 数据恢复：使用备份数据进行系统恢复，确保数据的完整性和一致性。
3. 故障排除：分析故障原因，修复系统问题，并采取措施以避免类似问题再次发生。
安全管理身份认证与访问控制阿里云提供了全面的身份认证和访问控制机制，以确保系统的安全性。
我们建议采取以下措施来管理用户访问权限：1. 设置强密码策略：要求用户设置复杂的密码，并定期更新密码。
2. 多因素身份认证：启用阿里云的多因素身份认证功能，加强用户身份验证的安全性。
3. 细粒度访问控制：根据用户角色和权限需求，设置合适的访问控制策略，限制用户的访问权限。
安全监控与漏洞修复阿里云提供了全面的安全监控和漏洞修复机制，帮助用户及时发现和修复系统漏洞。
我们建议采取以下措施来确保系统的安全性：1. 定期安全扫描：使用阿里云的安全扫描工具，定期对系统进行漏洞扫描，及时发现潜在的安全风险。
2. 及时漏洞修复：一旦发现漏洞，及时采取修复措施，并确保系统及时更新到最新的安全补丁版本。
性能优化自动化运维阿里云提供了多种自动化运维工具，帮助用户提高系统的运行效率和稳定性。
我们建议采取以下措施来优化系统性能：1. 自动化部署：使用阿里云的自动化部署工具，简化系统部署流程，减少人工操作的错误和风险。
袋鼠云 云日志 V2.0.0 使用手册说明书
云日志V2.0.0使用手册2017年9月Copyright © 2017 杭州玳数科技有限公司前言一、版权声明：本文中出现的任何文字叙述，文档格式、插图、图片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均归杭州玳数科技有限公司所有，并保留一切权利。
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二、关于我们：杭州玳数科技有限公司旗下品牌袋鼠云，由多名前阿里云资深技术专家创立，核心员工来自阿里巴巴、神州数码等，作为阿里云重要的合作伙伴，专注于为企业客户提供云计算和大数据智能服务及产品。
袋鼠云是阿里云数加平台首个金牌合作伙伴、Aliware金牌合作伙伴、云盾金牌合作伙伴，也是阿里云认证的区域服务商和云市场供应商。
袋鼠云总部位于杭州，在北京、上海、贵州设有分公司（办事处）。
三、联系我们：1、公司官网https:///2、公司地址杭州总部：杭州市西湖区紫霞街176号互联网创新创业园2号楼8F北京分部：北京市朝阳区时间国际5号楼9033、支持与帮助如需获取更详尽的玳数科技专业服务信息、商务信息，可通过如下方式与我们联系：服务热线:181****8848邮箱支持：*******************二、产品特色 (5)三、基本概念 (5)四、用户指南 (6)1日志上传 (6)1.1A GENT接入 (6)1.2数据接入 (7)2搜索 (11)2.1多标签页视图 (12)2.2查询范围选择、过滤 (12)2.3日志文件选择 (13)2.4搜索框 (13)2.5时间范围选择 (13)2.6事件直方图 (13)2.7事件视图 (13)3搜索语法 (14)3.1全文检索 (14)3.2短语查询 (14)3.3字段值 (14)3.4逻辑运算符 (15)3.5数值范围 (16)3.6通配符 (16)3.7特殊字符的检索处理 (17)3.8区分大小写 (18)3.9时间方案 (18)3.10搜索技巧 (18)4解析规则 (19)4.1自定义解析规则 (19)4.2解析规则配置说明 (21)5应用 (24)5.2应用／仪表盘管理 (26)6告警 (26)6.1设置告警接收人/分组 (26)6.2告警规则配置 (27)6.3告警历史查询 (31)7数据脱敏 (31)7.1脱敏规则创建 (32)7.2脱敏概况 (33)8数据源管理 (33)9容量管理 (33)10权限管理 (34)10.1功能权限 (34)10.2组织架构 (34)10.3数据权限 (35)10.4用户管理 (35)11用户中心 (36)11.1账户体系 (36)11.2用户权限分配 (37)11.3进入账户中心 (37)11.4产品中心 (38)11.5租户内成员管理 (38)11.6查看成员 (38)11.7添加成员 (38)11.8赋予成员租户角色 (39)11.9赋予成员产品角色 (39)11.10移除成员 (39)11.11重置成员密码 (39)11.12修改租户信息 (40)11.13个人信息管理 (40)一、产品简介云日志是基于Elasticsearch构建的一款高性能可扩展的日志集中、搜索和分析产品，致力于降低企业客户直接使用ELK开源产品的部署和使用成本，并且根据客户日志内容及需求抽象出更多的使用场景，帮助企业进行业务实时监控、异常原因定位、安全合规审计、日志及业务数据统计分析，以降低企业运维成本、帮助企业优化运营决策。
大数据平台运维方案
大数据平台运维方案概述随着信息时代的到来，大数据已经成为了企业的重要资产之一。
大数据平台的运维工作变得越来越重要。
本文档旨在探讨大数据平台运维方案的设计和实施，以确保大数据平台的高可用性、稳定性和安全性。
1. 运维团队架构运维团队在大数据平台的运维过程中扮演着核心角色。
为了确保运维工作的高效和顺畅，建议构建以下运维团队架构：1.1 运维经理运维经理负责整个大数据平台的运维工作。
他/她需要与其他部门进行协调，制定合适的运维策略，并监控运维工作的进展。
1.2 运维工程师运维工程师负责大数据平台的日常运维工作，包括服务器管理、集群监控、故障排除等。
他们需要具备扎实的技术知识和问题解决能力。
1.3 数据工程师数据工程师主要负责大数据平台的数据流程管理和数据分析工作。
他们需要具备良好的编程和数据处理能力。
2. 运维流程一个完善的运维流程可以确保大数据平台的稳定性和可靠性。
以下是一个典型的运维流程：2.1 问题监控运维团队需要实时监控大数据平台，以发现并解决潜在的问题。
可以使用监控工具来实现系统性能监控、日志分析等功能。
2.2 问题诊断一旦发现问题，运维团队需要快速对问题进行诊断和分析。
可以使用日志分析工具和故障排查工具来定位问题根源，并制定解决方案。
2.3 问题解决根据问题的严重程度和紧急程度，运维团队需要制定相应的解决方案并实施。
解决方案可能涉及升级软件版本、增加硬件资源等。
2.4 变更管理在大数据平台的运维过程中，可能需要进行一些变更，如软件升级、配置更改等。
这些变更必须经过严格的变更管理流程，以确保变更的安全性和可控性。
2.5 文档更新运维团队应及时更新相关文档，包括操作手册、故障处理指南等。
这有助于提高团队的工作效率和沟通效果。
3. 自动化工具为了提高运维效率，可以使用一些自动化工具来简化运维过程。
以下是一些常用的自动化工具：3.1 配置管理工具配置管理工具可以帮助运维团队管理和跟踪服务器的配置信息。
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3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
阿里云大数据开发平台
运维指南
产品版本：V2.0.0 文档版本：20160601
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缩略词....................................................................................................... 4 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6 MaxCompute...................................................................................... 4 Analytic DB ....................................................................................... 4 RDS（Relational Database Service） ............................................... 4 DRDS（Distribute Relational Database Service） ........................... 4 OCS（Open Cache Service） ........................................................... 5 OSS（Object Storage Service） ....................................................... 5
2. 术语与缩略词......................................................................................................... 3 2.1 基本术语................................................................................................... 3 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.2 数据集成（Data Integration） ......................................................... 3 DataX ................................................................................................. 3 Alisa ................................................................................................... 3
阿里云®大数据开发平台：运维指南 20160516
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阿里云®大数据开发平台：运维指南
20160516
目录
I
目
录
法律声明........................................................................................................................ 2 1. 前言......................................................................................................................... 1 1.1 1.2 1.3 关于本文档............................................................................................... 1 阅读对象................................................................................................... 1 文档约定................................................................................................... 1 1.3.1 1.3.2 排版约定............................................................................................ 1 符号约定............................................................................................ 2