大数据运维是确保大数据系统稳定运行、高效处理数据的关键环节。以下是大数据运维过程中常见的一些操作和任务：

1. 集群部署与配置

• 基础设施搭建：部署服务器、网络设备、存储系统，配置虚拟化环境（如 Docker、Kubernetes）。
• 分布式系统安装：安装 Hadoop、Spark、Hive、Kafka 等大数据组件，配置集群参数（如内存分配、节点通信）。
• 高可用配置：设置主备节点、ZooKeeper 集群，确保系统无单点故障。

2. 监控与告警

• 性能监控：实时监控集群资源（CPU、内存、磁盘、网络）、服务状态（如 YARN 队列、HDFS 容量）。
• 日志收集：聚合各节点日志（如 Flume、ELK Stack），排查错误和异常。
• 告警设置：基于阈值（如磁盘使用率 > 80%）触发告警，通知运维人员。

3. 容量规划与优化

• 资源评估：根据业务增长预测集群规模，添加或缩减节点。
• 性能调优：优化 Hadoop MapReduce 参数、Spark 并行度，调整 JVM 堆大小。
• 数据存储优化：压缩数据