大數據運維是確保大數據系統穩定運行、高效處理數據的關鍵環節。以下是大數據運維過程中常見的一些操作和任務：

1. 集群部署與配置

• 基礎設施搭建：部署服務器、網絡設備、存儲系統，配置虛擬化環境（如 Docker、Kubernetes）。
• 分布式系統安裝：安裝 Hadoop、Spark、Hive、Kafka 等大數據組件，配置集群參數（如內存分配、節點通信）。
• 高可用配置：設置主備節點、ZooKeeper 集群，確保系統無單點故障。

2. 監控與告警

• 性能監控：實時監控集群資源（CPU、內存、磁盤、網絡）、服務狀態（如 YARN 隊列、HDFS 容量）。
• 日志收集：聚合各節點日志（如 Flume、ELK Stack），排查錯誤和異常。
• 告警設置：基于閾值（如磁盤使用率 > 80%）觸發告警，通知運維人員。

3. 容量規劃與優化

• 資源評估：根據業務增長預測集群規模，添加或縮減節點。
• 性能調優：優化 Hadoop MapReduce 參數、Spark 并行度，調整 JVM 堆大小。
• 數據存儲優化：壓縮數據