大数据运维一般会遇到哪些经典问题？

1. 数据倾斜：在处理大规模数据时，可能会出现某些节点处理的数据量远大于其他节点的情况，导致整体处理效率降低。解决方法包括重新分配数据、使用CombineFileInputFormat等。

2. NameNode内存溢出：当Hadoop集群中的NameNode内存不足时，可能会导致其无法正常工作。解决方法包括增加NameNode的内存、优化Hadoop配置等。

3. 数据丢失：在大数据处理过程中，可能会因为各种原因导致数据丢失。解决方法包括定期备份数据、使用HDFS的CheckSum机制等。

4. 性能瓶颈：在大数据处理过程中，可能会出现性能瓶颈，导致处理速度降低。解决方法包括优化Hadoop配置、使用更高级的硬件设备等。

5. 安全问题：大数据运维中需要考虑到数据的安全性，防止数据被非法访问或篡改。解决方法包括设置访问权限、使用加密技术等。