【大数据运维】大数据常见shell命令

本文详细介绍了Zookeeper的启动、状态检查、客户端命令以及HBase的集群启动/关闭、扩容增加regionserver、下线regionserver的方法,为IT技术人员提供了实用的运维指南。

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一、 Zookeeper常用命令

例如:ZOOKEEPER_HOME:/opt/zk/zookeeper

1. zk服务命令

1. 启动ZK服务: ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh start  
2. 查看ZK服务状态: ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh status  
3. 停止ZK服务: ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh stop  
4. 重启ZK服务: ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh restart  

5.连接shell

连接成功后,如下展示:


bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181


bin/zkCli.sh

Connecting to localhost:2181
Welcome to ZooKeeper!
JLine support is enabled

WATCHER::

WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0]  

 

2. zk客户端命令

1.查看某个目录包含的所有文件 
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] ls /

2.查看某个目录包含的所有文件,与ls不同的是它查看到time、version等信息
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] ls2 /

3. 创建znode,并设置初始内容
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] create /test "test"  
Created /test

创建一个新的 znode节点“ test ”以及与它关联的字符串

4. 获取znode的数据  
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] get /test

5. 修改znode内容
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] set /test "ricky"

6. 删除znode
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] delete /test
强制迭代node删除 rmr

7.退出客户端
quit

 

二、HBASE常见运维命令

1. 集群启动关闭

启动整个集群

启动整个集群前,需要确认集群中各个节点均未启动,如果有个别节点启动,请杀死该进程。

进入一个master节点的服务器

cd ${HBASE_HOME}/bin/
./start-hbase.sh

关闭整个集群

./stop-hbsae.sh

启动单角色进程

${HBASE_HOME}/bin/hbase-daemon.sh start master/regionserver

在整个启动启动以后,需要启动备用的hmaster,就可以进入到备用节点中,使用以上命令,启动备用hmaster服务。

 

2. 扩容增加regionserver

  1. 新增节点增加主机映射/etc/hosts
  2. 所有节点配置regionservers文件

编辑/hbase所在目录/conf/regionservers 文件,增加新增节点,保持所有节点的同步更新。

  1. 进入新增的节点服务器,运行如下命令,启动regionserver

${HBASE_HOME}/bin/hbase-daemon.sh  start regionserver

 

3. 下线regionserver ing

  1. 编辑/hbase所在目录/conf/regionservers文件,删除要删除的节点。
     
  2. 在master服务器上运行,要删除的节点

${HBASE_HOME}/bin/graceful_stop.sh

进入要删除的节点,确认regionserver是否已经被关闭,如果没有关闭,请等待几分钟,如果还是没有关闭,请重新执行上述操作。或者再进行其他形式的删除。

 

  1. 重新开启负载平衡

在master中,进入hbase客户端

${HBASE_HOME}/bin/hbase shell
balance_switch true
exit

 

<think>嗯,用户问的是大数据开发和大数据运维的区别。我需要先回忆一下这两个领域的核心职能和技能要求。大数据开发主要负责构建和处理数据平台,编写数据处理程序,可能涉及数据采集、清洗、存储和分析。而大数据运维可能更关注系统的稳定性、性能优化和故障处理,比如集群的监控、调优和灾备。 接下来要确认两者的技术栈是否有重叠或差异。开发可能需要Hadoop、Spark、Flink这些框架,以及编程语言如Java、Scala、Python。运维可能需要熟悉集群管理工具,比如Ambari、Cloudera Manager,还有监控工具如Prometheus、Grafana,以及自动化运维脚本。 职业发展方向也需要区分,开发可能走向数据工程师、架构师,运维可能转向系统运维专家或DevOps。但用户可能想知道更具体的区别,比如日常任务的不同,或者技能要求的侧重点。 还要考虑用户可能的背景,是否在考虑职业选择,或者项目分工。需要给出实际场景的例子,比如开发搭建ETL流程,运维确保集群高可用。同时,两者的协作关系也很重要,避免让用户觉得完全割裂。 需要检查是否有遗漏点,比如数据安全、成本管理是否属于运维职责,而数据建模、算法实现是否属于开发。另外,是否需要提到对编程能力的重视程度,开发更注重编码,运维可能更注重脚本和自动化。 最后,确保结构清晰,分点对比,帮助用户逐步理解两者的区别,并给出职业建议。避免使用过于专业的术语,保持口语化但准确。</think>大数据开发与大数据运维是数据领域中两个紧密关联但职责分明的方向,以下是逐步对比与分析: --- ### **1. 核心目标对比** - **大数据开发** - **目标**:设计、构建和维护数据处理系统,解决数据采集、存储、计算及分析需求。 - **典型任务**: - 编写ETL(数据抽取、转换、加载)流程 - 开发分布式计算程序(如Spark、Flink作业) - 设计数据仓库或数据湖架构 - 实现数据建模与算法(如推荐系统) - **大数据运维** - **目标**:保障大数据平台稳定、高效运行,优化资源利用率并快速响应故障。 - **典型任务**: - 集群部署与扩容(如Hadoop、Kafka集群) - 监控系统健康状态(CPU、内存、磁盘、网络) - 调优性能瓶颈(如调整YARN资源分配) - 制定灾备方案与数据安全策略 --- ### **2. 技术栈差异** #### **大数据开发** - **编程能力**: - 需精通Java/Scala/Python等语言,熟悉面向对象与函数式编程。 - 示例代码: ```python # Spark数据处理示例 df = spark.read.parquet("hdfs://data/logs") result = df.groupBy("user_id").agg(F.sum("clicks")) ``` - **核心技术**: - 计算框架:Spark、Flink、MapReduce - 存储系统:HDFS、HBase、Kafka - 数据处理:Hive、Presto、Airflow #### **大数据运维** - **系统管理能力**: - 熟悉Linux系统调优、Shell脚本编写。 - 示例命令: ```bash # 监控HDFS磁盘使用率 hdfs dfsadmin -report | grep "Used%" ``` - **核心技术**: - 集群管理:Ambari、Cloudera Manager - 监控工具:Prometheus、Grafana、Zabbix - 自动化运维:Ansible、Kubernetes --- ### **3. 工作场景示例** - **开发场景**: - 需求:搭建实时用户行为分析系统。 - 步骤: 1. 用Kafka接入实时数据流 2. 开发Flink作业清洗数据 3. 将结果写入HBase供查询 - **运维场景**: - 问题:Hadoop集群频繁出现节点宕机。 - 排查: 1. 通过监控发现磁盘IO过高 2. 优化HDFS副本策略 3. 增加监控告警阈值 --- ### **4. 职业发展路径** - **大数据开发**: - 初级 → 中级:数据工程师 → 高级:数据架构师/算法专家 - 关键能力:代码设计、分布式系统原理、算法优化 - **大数据运维**: - 初级 → 中级:运维工程师 → 高级:SRE(站点可靠性工程师)/DevOps专家 - 关键能力:故障定位、容量规划、自动化体系建设 --- ### **5. 协作关系** 两者需紧密配合: - 开发需遵循运维制定的资源规范(如避免OOM导致集群崩溃)。 - 运维需理解业务逻辑(如调整Kafka分区数以匹配数据处理吞吐量)。 --- ### **总结选择建议** - **选开发**:若热衷编程、算法,喜欢从零构建系统。 - **选运维**:若擅长系统调优,对稳定性保障有强烈责任感。 - **趋势**:云原生时代,运维需掌握Kubernetes等云技术,开发需关注Serverless架构。
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