大数据技术专栏
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该专栏主要分享大数据运维领域需要掌握的相关技术栈。每篇文章都是根据作者的实战经验进行总结，结合实际使用场景进行深度剖析。
降世神童
本人从事过云计算运维、DevOps以及大数据运维工作十余年。熟悉OpenStack、Kubernetes等云原生产品的运维，以及Python、CI/CD等自动化运维工具的运用。同时对大数据运维也颇有研究。拥有RHCA、华为HCIE云计算、Kubernetes的CKA/CKS、OpenStack的COA等认证。喜欢将自己的实战项目经验进行总结，并且随着理解的深入会进行迭代更新。博客中理解有误区之处也感谢各位技术大佬不吝赐教。
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大数据系列 | 日志数据采集工具Logstash的架构分析及应用
Logstash是Elastic公司开源的收集、解析和转换日志的工具，可以方便地把分散的、多样化的日志收集起来，然后进行自定义处理，最后将其传输到指定的目的地。Logstash是由JRuby语言编写的，使用基于消息的简单架构，在JVM上运行。 Logstash常被用于在日志关系系统中作为日志采集设备，最常被用于ELK（Elasticsearch +Logstash + Kibana）中作为日志收集器。原创 2025-04-27 11:23:13 · 43 阅读 · 0 评论 -
大数据系列 | 详解基于Zookeeper或ClickHouse Keeper的ClickHouse集群部署--完结
● 数据存储方式： MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用表格来组织数据，并支持SQL查询语言。 ClickHouse是列式数据库管理系统（Columnar DBMS），它以列为单位存储数据，这使得它在处理大量数据时非常高效。 ● 用途： MySQL通常用于事务处理（OLTP）工作负载，比如Web应用程序的后端数据库，支持高并发的读写操作。 ClickHouse则更适合于分析型（OLAP）工作负载，用于大规模数据分析和报告，以及实时数据分析。原创 2025-04-21 15:40:26 · 421 阅读 · 0 评论 -
大数据系列 | CDH6.2大数据平台安装部署、原理和使用介绍
本文使用CDH6.3.2手把手指导搭建Hadoop集群环境原创 2024-01-12 16:43:14 · 758 阅读 · 0 评论 -
大数据系列 | Kafka架构分析及应用
kafka架构分析及应用原创 2024-04-01 14:03:52 · 568 阅读 · 0 评论 -
大数据系列 | 使用Nginx作为数据采集接收端
大数据业务使用场景，使用nginx作为数据采集接收端原创 2024-03-26 10:25:13 · 241 阅读 · 0 评论