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大数据平台稳定性保障:监控告警、性能优化与故障复盘

 大数据平台稳定性保障:监控告警、性能优化与故障复盘培训课程

培训对象:大数据运维工程师、SRE、平台开发工程师、数据平台负责人、值班与应急响应人员。

培训目标:掌握大数据平台稳定性保障体系;能够设计监控告警、容量规划、性能优化与故障应急机制;掌握故障复盘方法;具备提升平台可用性、降低MTTR的实战能力。

培训内容:

  1. 1.大数据平台稳定性体系:SLA、SLO、SLI、可用性目标与稳定性治理框架。

  2. 2.监控体系设计:基础设施监控、组件监控、任务监控、业务监控与端到端链路监控。

  3. 3.告警治理:告警分级、阈值设计、抑制收敛、值班机制与告警疲劳治理。

  4. 4.日志与链路追踪:日志采集、检索分析、TraceId、调用链与问题定位。

  5. 5.Hadoop生态稳定性:HDFS、YARN、Hive、HBase常见故障与调优。

  6. 6.Spark/Flink稳定性:任务失败、数据倾斜、反压、Checkpoint失败与资源争用。

  7. 7.Kafka稳定性:消息积压、分区不均、Broker故障、消费组异常与扩容策略。

  8. 8.存储与计算性能优化:小文件治理、分区裁剪、索引、压缩、缓存与资源调优。

  9. 9.容量规划与成本治理:资源评估、弹性扩缩容、队列管理、成本监控与优化。

  10. 10.故障应急与预案:故障分级、应急流程、降级限流、熔断、切换与恢复策略。

  11. 11.故障复盘方法:时间线还原、根因分析、5Why、改进项跟踪与知识库沉淀。

  12. 12.稳定性实战案例:典型线上故障复盘与平台稳定性提升方案设计。




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