网上科普有关“吉林网络运维学习都需要会什么？”话题很是火热，小编也是针对吉林网络运维学习都需要会什么？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

网络运维相对软件开发来说要简单很多，没有基础是可以学习的，

单纯的学习运维，找公司的难度要大很多，建议进行系统的学习，

阶段一：Linux 与网络基础（116 课时）

模块：零基础体验、网络基础、Linux 系统管理、Linux 网络服务

1. PC 服务器与 Linux 初体验（线上&串讲）

2. PC 服务器安装 Linux 实战（线上）

3. 了解 IP 地址!必须的（线上&串讲）

4. 搭建VMware 虚拟环境（线上&串讲）

5. Linux 基本操作~去看看（线上&串讲）

6. 网站与域名知识扫盲、域名申请及备案（线上&串讲）

7. 构建 LAMP 网站平台（线上&串讲）

8. 加密解密&熊猫烧香病毒再现（线上）

9. 木马与后门DIY（线上）

网络基础（24）

1. 计算机网络参考模型OSI 和 TCP/IP

2. 网络传输介质与布线

3. 交换机基本原理与配置

4. 网络层协议与应用、ARP 攻击与欺骗的原理及应用

5. 静态路由原理与配置

6. VLAN 与三层交换机

7. 网络层协议高级知识：IP 分片原理、IPv6 协议（线上&串讲）

Linux 系统管理（48）

1. Linux 常用命令精讲

2. 目录和文件管理

3. 安装及管理程序

4. 账号管理

5. 权限及归属管理

6. 磁盘管理

7. 文件系统与 LVM

8. 服务器 RAID 及配置实战

9. 引导过程与服务控制

10. 进程和计划任务管理

11. 系统安全、PAM 安全认证、端口扫描

12.Linux 文件系统深入，理解 inode 与 block、硬链接与软链

接、恢复误删除文件、分析日志文件

Linux 网络服务（28）

1. Linux 基础网络设置

2. DHCP 与 DHCP 中继原理与配置

3. Samba 文件共享服务（线上）

4. FTP 文件传输服务（线上&串讲）

5. DNS 域名解析服务（一）

6. DNS 域名解析服务（二）（线上&串讲）

7. Postfix 邮件系统（一）（线上&串讲）

8. Postfix 邮件系统（二）（线上）

9. 远程访问及控制

10. 部署 YUM 仓库服务；NFS 共享服务

11. PXE 高效批量网络装机

12. Cobbler 自动装机

项目实战（4）

初创公司服务器改造方案

阶段目标：

1. 采用微**形式，使用真实的硬件服务器进行演练，网络原理采用了 Flash 动画形式，实现快速入门

2. 能够掌握计算机网络、安全与 Linux 系统的基础知识，会进行 Linux 系统管理，能够搭建企业常用的Linux 服务

3. 具备基本的网络运维、Linux 基础运维的能力

阶段二：Linux 企业级应用（132 课时）

模块：Shell 脚本、Linux 安全、Web 服务器、群集、MySQL

Shell 脚本（20）

1. Shell 编程规范与变量

2. Shell 编程之条件语句

3. Shell 编程之 case 语句

4. Shell 编程之正则表达式、sed 与 awk

5. Shell 编程实战：开发 MAC 记录与端口扫描脚本、开发系统监控脚本（项目案例）

Linux 安全（8）

1. iptables 链表关系与匹配流程、iptables 规则编写

2. 利用 SNAT 策略共享上网、利用 DNAT 策略发布内网服务器、编写防火墙脚本、firewalld 防火墙

Web 服务器（38）

1. Web 基础、HTTP 协议分析、GET 和POST 方法

2. 源码编译构建 LAMP

3. Apache 配置与应用，日志管理、日志分割

4. Apache 网页优化

5.Apache 优化深入、实现防盗链、ab 压力测试、prefork 与

worker 工作模式原理与优化

6.Nginx 安装与配置

7.Nginx 访问控制、Nginx 虚拟主机、部署企业 LNMP 架构

8.LNMP 应用部署、Nginx+Apache 动静分离（项目案例）

9. Nginx 优化与防盗链

10.部署 tomcat（2 课时）

1.LVS 负载均衡群集

2.部署 LVS-DR 群集、LVS-DR 数据包流向分析、LVS-DR 中 的 ARP 问题

群集（22）

3.LVS+Keepalived 群集

4.Haproxy 搭建 Web 群集部署方法 、日志管理、参数优化

5.Nginx+tomcat 群集（项目案例）（2 课时）

6.Nginx+tomcat 动静分离（项目案例）

1.MySQL 数据库初体验

2.MySQL 数据库操作

3.MySQL 索引与事务

4.MySQL 数据库管理

5.MySQL 全量备份与恢复

MySQL（44）

6. MySQL 增量备份与恢复

7. MySQL 存储引擎 MyISAM 和 InnoDB

8.MySQL 主从复制（项目案例）

9.MySQL 读写分离（项目案例）

10. MMM 高可用配置及故障切换、配置 MySQL 多主多从（项

目案例）

11.MHA 高可用、MySQL 故障排查

阶段目标：

1. 面向技术提升，以企业实际的项目案例进行训练，积累运维经验

2. 能够掌握 Shell 脚本、安全，熟练部署 Web 服务器、MySQL 数据库及其优化，深入理解群集原理并部署

3. 具备 Linux 群集、应用运维的能力

阶段三：云计算与运维自动化（120 课时）

模块：缓存及加速、监控、分布式文件服务、虚拟化、大型网站架构、运维自动化、云计算

实训模块

实训专题

缓存及加速（12）

1.Squid 代理服务器应用：传统代理和透明代理

2.Squid ACL 与日志分析工具 sarg、反向代理3.Varnish 网站加速、部署Web 群集（线上） 4.Nginx 缓存加速应用（2 课时）

5.高性能内存对象缓存 Memcached 原理与部署、Memcached

群集部署

监控（8）

1.企业集中监测Cacti（线上&串讲） 2.Nagios 监控服务

3.Zabbix 部署与 Zabbix 平台的使用

分布式文件服务（8）

1. 企业远程备份同步 rsync 异地备份、rsync+inotify 实时备份

2. MFS 分布式文件系统原理与部署、MFS 灾难恢复与在线扩容

容器&虚拟化（28）

1. VMware 入门、ESXi 系统配置（线上&串讲）

2. KVM 架构、安装与配置、基本功能管理、高级功能管理

3. KVM 动态迁移、性能优化

4. Docker 架构、镜像及容器操作

5. Dockerfile 生成镜像、数据卷与数据容器、Docker 网络通信6.实现密钥SSH 远程登录、构建 Nginx、构建 MySQL、构建LNAMP 架构、构建Tomcat

7. 容器日志实战

8. 基于 Kubernetes 构建Docker 集群

网站架构与运维自动化（48）

1. 社交网站架构（8 课时）

1） 搭建SVN 服务器

2） 部署社交网站

3） 对关键服务器进行双机热备

4） 对服务器进行压力测试及性能调优

2. 百万PV 网站架构

Redis 主从复制的特点、Redis 的应用场景、搭建 Redis 主从复制

3. 千万PV 网站架构

1） RabbitMQ 开源消息队列系统的工作过程、使用场景、搭建RabbitMQ 集群

2） Jmeter 压力测试工具

4. Ansible 或 SaltStack 自动化运维（项目案例）（8 课时）

5. MongoDB 部署（8 课时）

6. 其他扩展项目（16 课时，根据学员情况选择）

云计算（16）

云 计 算 OpenStack（ 项 目 案 例 ） 1）OpenStack 体系架构、各个组件的功能

2） 部署OpenStack 云平台，完成相应的配置和管理任务

3） 在 OpenStack 平台内部署系统镜像，并安装网络服务

阶段目标：

1. 面向虚拟化、云计算和运维自动化高级应用，通过企业级项目积累运维经验，练就炉火纯

青的技术

2. 能够掌握监控、分布式文件服务，熟练部署大型网站架构及优化，能够搭建云计算和运维自动化应用环境

3. 具备大型网站架构、云计算运维的能力

4.

项目实施效果图参考

阶段四：Python 运维开发与大数据（80 课时）

模块：Python 基础、Python 运维开发、Web 前端基础、Django Web 开发、Python 大数据

实训模块

实训专题

Python 基础（40）

1.Python 介绍与使用；Python 变量与数据类型；Python 字符

串与列表；Python 元组与字典

2.Python 条件判断；Python 循环

3.Python 函数与模块

4.认识面向对象；类与对象：类的定义、类与对象、类的属性

5.类与对象：类的方法、类与对象综合案例；类的封装和继承

（加答疑、练习，8 课时）

6.文件读写与指针、文件和目录操作

7.异常处理

1.Python 操作数据库：python 操作 mysql；Python 操作 redis

Python 高级与运维开发

（20）

2. 进程和线程、Socket 网络编程、Python 实现简单的聊天程序

3. 运维应用：Python 实现子网划分、python socket 做监控、多线程扫描端口、探测 Web 服务质量

4.其他扩展项目案例

一、网页制作基础：HTML+CSS

1.走进HTML；网页穿上美丽外衣

2.列表表格及表单

Web 前端基础

二、使用 jQuery 制作网页特效

1.Javascript 基础、Javascript 对象

2.jQuery 基础

3.jQuery 选择器与事件

1.搭建 Django Web 开发环境；创建 Web 项目及应用；MVC

模型；Django 的 MTV 框架

2.升级Web 项目及应用

Django Web 开发

3.Django 连接 MySQL 做增删改查

4.Django 开发 Blog

5.通讯录

6.开发并部署BBS 论坛项目

1.Hadoop 架构组成

2.离线安装Hadoop 生态环境并配置应用

3.CDH 部署

Python 大数据

4.使用python 编写 hadoop 程序

5.使用亚马逊云AWS 进行hadoop 大数据操作实例介绍

6.Hadoop python 框架 mrjob 使用实例介绍

7.Hadoop 在AWS 上运行的性能比较

阶段目标：

1. 基于运维的开发，提升运维层次，打开职业发展空间

2. 能够掌握Web 前端基础、Django Web 开发、Python 运维开发，能够搭建大数据应用环境， 打造自动化运维平台

3. 具备Web 开发、运维开发、大数据运维的能力

如何打造高性能大数据分析平台

一、网络工程师要考以下科目：

1、 计算机与网络知识，考试时间为150分钟，笔试；

2、 网络系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。

二、两门课程的基本考点：

1、IP地址的划分；Cisco路由器与交换机的基本配置；

2、网络安全与网络管理等基础知识；Web、Ftp、Email等各种服务器的搭建与配置；

3、各种网络故障的排查与判断；路由器和交换机的工作原理；

4、如何利用三层路由器和交换机进行VLAN的划分。

三、考证书类

1、如果为了考证你可以去自学，理论性的东西主要是为考证的，但是企业是不会聘请一个只会考试的工程师的；

2、没有设备你永远也不知道它具体是怎么回事的．有关培训机构是最好的选择，不过这个你一定要看好；

3、目前有信息产业部的认证，有华为的，也有微软的，也有思科的相对思科比较权威份量足些，它分为，ccna,ccnp,ccie(依次为从初级到高级的三个不同等级)。

四、工作待遇

网络工程师工资待遇与发展前景是比较好的，这也是许多的人会想要报网络工程师培训机构进行专业的学习，从而获得网络工程师证书的。

扩展资料：

网络工程师职业定位

网络工程师是通过学习和训练，掌握网络技术的理论知识和操作技能 的网络技术人员.

工作内容：

1、负责机房内的网络联接及网络间的系统配置。

2、负责系统网络的拓扑图的建立和完善，并做好系统 路由的解析和资料的整理。

3、负责机房线路的布置和协议的规范工作。

4、负责计算机间的网络联接及网络共享，并负责网络间安全性的设置。

5、负责对网络障碍的分析，及时处理和解决网络中出现的问题。

6、利用网络分析分析仪，定期对现有的网络进 行优化工作。

7、负责网络平台框架的布局和设置；如java软件工程师,java网络工程师。

8、负责网络平台信息的采集和录入支持；如：信息技术工程师。

9、负责网络平台的推广方向和推广模式，如：网络推广大师。

10、负责网络平台的运作方向以及平台维护管理等工作，如：网络运营工程师。

11、负责网络平台发 展到一定阶段的商业模式和盈 利方向；如：网站商务工 程师，电子商 务工程师。

12、负责网络产品的定位和封装；如：项目工程师。可以做网络管理员和网站编程技术。

网络工程师的职位进阶

一、小企业的网络管理员；

二、进入 大中型企业，从事同样的网络 管理工作，工资待遇等就可有明显的 提升；

三、学习更全面的知识成为普通的网络工程师；

四、成为侧重于某一专业的网络工程师，如网络存储工程师、综合布线工程师、网络安全工程师等

五、可进阶 到专家级别，如IT项目 经理、网络主管或者技术专家等，这也是网络工 程师在30岁以后的主要发展方向和发展目标。

百度百科：网络工程师

怎样从零开始学习linux

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。

1. 大数据是什么？

大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。

这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。

据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。

高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。

根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。

准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。

大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。

与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。

2. 大数据系统应包含的功能模块

大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析?，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。

下图描述了大数据系统的这些高层次的组件

描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。

2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。

显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。

2.2 数据采集第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。

在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。

2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。

在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。

2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。

在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。

2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。

3. 数据采集中的性能技巧

数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。

数据采集?过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。

涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：

下面是一些性能方面的技巧：

来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。

如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。

如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。

优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。

类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。

即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。

尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。

大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。

如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。

数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。

来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。

和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。

数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。

一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。

多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。

谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。

4. 数据存储中的性能技巧

一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。

在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。

首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。

大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。

不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

数据库分为行存储和列存储。

具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。

同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。

压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。

数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。

并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。

如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。

NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。

许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。

如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。

这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。

大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。

在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。

5. 数据处理分析中的性能技巧

数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。

本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。

在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。

其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。

同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。

有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。

基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。

概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。

一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。

该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。

如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。

不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。

最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。

此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。

大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。

这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。

数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。

为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。

更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。

一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。

实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。

6. 数据可视化和展示中的性能技巧

精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。

本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。

确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。

这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。

物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。

大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。

尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。

可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。

同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。

保持像图形，图表等使用最小的尺寸。

大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。

7. 数据安全以及对于性能的影响

像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。

- 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。

- 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。

- 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。

- 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。

- 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。

- 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。

- 明智的做法是敏感信息始终进行限制。

- 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。

- 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。

- 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。

8. 总结

本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。

本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

1. 基本功要扎实

学习任何一种语言，必备的基本功是必须要有的，一方面可以提高效率，另一方面可以拓宽思路。

对于Linux基本知识的学习，对一些初学者来说是枯燥乏味的，可以通过理解再背诵的方式先进行代码及语法的学习，然后进行实践操作，必须手动输入命令行，不要借助工具，这样可以更快速有效的掌握Linux。

2. 学以致用

Linux学习的目的是应用，Linux基本知识是一些零散的技术，当没有应用在项目上时，我们无法理解他的真实价值，所以打好基本功之后，最紧迫的是多做几个完整的项目，刚开始可以是功能简单的项目，之后可以选择稍微复杂的项目，勤于动手，敢于实践，一定能学好Linux。

3. 学会使用Linux联机帮助

任何一种教材都不会完全讲述Linux知识，一般讲的都是比较常用的或者是比较有代表性的知识，但是，我们在项目应用中往往有些功能的实现是需要一些生僻知识和技能的，那么，如何查找我们所需的知识呢，推荐查阅Linux帮助文档，主流的Linux都自带详细的帮助文档，很方便解决问题！

4. 在网上找资源

在Linux的学习和应用中，难免会遇到一些没有思路、不知道如何解决的问题，这时就要借助网络力量，可以通过搜索引擎搜索查找，也可以咨询资深技术人员，最终实现问题的解决，这是Linux知识积累的一个重要的途径！

5. 查阅英文技术文档

如果想深入学习Linux，查阅英文技术文档是十分必要的，往往最新的技术都是采用英文文档的方式发布的，而且更全面，因此，对于Linux人员来说，多看一些Linux技术文档，对于掌握前沿技术和加深知识是十分有必要的！

Linux学习是一个需要长期坚持不懈的过程，新的技术不断的产生，要想成为Linux大牛，必须要时刻关注Linux发展动态，掌握最新技术，才能走在行业前列！

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