Hadoop分布式大数据系统.

运维的发展在不断经历着数据场景转移、工具场景转移、运维场景复杂化等场景。从最初的没有数据，到有数据，再到数据太多的一个过程。然而这也带来了诸多的问题，比如数据孤立、工具的复杂化、无法贴合业务，无法有效融合数据，提炼数据的价值。数据永远是多纬度并存管理的关系，无法快速提炼核心关注点，很难有效的进行管理分析。 有数据、有工具、有团队，但是缺少集中告警、缺少统一展现、缺少关联分析，这是当前众多企业IT运维共同面临的问题。 面对工具多样性、告警源多样性、数据多样性、团队多样性的场景，TOC 智慧服务方案提供了边融合、边迭代的解决方案。通过 “松耦合” 的方式持续整合专业运维工具、数据、流程，持续优化运维数据共享、团队协同、资源优化的一体化智能运维效果。

大数据应用人才培养系列教材 大数据系统运维 刘 鹏 张 燕 总主编 姜才康 主编 陶建辉 副主编 大数据应用人才培养系列教材 第一章 配置管理 1.1 配置管理内容 1.2 配置管理方法 1.3 配置管理工具 1.4 其他运维工具 习题 1.1 配置管理内容 第一章 配置管理 配置管理术语定义 配置基线 制定配置管理计划 配置项 版本控制 配置项属性 变更控制 配置管理数据库 配置审计 1.1

从HDFS中读文件，用groupby进行sort，然后写入Hbase中

 针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统的设计。对传统K-means算法进行分析，提出改进之后的K-means算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

大数据平台GB

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