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儿童适合学习的游戏编程视频教程

儿童适合学习的游戏编程 学习交流索取素材:123564228(微信同步)学习少儿编程的好处:1.编程帮助孩子培养逻辑思维能力和抽象思维能力。学习编程能够培养孩子的体系化思维、逻辑思…

01

知识点回顾学习方法技巧

02

关于一些要求

03

通俗易懂聊架构

04

安全方向岗位的分布

05

知识点串讲与服务器介绍

06

服务器分类高度

07

其他服务器分类

08

思想提升课

09

知识点回顾

10

什么是服务器和特点

11

企业级服务器硬件-机箱

12

企业级服务器硬件_电源

13

企业级服务器硬件_主板

14

企业级服务器硬件_CPU(1)

15

企业级服务器硬件_CPU(2)

16

企业级服务器硬件_散热风扇

17

实验fork炸弹

18

知识点回顾

19

挑选内存重要的指标

20

企业级服务器硬件-硬盘

21

企业级服务器硬件介绍_硬盘分类和厂商

22

企业级服务器硬件介绍_阵列卡

23

企业级服务器硬件介绍_远程管理卡

24

企业级服务器硬件介绍_网卡

25

职场思想

26

Unix和Linux发展历史

27

Linux系统的选择和优化

28

Linux系统的版本如何选择

29

VMWare配置虚拟机

30

知识点回顾和新内容介绍

31

标准化的系统安装流程

32

单词本积累

33

远程管理软件介绍和连接

34

替换阿里源

35

创建VMWare虚拟机快照

36

创建CentOS7模板机

37

模板机的封装并创建练习和作业机

38

CentOS7优化清空并创建缓存

39

CentOS7网络管理优化

40

CentOS7配置网卡的固定IP地址

41

实验清空并创建缓存

42

实验给服务器设定固定的IP地址

43

快速保存网卡配置文件

44

效验网卡配置以及是否能够连通外网

45

光盘救援模式

46

学习思想

47

介绍命令行模式的快捷键

48

Linux系统中特殊的目录

49

目录常用的命令介绍

50

cd命令详细讲解

51

ls和pwd命详细讲解

52

mkdir命令详解

53

rmdir和rm删除目录

54

cp复制目录

55

mv命令详解

56

知识点回顾

57

Linux系统的关机和重启

58

ls命令查看文件属性

59

echo重定向与cat命令详解

60

cat命令重定向输入实现多行输入

61

tac命令详解

62

more命令head和tail命令

63

vim文本编辑器介绍(1)

64

命令行模式的搜索

65

VIM三种模式的转换

66

知识点回顾

67

文件权限管理

68

文件权限管理

69

用户管理

70

用户管理

71

字符集、通配符、特殊符号

72

文件压缩

73

文件传输

74

文件传输

75

文件传输

76

定时任务/计划任务

77

磁盘管理(1)

78

磁盘管理(2)

79

磁盘管理(3)

80

磁盘管理(4)

81

网络管理(1)

82

网络管理(2)

有机物除杂常见错误及原因分析视频教程_ToDesk,远程控制,远程操作

有机物除杂常见错误及原因分析 依据有机物的水溶性、互溶性以及酸碱性等,可选择不同的分离方法达到分离、提纯的目的。在进行分离操作时,通常根据有机物的沸点不同进行蒸馏或分馏;根据物质的…

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83

网络管理(3)

84

网络管理(4)

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网络管理(5)

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企业级网络管理项目-静态路由项目

87

Web集群架构(1)

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Web集群架构(2)

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Web集群架构(3)

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Web集群架构(4)

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Web集群架构(5)

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Web集群架构(6)

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Web集群架构(7)

94

Ansbile自动化运维工具(1)

95

Ansbile自动化运维工具(2)

96

SaltStack自动化运维工具介绍

97

Puppet自动化运维工具介绍

98

企业级实战项目-期中架构集群搭建

99

企业级Shell脚本编程技术(1)

100

企业级Shell脚本编程技术(2)

101

企业级Shell脚本编程技术(3)

102

企业级Shell脚本编程技术(4)

103

企业级Shell脚本编程技术(5)

104

企业级Shell脚本编程技术(6)

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企业级Shell脚本编程技术(7)

106

企业级Shell脚本编程技术(8)

107

企业级Shell脚本编程技术(9)

108

企业级Shell脚本编程技术(10)

109

防火墙技术

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防火墙技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级千万级并发MySQL技术

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企业级Zabbix监控体系

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企业级Zabbix监控体系

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企业级Zabbix监控体系

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企业级Zabbix监控体系

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企业级Zabbix监控体系

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云计算与虚拟化

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云计算与虚拟化

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云计算与虚拟化

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云计算与虚拟化

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云计算与虚拟化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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DevOps运维开发一体化

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CI/CD技术实践

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CI/CD技术实践

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CI/CD技术实践

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CI/CD技术实践

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CI/CD技术实践

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Rancher容器云技术

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Rancher容器云技术

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Rancher容器云技术

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Rancher容器云技术

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Rancher容器云技术

******************************************************************Linux运维与网络安全QQ交流群:833196402大数据运维QQ群号:766173537******************************************************************加群验证通过索取老师直播课里的资料,【咨询微信】wx17600572121【大数据运维工程师】适用人群

在校大学生、零基础学员、Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员

课程概述

【大数据运维工程师】的工作职责
一.集群管理
大数据需要分布式系统,也就是集群:Hadoop,Hbase,Spark,Kafka,Redis等大数据生态圈组建。

二.故障处理
1>.商用硬件使用故障是常态。
2>.区分故障等级,优先处理影响实时性业务的故障。

三.变更管理
1>.以可控的方式,高效的完成变更工作;
2>.包括配置管理和发布管理;

四.容量管理
1>.存储空间,允许链接数等都是容量概念;
2>.在多租户环境下,容量管理尤其重要;
五.性能调优
1>.不同组建的性能概念不一样,如kafka注重吞吐量,Hbase注重实用性可用性;
2>.需要对组建有深刻的理解
六.架构优化
1>.优化大数据平台架构,支持平台能力和产品的不断迭代;
2>.类似架构师的工作;

【大数据运维工程师】所需的能力
一.DevOps
DevOps(英文Development和Operations的组合)是一组过程,方法和系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程),技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通,写作与整合。
二.硬件,OS,网络,安全的基础知识
大数据平台和组建设计范围广,各种都需要懂一点,这些知识出问题的时候不可能问人,因为别人也有自己的工作要做。

三.脚本语言能力
Shell,SQL(DDL),Python.Java(加分)

四.大数据各个组件知识
设计思想。使用范围,底层架构,常用命令,常用配置或参数,常见问题处理方法。

五.工具能力
Zabbix,Open Falcon,Ganglia,ELK等,企业自研工具。我推荐使用集群自带的工具。

六.Trouble shooting能力
搜索能力(搜索引擎,stackoverflow等),java能力(异常堆栈要看得懂,最好能看懂源码),英文阅读能力。

七.意识,流程
良好的意识,什么能做什么不能做。同用的流程如ITIL,各企业也有自己的流程。

【大数据运维工程师】的主要工作
一.运维三板斧
三板斧可以解决90%以上的故障处理工作。
1>.重启
重启有问题的机器或经常,使其正常工作。
2>.切换
主备切换或主主切换,链接正常工作的节点。
3>.查杀
查杀有问题的进程,链接等。
4>.三板斧的问题
第一:只能处理故障处理问题,不能解决性能调优,架构优化等问题;
第二:只能治标,不能治本;
5>..大数据运维和传统运维的不同
第一:传统运维面对的底层软硬件基本稳固,大数据运维面对的是商用硬件和复杂linux版本;
第二:传统运维面对的是单机架构为主,大数据运维面对复杂的分布式架构;
第三:传统运维大多维护闭源商业版系统,大数据运维通常面对开源系统,文档手册匮乏,对阅读源码要求高。
第四:大数据运维对自动化工具的依赖大大增加;

二.Iaas层(基础设置及服务)运维工作
一般中大型企业有自己的基础设施维护团队,这部分工作不会交给大数据运维来做。小公司可能需要大数据运维键值这部分工作,主要关注三个方面:
1>.硬件
大数据系统大多使用廉价PC Server或虚拟机,硬件故障是常态,通过告警,日志,维护命令等识别故障,并支持硬件更换。
2>.存储
大多使用PC Server挂本磁盘的存储方式,极少情况会使用SAN(存储区域网络)或NAS(网络附属存储),熟悉分区,格式化,巡检等基本操作。
3>.网络
网络的配置变更更需要比较专业的知识,如有需要可学习CCNA,CCNP等认证课程,但网络硬件和配置出问题概率很低,主要关注丢包,延时。

三.HDFS运维工作
1>.容量管理
第一:HDFS空间我使用超过80%要警惕,如果是多租户环境,租户的配额空间也能用完;
第二:熟悉hdfs,fsck,distcp等常用命令,会使用DataNode均衡器;

2>.进程管理
第一:NameNode的进程是重点
第二:熟悉dfsadmin等Ingles。怎么做NameNode高可用。
3>.故障管理
Hadoop最常见的故障就是硬盘损坏。
4>.配置管理
hdfs-site.xml中的参数设置。

四.MapReduce运维工作
1>.进程管理
第一:jobtracker进程故障概率比较低,有问题可以通过重启解决;
第二:了解一下HA的做法;
2>.配置管理
mapred-site.xml中的参数设置。

五.Yarn运维工作
1>.故障管理
主要是当任务异常这中止时看日志排查,通茶故障原因会集中在资源问题,权限问题中的一种。
2>.进程管理
ResourceManager主要是学会配置HA
NodeManager进程挂掉不重要,重启即可。
3>.配置管理
yarn-site.xml中的参数设置,主要分三块配置,scheduler的,ResourceManager的,NodeManager的。

六.Hive/Impala运维工作
1>.SQL问题排查
第一:结果不对,主要原因可能是SQL错误,数据不存在,UDF错误等,需要靠经验排查
第二:慢SQL,这类问题开发经常会找运维排查,有可能是劣势SQL,数据量大,也有可能是集群资源紧张;
2>.元数据管理
Hive和Impala公用的元数据,存在关系型数据库中。
七.其它组件
根据组件用途,特性,关注点的不用,运维工作也各不相同,如:
1>.HBase关注读写性能,服务的可用性
2>.Kafka关注吞吐量,负载均衡,消息不丢机制
3>.Flume关注屯度量,故障后的快速恢复

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作者: 791650988

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