更新个人分支 #26

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# 李涛第四周个人学习计划
## 个人学习目标
基于小组会议确定的项目方向,本周将重点进行大数据平台故障检测相关的理论学习和技术储备,为后续的实践开发奠定坚实基础。
## 核心学习任务
### 1. HDFS分布式文件存储系统学习
#### 学习重点
- **HDFS架构和原理**
- HDFS存储架构
- HDFS文件读写原理
- **HDFS的Shell操作**
- **使用HDFS开发调试HDFS程序**
- 创建项目及添加包
- 编写程序
- 部署应用程序
#### 具体任务安排
- **周一**: 学习HDFS架构和原理
- **周二**: 学习HDFS的Shell操作
- **周三**: 学习使用HDFS开发调试HDFS程序
### 2. Hadoop生态系统实践学习
#### 学习重点
- **Hadoop组成**
- **Hadoop运行环境搭建**
- 模板虚拟机环境准备及克隆虚拟机
- 在Hadoop102安装JDK及Hadoop
- Hadoop目录结构
- **Hadoop运行模式**
- 编写集群分发脚本 xsync
- SSH 无密登录配置
- 集群配置和群起集群
#### 具体任务安排
- **周四上午**: 学习Hadoop组成
- **周四下午**: 研究Hadoop运行环境搭建
- **周五上午**: 学习Hadoop运行模式
### 3. 环境搭建和配置实践
#### 学习重点
- **虚拟机环境准备**
- Linux系统安装和基础配置
- 网络配置和SSH免密登录设置
- Java环境安装和配置
- **Hadoop集群搭建**
- 3-5台虚拟机的集群架构设计
- Hadoop软件下载、安装和配置
- 集群启动测试和验证
- **环境优化和故障模拟**
- 系统参数调优和性能监控
- 故障场景设计和模拟测试
- 日志收集和分析工具配置
#### 具体任务安排
- **周五下午**: 准备虚拟机环境安装Linux系统和Java环境
- **周六**: 搭建Hadoop集群完成基础配置和测试
- **周日**: 进行故障模拟测试,收集故障数据样本
### 4. 理论基础补充学习
#### 学习重点(适度了解)
- **分布式系统基础概念**
- 分布式系统的基本特征和挑战
- 数据一致性和容错机制简介
- **大数据处理模式**
- 批处理和流处理的基本概念
- 大数据处理的常见架构模式
- **大模型技术应用**
- RAG技术在运维中的应用场景
- 提示词工程的基本方法
#### 具体任务安排
- **每日晚间**: 轻量化理论学习,重点关注与实践相关的概念
## 学习资源和参考材料
### 核心书籍
1. 《Hadoop权威指南》- 大数据平台技术详解和实践指导
2. 《Hadoop实战》- 实际项目开发和部署经验
3. 《HDFS源码分析与开发实战》- 深入理解HDFS内部机制
4. 《大数据技术原理与应用》- 大数据生态系统概览
### 技术文档和官方资料
1. Apache Hadoop官方文档和配置指南
2. HDFS架构设计文档和最佳实践
3. Hadoop集群部署和运维手册
4. MapReduce编程指南和示例代码
### 在线资源和实践教程
1. Hadoop官方教程和快速入门指南
2. HDFS命令行操作和管理实践
3. 虚拟机环境搭建视频教程
4. Hadoop故障排查和性能优化案例
## 学习成果和交付物
### 本周预期成果
1. **HDFS实践报告**: HDFS架构理解和配置实践总结
2. **Hadoop集群搭建文档**: 详细的集群部署步骤和配置说明
3. **环境配置手册**: 虚拟机环境准备和优化配置指南
4. **故障模拟测试报告**: 故障场景设计和测试结果分析
5. **MapReduce程序示例**: 完成的WordCount等基础程序代码
### 能力提升目标
- 熟练掌握HDFS的架构原理和操作管理
- 具备Hadoop集群的部署和运维能力
- 能够进行基本的MapReduce程序开发
- 掌握虚拟机环境配置和故障模拟技能
- 为后续的故障检测系统开发做好环境准备
## 学习计划执行策略
### 时间安排
- **工作日**: 每日4-5小时专注学习和实践时间
- **周末**: 每日6-8小时集中进行环境搭建和配置实践
- **总计**: 本周预计投入35-40小时学习和实践时间
### 学习方法
1. **理论与实践结合**: 边学习理论边进行实际操作验证
2. **环境搭建优先**: 优先完成虚拟机和Hadoop环境配置
3. **循序渐进**: 从单机模式开始,逐步搭建分布式集群
4. **问题驱动**: 通过解决实际配置问题加深理解
5. **文档记录**: 详细记录配置步骤和遇到的问题解决方案
### 进度跟踪
- 每日记录环境配置进度和遇到的技术问题
- 每完成一个配置阶段进行功能测试验证
- 每两天与小组成员分享配置经验和问题解决方案
- 周末进行阶段性总结和下周环境优化计划
## 风险预案
### 潜在挑战
1. **环境配置复杂**: Hadoop集群配置涉及多个组件可能遇到兼容性问题
2. **虚拟机资源限制**: 硬件资源可能不足以支持完整的分布式集群
3. **网络配置难题**: 虚拟机网络配置和SSH连接可能出现问题
4. **版本兼容性**: 不同版本的Hadoop、Java可能存在兼容性问题
### 应对策略
1. **分步骤配置**: 先完成单机模式,再逐步扩展到伪分布式和完全分布式
2. **资源优化**: 合理分配虚拟机资源,采用轻量化配置方案
3. **文档参考**: 严格按照官方文档和成熟教程进行配置
4. **版本统一**: 选择稳定的版本组合,避免使用最新的不稳定版本
5. **问题记录**: 详细记录遇到的问题和解决方案,建立个人知识库
6. **团队协作**: 与小组成员共享配置经验,互相帮助解决技术难题
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**备注**: 本计划将根据实际环境配置进度和遇到的技术问题进行动态调整优先确保Hadoop环境的成功搭建和基本功能验证为后续的故障检测项目奠定坚实的技术基础。

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# 李涛第四周学习总结
## 本周学习概述
本周按照既定计划我重点进行了大数据平台故障检测相关的理论学习和技术储备为后续的实践开发奠定了基础。通过系统性学习HDFS分布式文件存储系统、Hadoop生态系统以及环境搭建实践我已经初步掌握了相关技术栈的核心知识点。
## 学习任务完成情况
### 1. HDFS分布式文件存储系统学习
#### 完成内容
- **HDFS架构和原理**
- 深入理解了HDFS的主从架构设计NameNode和DataNode
- 掌握了HDFS的数据块存储机制和副本放置策略
- 学习了HDFS文件读写流程和数据一致性保障机制
- **HDFS的Shell操作**
- 熟悉了常用的HDFS文件操作命令如hadoop fs -ls, -put, -get等
- 掌握了HDFS权限管理和配额设置方法
- 实践了HDFS文件系统状态查看和监控命令
- **HDFS开发调试**
- 成功搭建了HDFS开发环境
- 编写了基础的HDFS Java API操作程序
- 实现了文件上传、下载和目录操作的示例代码
#### 遇到的问题与解决方案
- **问题**: HDFS命令执行权限不足
- **解决**: 调整了HDFS用户映射配置正确设置了权限
- **问题**: Java API连接HDFS超时
- **解决**: 检查并修正了网络配置和防火墙设置
### 2. Hadoop生态系统实践学习
#### 完成内容
- **Hadoop组成**
- 学习了Hadoop核心组件HDFS、YARN、MapReduce的功能和关系
- 了解了Hadoop生态系统中的其他组件Hive、HBase、Spark等
- **Hadoop运行环境搭建**
- 准备了模板虚拟机并成功克隆
- 在Hadoop102节点上安装配置了JDK和Hadoop
- 熟悉了Hadoop的目录结构和配置文件
- **Hadoop运行模式**
- 编写并测试了集群分发脚本xsync
- 配置了SSH无密登录
- 完成了基本的集群配置
#### 遇到的问题与解决方案
- **问题**: 虚拟机网络配置复杂
- **解决**: 采用桥接模式并固定IP地址确保集群节点间通信
- **问题**: Hadoop版本兼容性问题
- **解决**: 选择了稳定的Hadoop 3.1.3版本与JDK 8搭配使用
### 3. 环境搭建和配置实践
#### 完成内容
- **虚拟机环境准备**
- 成功安装了CentOS 7系统
- 配置了网络和SSH连接
- 安装并配置了Java环境
- **Hadoop集群搭建**
- 设计了3节点的集群架构
- 完成了Hadoop的安装和基础配置
- 成功启动并验证了集群功能
- **环境优化和故障模拟**
- 调整了系统参数提升性能
- 设计并实施了基础的故障场景测试
- 配置了日志收集工具
#### 遇到的问题与解决方案
- **问题**: 集群启动时部分服务失败
- **解决**: 检查日志发现端口冲突,调整了配置文件中的端口设置
- **问题**: 资源不足导致虚拟机性能下降
- **解决**: 优化了虚拟机资源分配,减少了不必要的服务
### 4. 理论基础补充学习
#### 完成内容
- 学习了分布式系统的CAP理论和BASE理论
- 了解了批处理和流处理的区别与应用场景
- 初步研究了大模型在运维领域的应用潜力
## 学习成果与交付物
### 已完成的交付物
1. **HDFS实践报告**: 详细记录了HDFS的架构原理和实践操作
2. **Hadoop集群搭建文档**: 包含了完整的集群部署步骤和配置说明
3. **环境配置手册**: 记录了虚拟机环境准备和优化配置过程
4. **故障模拟测试报告**: 初步设计了几种常见故障场景并记录了测试结果
5. **MapReduce示例程序**: 完成了WordCount等基础程序的编写和测试
### 能力提升
- 从零开始搭建Hadoop集群的实践能力显著提升
- 对HDFS的架构和原理有了深入理解
- 掌握了基本的Hadoop运维和故障排查技能
- 提高了Linux系统配置和网络设置能力
## 下周计划展望
### 需要深入的方向
1. 进一步优化Hadoop集群配置提升性能和稳定性
2. 深入学习MapReduce编程模型开发更复杂的应用
3. 探索YARN资源管理和调度机制
4. 开始研究Hadoop集群常见故障模式和检测方法
### 技术难点突破计划
1. 研究HDFS Federation和HA高可用配置
2. 学习Hadoop性能调优和资源规划方法
3. 探索大数据平台监控工具的集成和使用
4. 设计更复杂的故障场景和自动检测机制
## 总体评估
本周学习计划执行情况良好基本完成了预定的学习任务。通过理论学习和实践操作相结合的方式我对Hadoop生态系统有了更加系统和深入的理解。环境搭建过程中遇到了一些技术难题但通过查阅文档和实践尝试都得到了解决这些经验对后续的项目开发非常有价值。
虽然在某些方面(如故障模拟和高级配置)的深度还不够,但已经建立了坚实的基础,为下一阶段的学习和项目开发做好了准备。后续将继续深入学习,并开始将所学知识应用到实际的故障检测系统开发中。
---
**备注**: 本总结反映了第四周的学习情况,实际进度与原计划有小幅调整,主要是根据环境配置过程中遇到的实际问题进行了适当的时间分配。总体而言,核心学习目标已达成,为后续的故障检测项目奠定了技术基础。

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沈永佳个人周总结
# 沈永佳第四周个人工作总结
## 一、任务完成情况
### 1.1 硬指标任务完成情况
- ✅ **Linux虚拟机部署**成功部署5台非桌面版Linux虚拟机1G内存、20G磁盘
- 🔄 **HDFS部署**正在调试中遇到DataNode连接NameNode问题
- 🔄 **Hadoop部署**:基础环境已搭建,但集群功能仍在调试阶段
- ⚠️ **截图记录**:已记录部分部署过程,调试完成后将补充完整
- ❌ **周总结文档**:因任务未完全完成,总结文档延后提交
**个人完成度评估约40%**
### 1.2 技术实施现状
**环境搭建成果:**
- 成功搭建5台Linux虚拟机环境满足基础设施要求
- Hadoop分布式系统基础框架已部署但功能验证未完全通过
- NameNode和DataNode配置存在连接问题正在排查中
- HDFS文件系统基本功能仍在测试和调试阶段
**技术能力现状:**
- 初步掌握了Linux虚拟机的安装和基础配置
- 开始了解Hadoop生态系统的基本架构和组件
- 正在学习HDFS分布式文件系统的工作原理
- 集群部署和配置能力仍在培养中,遇到较多技术挑战
## 二、遇到的问题与解决方案
### 2.1 主要技术问题
1. **DataNode连接NameNode失败**
- 问题描述DataNode无法正常连接到NameNode集群启动异常
- 当前状态:🔄 正在调试中
- 尝试方案:配置/etc/hosts文件添加节点IP与主机名映射关闭防火墙和SELinux
- 进展情况:部分配置已调整,但问题仍未完全解决
2. **内存不足导致服务不稳定**
- 问题描述1G内存环境下Hadoop进程经常崩溃或启动失败
- 当前状态:⚠️ 部分缓解
- 解决方案已调整hadoop-env.sh和yarn-env.sh中的堆内存设置为512M
- 效果评估:稳定性有所改善,但仍需进一步优化
3. **配置文件参数错误**
- 问题描述core-site.xml、hdfs-site.xml等配置文件参数拼写错误
- 当前状态:🔄 持续排查中
- 解决进展:正在逐一检查配置文件语法,参考官方文档进行修正
- 后续计划:将整理标准配置模板,避免类似错误
### 2.2 学习过程中的挑战
- Hadoop生态系统比预期复杂组件间协作关系理解不够深入
- Linux系统操作熟练度不足影响问题排查效率
- 分布式系统概念理解有限,调试问题时缺乏系统性思路
- 1G内存限制增加了部署难度需要更精细的资源管理
### 2.3 当前困难与瓶颈
- 技术复杂度超出初期预估,需要更多学习和实践时间
- 缺乏分布式系统部署经验,问题定位能力有待提升
- 资源受限环境下的优化配置仍在摸索中
## 三、知识收获与技能提升
### 3.1 技术知识收获
- **分布式系统理解**:初步理解了分布式文件系统的基本原理
- **Hadoop架构认知**掌握了Hadoop核心组件HDFS、YARN、MapReduce的基本功能
- **Linux系统操作**提升了Linux环境下的系统配置和服务管理能力
- **网络配置技能**:学会了集群环境下的网络配置和故障排查
### 3.2 项目管理能力
- 学会了按照项目要求进行任务分解和时间规划
- 提升了技术文档编写和问题记录的能力
- 增强了团队协作中的沟通和问题共享意识
## 四、对团队贡献
### 4.1 问题共享与协助
- 主动在团队群中分享遇到的技术问题和解决方案
- 协助其他成员解决类似的配置和部署问题
- 参与团队讨论,贡献个人的技术见解和经验
### 4.2 文档整理工作
- 按照会议安排,承担了配置文件模板整理的任务
- 计划在第五周整理core-site.xml、hdfs-site.xml等核心配置模板
- 将为团队提供标准化配置文件,减少配置错误
## 五、下周工作规划
### 5.1 技术深入学习
- 深入学习DataNode副本策略机制承担的原理文档任务
- 完成HDFS稳定性测试和基本操作练习
- 实践MapReduce应用运行WordCount示例
### 5.2 团队协作任务
- 周四前完成核心配置文件模板整理和发布
- 参与团队的集群稳定性测试工作
- 协助团队成员解决部署和配置问题
### 5.3 个人能力提升
- 加强Linux系统操作的熟练度
- 深入理解Hadoop分布式架构原理
- 提升问题分析和解决的系统性思维
## 六、总结与反思
### 6.1 成果评价
本周在Linux虚拟机搭建方面取得了预期成果但Hadoop集群部署的复杂性超出了初期预估。虽然遇到了较多技术挑战但通过持续的问题排查和团队协作正在逐步解决各项技术难点。当前完成度约40%,仍需继续努力。
### 6.2 面临的挑战
- **技术复杂度高**Hadoop分布式系统配置比预期复杂需要更深入的学习
- **资源限制影响**1G内存环境限制了系统稳定性增加了调试难度
- **经验不足**:在分布式系统部署方面缺乏实践经验,问题定位能力有待提升
- **时间压力**:需要在保证学习质量的前提下加快问题解决进度
### 6.3 改进方向
- 加强对分布式系统理论知识的系统学习
- 提升Linux系统操作和问题排查的熟练度
- 建立更系统的问题分析和解决思路
- 加强与团队成员的技术交流和互助
### 6.4 下周重点
重点完成当前调试工作确保Hadoop集群基本功能正常运行然后按照团队计划进行稳定性测试和应用实践。同时承担配置文件模板整理工作为团队提供标准化配置支持。

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# 王祖旺个人周计划
基于大数据技术发展方向,本周将重点进行分布式存储与计算框架的深入学习,为构建大数据处理能力奠定基础。
## 核心学习任务
### 1. HDFS分布式文件系统深入学习
**学习重点**
#### HDFS架构原理
- NameNode元数据管理机制
- DataNode数据块存储实现
- 读写流程和一致性保证
- 副本放置策略和机架感知
#### 高级特性
- HDFS Federation架构
- 快照(Snapshot)功能
- 透明加密(Transparent Encryption)
- Erasure Coding编码方案
#### 运维管理
- Balancer负载均衡工具
- Disk Balancer磁盘均衡
- 权限控制(ACL)配置
- Audit Log审计日志分析
**具体任务安排**
- 周一: 研究NameNode HA实现和ZKFC机制
- 周二: 实践Erasure Coding配置和性能测试
- 周三: 分析HDFS源码中的RPC通信模型
### 2. Hadoop生态系统实践学习
**学习重点**
#### YARN深入
- 资源调度算法(Fair/Capacity)
- NodeManager资源隔离
- ApplicationMaster工作机制
- Timeline Server使用
#### 生态组件
- HBase与HDFS集成
- Hive数据仓库实践
- ZooKeeper协调服务
- Flume数据采集
**具体任务安排**
- 周四: 搭建YARN HA集群并测试故障转移
- 周五: 实践Hive on Spark配置优化
- 周六上午: 完成HBase集群部署测试
### 3. Spark核心引擎学习
**学习重点**
#### 内核原理
- RDD弹性数据集特性
- DAG调度和执行计划
- 内存管理机制
- Shuffle优化策略
#### 开发实践
- DataFrame API编程
- Spark SQL优化技巧
- 结构化流处理
- 性能调优参数
**具体任务安排**
- 周六下午: 编写Spark Core性能测试用例
- 周日: 完成Structured Streaming实时处理demo
- 周日晚上: 研究Spark Shuffle源码实现
## 学习资源和参考材料
**核心书籍**
- 《Hadoop技术内幕》系列
- 《Spark权威指南》
- 《大数据处理之道》
**技术文档**
- Apache官方技术白皮书
- HDFS Architecture Guide
- Spark Performance Tuning Guide
**实验环境**
- 3节点虚拟机集群(8C16G)
- CDH 6.3.2发行版
- Spark 3.1.3版本
## 学习成果和交付物
**本周预期成果**
1. HDFS技术分析报告(含性能测试数据)
2. Hadoop生态组件部署文档
3. Spark核心示例代码集
4. 技术原理脑图总结
**能力目标**
- 掌握HDFS高级特性和调优方法
- 具备Hadoop生态集成部署能力
- 熟练使用Spark核心API开发
- 理解分布式计算调度原理
## 执行策略
**时间管理**
- 工作日: 19:00-23:00(4h)
- 周末: 9:00-12:00, 14:00-18:00(7h)
- 每日晨间30分钟复习
**学习方法**
- 源码分析配合实操验证
- 性能基准测试驱动学习
- 技术方案对比研究
- 技术博客输出总结
**进度控制**
- 每日记录GitHub仓库
- 模块学习完成后做演示
- 关键问题记录issue跟踪
## 风险预案
**潜在挑战**
- 集群资源不足影响实验
- 版本兼容性问题
- 复杂概念理解困难
**应对措施**
- 优先保证核心组件运行
- 使用Docker简化环境
- 结合多种资料对比学习
- 技术社区寻求帮助

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# 王祖旺第四周周总结
## 一、核心任务完成情况
### 1. HDFS分布式文件系统学习
**完成内容**
- [x] NameNode HA机制分析实现了基于ZKFC的自动故障转移测试了脑裂防护场景
- [x] Erasure Coding实践配置了RS-6-3编码策略
- [x] 源码研究梳理了ClientProtocol的RPC调用链路绘制了关键类图
**未完成项**
- 快照功能性能测试(因集群资源限制推迟)
- Disk Balancer实操文档理解不充分
### 2. Hadoop生态系统实践
**关键进展**
- ✅ YARN HA测试模拟RM故障切换时间控制在15秒内
- ✅ Hive on Spark完成TPC-DS基准测试较MR版本提速3.2倍
- ✅ HBase集成实现SSD分级存储配置Put操作TPS提升25%
**存在问题**
- Timeline Server数据采集延迟较高平均800ms
- ZooKeeper客户端连接泄漏已提交ISSUE#23
### 3. Spark核心技术
**成果输出**
- 🔥 完成5个Spark Core性能用例含Shuffle优化对比
- 📊 Structured Streaming demo实现Kafka->Spark->HDFS实时管道
- 🧠 Shuffle源码分析绘制了SortShuffleManager执行流程图
**待改进**
- DataFrame API使用不够熟练需加强类型转换练习
- 内存调优参数理解不透彻OOM问题出现2次
## 二、能力提升评估
**达成目标**
- 掌握HDFS EC配置和性能分析方法
- 独立完成Hadoop生态组件联调部署
- 能使用Spark SQL进行复杂查询优化
**待加强**
- YARN调度策略的深度调优
- Spark内存管理机制理解
- 生产环境问题诊断能力
## 三、时间投入分析
```mermaid
pie
title 学习时间分布
"HDFS研究" : 14.5
"Hadoop生态" : 12
"Spark开发" : 10
"环境调试" : 5
"文档整理" : 3.5

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# 邹佳轩第四周个人学习计划
## 个人学习目标
基于小组会议确定的项目方向,本周将重点进行大数据平台故障检测相关的理论学习和技术储备,为后续的实践开发奠定坚实基础。
## 核心学习任务
### 1. Apache Spark深入学习
#### 学习重点
- **Spark核心架构**
- Spark应用程序架构Driver、Executor、Cluster Manager
- RDD弹性分布式数据集原理和操作
- DataFrame和Dataset API使用
- Spark SQL查询引擎
- **Spark内存计算机制**
- 内存管理和存储级别
- 缓存策略和持久化
- 数据序列化和压缩
- 垃圾回收优化
- **Spark性能调优**
- 分区策略和数据倾斜处理
- 广播变量和累加器使用
- 任务调度和资源配置
- 监控和故障排查
#### 具体任务安排
- **周一**: 深入学习Spark架构原理理解RDD和内存计算机制
- **周二**: 实践Spark编程模型掌握DataFrame和SQL操作
- **周三**: 学习Spark性能优化和故障诊断方法
### 2. 分布式存储系统理论学习
#### 学习重点
- **分布式一致性算法**
- Raft算法原理和实现
- Paxos算法机制
- PBFT拜占庭容错算法
- 一致性级别和CAP定理
- **数据分片和副本策略**
- Range分片、Hash分片、Directory分片
- 副本放置策略和一致性哈希
- 数据迁移和负载均衡
- 故障检测和自动恢复
- **存储系统容错机制**
- 节点故障检测和处理
- 数据修复和重建
- 分布式锁和事务处理
- 网络分区处理
#### 具体任务安排
- **周四上午**: 学习Raft和Paxos一致性算法
- **周四下午**: 研究数据分片策略和副本管理
- **周五上午**: 学习分布式系统容错和恢复机制
### 3. 大模型RAG技术研究
#### 学习重点
- **RAG技术原理**
- 检索增强生成架构
- 向量数据库和相似度搜索
- 知识库构建和索引优化
- 检索策略和排序算法
- **提示词工程优化**
- 提示词设计原则和最佳实践
- 上下文窗口管理
- 指令跟随(IAG)技术
- Few-shot和Chain-of-Thought技术
- **模型集成应用**
- API接口调用和参数优化
- 工具链集成方案
- 自动化流程设计
- 故障诊断场景应用
#### 具体任务安排
- **周五下午**: 学习RAG技术原理和向量数据库使用
- **周末**: 研究提示词工程和模型集成方案
## 学习资源和参考材料
### 官方文档
- [Apache Spark官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/)
- [Spark编程指南](https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html)
- [Spark SQL指南](https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html)
### 推荐学习材料
- 《Spark快速大数据分析》
- 《设计数据密集型应用》Martin Kleppmann著
- 《分布式系统概念与设计》
- Raft算法论文和可视化演示
- RAG技术相关论文和博客文章
- 提示词工程实践案例
### 实践环境
- Spark本地模式环境搭建
- Jupyter Notebook + PySpark
- 虚拟机集群环境准备
## 本周学习计划
### 第一阶段:理论学习 (周一-周三)
- [ ] 完成Spark核心架构学习
- [ ] 掌握RDD和DataFrame编程
- [ ] 理解Spark内存计算原理
- [ ] 学习性能调优方法
### 第二阶段:分布式理论 (周四)
- [ ] 深入学习一致性算法
- [ ] 研究数据分片和副本策略
- [ ] 理解分布式系统容错机制
### 第三阶段:大模型技术 (周五-周末)
- [ ] 学习RAG技术原理
- [ ] 掌握提示词工程技巧
- [ ] 探索故障诊断应用场景
## 预期学习成果
### 知识掌握目标
1. **Spark技术栈**: 具备Spark应用开发和性能优化能力
2. **分布式理论**: 理解分布式系统设计原理和容错机制
3. **大模型应用**: 掌握RAG技术和提示词优化方法
4. **故障检测**: 了解大模型在运维领域的应用潜力
### 本周交付物
1. **学习笔记**: Spark技术要点和分布式系统理论总结
2. **实践代码**: Spark编程练习和性能测试案例
3. **技术调研**: RAG技术在故障检测中的应用方案
4. **问题清单**: 学习过程中遇到的技术难点和解决方案
## 风险评估与应对
### 潜在挑战
1. **技术复杂度**: Spark和分布式系统理论较为复杂
2. **时间安排**: 学习内容较多,需要合理分配时间
3. **实践环境**: 可能缺乏充足的实验环境
### 应对策略
1. **重点突破**: 优先掌握核心概念,逐步深入细节
2. **理论结合实践**: 边学习边动手实验,加深理解
3. **团队协作**: 与小组成员交流学习心得,互相帮助
## 下周展望
基于本周的学习成果下周将参与团队的环境搭建工作重点负责Spark集群的部署和配置为故障演练和数据收集做好准备。
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**备注**: 本计划将根据实际学习进度进行动态调整,确保学习质量和项目进度的平衡。如遇到技术难点,将及时与团队成员和指导老师沟通。

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# 第五周工作总结Week 5 Summary
## 一、总结概述
- **总结周期**第五周2025-10-19 至 2025-10-25
- **团队成员**:沈永佳、李涛、邹佳轩、邢远鑫、王祖旺
- **总体完成度**88%
- **主要成就**成功完成Hadoop集群稳定性验证掌握HDFS基础操作建立标准化配置管理体系
## 二、任务完成情况
### 2.1 第一阶段:部署巩固(周一至周二)✅
**目标达成情况**:完全达成
**完成时间**:周二 17:30提前30分钟完成
#### HDFS稳定性测试 ✅
**测试结果**
- ✅ 成功上传1G测试文件到HDFS用时3分42秒
- ✅ 验证文件副本数量设置为3分布在不同DataNode
- ✅ 集群各节点运行状态正常,无异常日志
- ✅ 负载测试通过支持5个并发操作无异常
- ✅ 连续运行48小时稳定性测试通过
**团队表现**
- 沈永佳主导测试方案设计解决DataNode连接问题
- 李涛:负责负载测试执行,记录性能数据
- 邹佳轩:协助日志分析,发现潜在问题
- 邢远鑫:监控系统资源使用情况
- 王祖旺:整理测试报告,记录测试数据
### 2.2 第二阶段:简单应用实践(周三至周五)✅
**目标达成情况**基本达成完成度85%
**完成时间**:周五 19:30延期1.5小时)
#### HDFS命令操作练习 ✅
**全员完成情况**
- ✅ 创建标准目录结构:`/user/{username}/input`、`/user/{username}/output`
- ✅ 熟练掌握文件上传下载:`hdfs dfs -put`、`hdfs dfs -get`
- ✅ 掌握文件权限管理:`hdfs dfs -chmod`、`hdfs dfs -chown`
- ✅ 熟练使用目录浏览:`hdfs dfs -ls`、`hdfs dfs -cat`
**操作熟练度评估**
- 沈永佳:优秀(能独立解决复杂操作问题)
- 李涛:良好(基本操作熟练,复杂操作需要参考)
- 邹佳轩:良好(操作准确,速度有待提升)
- 邢远鑫:中等(基本操作掌握,需要继续练习)
- 王祖旺:良好(操作规范,理解深入)
#### MapReduce应用实践 ⚠️
**完成情况**部分完成完成度70%
- ✅ 全员成功运行WordCount示例程序
- ✅ 验证MapReduce完整流程理解Map和Reduce阶段
- ⚠️ 作业执行日志分析完成度不均3人完成2人部分完成
- ❌ 参数调优实验未完成(时间不足)
**具体成果**
- 成功处理500MB文本文件生成词频统计结果
- 平均作业执行时间4分15秒
- 理解MapReduce作业提交和监控流程
- 掌握作业历史查看和日志分析基础
## 三、配置优化任务完成情况
### 3.1 配置模板发布 ✅
**负责人**:沈永佳
**完成时间**:周四 16:30提前1.5小时)
**交付成果**
- ✅ `core-site.xml` 标准配置模板(包含详细注释)
- ✅ `hdfs-site.xml` 配置模板(涵盖端口和副本配置)
- ✅ `hadoop-env.sh``yarn-env.sh` 内存优化配置
- ✅ 配置易错清单文档总结12个常见错误
- ✅ 配置文件检查清单(部署前后验证步骤)
**团队应用效果**
- 配置模板被全员采用减少配置错误90%
- 新部署时间从平均2小时缩短至45分钟
- 团队配置一致性达到100%
### 3.2 内存优化配置 ✅
**应用情况**:全员成功应用
**优化效果**
- ✅ HADOOP_HEAPSIZE调整为512M内存使用率降低35%
- ✅ YARN_HEAPSIZE调整为512M避免内存溢出问题
- ✅ 停用不必要组件节省内存约200MB
- ✅ 系统稳定性显著提升,无内存相关崩溃
## 四、问题解决情况
### 4.1 DataNode连接问题 ✅
**解决状态**:完全解决
**解决方案执行**
- ✅ 全员配置`/etc/hosts`文件,添加节点映射
- ✅ 关闭防火墙和SELinux消除网络阻碍
- ✅ 校验`hdfs-site.xml`端口配置,统一端口设置
**效果**DataNode连接成功率从60%提升至100%
### 4.2 内存不足问题 ✅
**解决状态**:有效缓解
**解决措施**
- ✅ JVM堆内存设置优化减少内存占用40%
- ✅ 实施分时启动策略,避免资源冲突
- ✅ 建立内存监控机制,实时跟踪使用情况
**效果**内存相关错误减少95%,系统运行稳定
### 4.3 配置文件错误 ✅
**解决状态**:根本性解决
**解决措施**
- ✅ 标准化配置模板全面推广使用
- ✅ 建立配置文件互审机制
- ✅ 创建配置验证脚本,自动检查常见错误
**效果**配置错误率从30%降至2%
## 五、进度跟踪执行情况
### 5.1 日常汇报执行
**执行率**95%23/24次按时汇报
**汇报质量**
- 沈永佳:优秀(详细准确,问题分析深入)
- 李涛:良好(按时汇报,内容完整)
- 邹佳轩:良好(汇报及时,格式规范)
- 邢远鑫:中等(偶有延迟,内容简略)
- 王祖旺:良好(汇报详细,问题描述清晰)
### 5.2 阶段检查点执行
**周二检查点**:✅ 按时完成集群稳定性100%达标
**周五检查点**:⚠️ 延期30分钟完成HDFS操作100%达标MapReduce实践85%达标
## 六、实际成果统计
### 6.1 技术成果
**预期 vs 实际**
- ✅ 稳定运行的Hadoop集群预期✅ 实际✅)
- ✅ 熟练掌握HDFS基本操作预期✅ 实际✅)
- ⚠️ 成功运行MapReduce应用预期✅ 实际85%
- ✅ 标准化配置文件模板(预期✅ 实际✅ 超预期)
**额外收获**
- 建立了团队技术支持体系
- 形成了问题快速响应机制
- 创建了可复用的部署检查清单
### 6.2 文档成果
**完成情况**
- ✅ 集群稳定性测试报告5页包含性能数据
- ✅ HDFS操作实践总结全员提交质量良好
- ⚠️ MapReduce应用运行记录3人完整2人部分
- ✅ 问题解决方案文档12个问题的完整解决方案
## 七、团队协作评估
### 7.1 团队协作亮点
1. **技术互助**:沈永佳主动分享经验,帮助团队成员解决技术问题
2. **任务协调**:李涛在负载测试中有效协调资源分配
3. **问题共享**:邹佳轩及时分享发现的问题,避免重复踩坑
4. **文档协作**:王祖旺主动整理团队文档,提升整体效率
### 7.2 需要改进的方面
1. **时间管理**MapReduce实践阶段时间估算不准确
2. **技能平衡**:团队成员技术水平差异较大,需要更多互助
3. **沟通效率**:部分问题讨论时间过长,影响执行效率
## 八、风险应对效果
### 8.1 技术风险应对
**集群不稳定风险**:✅ 有效预防
- 通过充分的稳定性测试,提前发现并解决潜在问题
- 建立监控机制,实时跟踪集群状态
**内存限制风险**:✅ 成功缓解
- 内存优化配置有效降低资源消耗
- 分时启动策略避免资源冲突
**网络配置风险**:✅ 完全解决
- 标准化网络配置模板消除配置差异
- 建立网络连接验证流程
### 8.2 应对措施执行效果
- ✅ 备用配置方案准备充分,未出现配置失败情况
- ✅ 问题快速响应机制有效平均问题解决时间缩短60%
- ✅ 团队技术交流频繁,知识共享效果显著
## 九、数据统计分析
### 9.1 工作量统计
**团队总工作时间**186小时
- 沈永佳42小时技术支持和配置优化
- 李涛38小时测试执行和数据分析
- 邹佳轩36小时操作练习和问题发现
- 邢远鑫35小时监控和基础操作
- 王祖旺35小时文档整理和测试记录
### 9.2 成果统计
- **完成任务数**8/9完成率89%
- **交付文档数**15个
- **解决技术问题数**23个
- **建立标准流程数**5个
### 9.3 质量指标
- **配置成功率**100%(使用标准模板后)
- **集群稳定性**100%48小时连续运行
- **操作准确率**95%HDFS操作
- **团队协作满意度**4.2/5.0
## 十、经验总结与最佳实践
### 10.1 成功经验
1. **标准化管理**:配置模板的使用大幅提升了部署效率和成功率
2. **分阶段执行**:将复杂任务分解为阶段性目标,便于管理和跟踪
3. **团队互助**:技术能力强的成员主动帮助其他成员,提升整体水平
4. **文档先行**:及时记录和分享经验,形成团队知识库
### 10.2 改进建议
1. **时间估算**:需要更准确的任务时间评估,预留缓冲时间
2. **技能培训**:针对技术水平差异,制定个性化学习计划
3. **工具使用**:引入更多自动化工具,提升工作效率
4. **沟通机制**:建立更高效的问题讨论和决策机制
## 十一、下周准备情况
### 11.1 原理学习准备 ✅
**资料收集**
- ✅ 各组件技术资料收集完成100+篇文档)
- ✅ 原理文档撰写任务分配确认
- ✅ 学习计划时间表制定完成
### 11.2 任务分工确认 ✅
**分工明确**
- 李涛NameNode机制原理已开始预习
- 沈永佳DataNode副本策略资料准备完成
- 邹佳轩MapReduce流程原理学习计划制定
- 邢远鑫YARN调度机制基础资料收集
- 王祖旺HDFS安全模式相关文档整理
## 十二、总体评价
### 12.1 团队表现评价
**整体评价**:优良
- **技术能力**显著提升全员掌握Hadoop基础操作
- **协作效率**:良好,建立了有效的团队协作机制
- **目标达成**基本达成核心目标完成度88%
- **创新亮点**:标准化配置管理体系超出预期
### 12.2 个人表现评价
- **沈永佳**:优秀,技术领导力强,团队贡献突出
- **李涛**:良好,执行力强,测试工作细致
- **邹佳轩**:良好,学习积极,问题发现能力强
- **邢远鑫**:中等,基础扎实,需要提升主动性
- **王祖旺**:良好,文档工作出色,团队意识强
### 12.3 项目进展评估
本周成功完成了Hadoop集群的稳定性验证和基础应用实践为后续的深入学习和开发工作奠定了坚实基础。团队技术能力得到显著提升协作机制日趋完善项目进展符合预期。
---
**总结完成时间**2025-10-25
**下周重点任务**Hadoop核心组件原理深入学习
**团队发展方向**:从基础操作向原理理解和应用开发转变

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# 李涛第五周个人学习计划
## 学习目标
- 深入理解Spark核心概念和架构
- 掌握Spark SQL的使用方法
- 学习Spark流处理功能
- 实践Spark数据处理项目
## 详细计划
### 周一
- 复习Spark RDD基础概念
- 学习Spark DataFrame API
- 完成Spark SQL基础查询练习
### 周二
- 深入学习Spark SQL高级功能
- 掌握窗口函数和自定义UDF
- 实践复杂数据分析案例
### 周三
- 学习Spark Streaming基础
- 理解DStream概念和操作
- 完成简单的实时数据处理示例
### 周四
- 深入学习Structured Streaming
- 掌握流处理中的窗口操作
- 实践流数据与静态数据的结合分析
### 周五
- 学习Spark MLlib基础
- 了解常用机器学习算法在Spark中的实现
- 完成一个简单的机器学习模型训练
### 周末
- 综合项目实践使用Spark完成一个数据处理流水线
- 总结本周学习内容,记录遇到的问题和解决方案
- 规划下周学习重点
## 学习资源
- 《Spark权威指南》
- Spark官方文档
- Databricks社区教程
- GitHub上的Spark示例项目
## 预期成果
- 能够熟练使用Spark SQL进行数据分析
- 掌握Spark流处理的基本应用
- 完成一个包含批处理和流处理的综合项目
- 形成本周学习总结文档

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# 李涛第五周学习总结
## 一、学习目标达成情况
本周严格按照学习计划推进Spark相关知识学习各项目标均顺利达成
- 全面掌握Spark核心概念RDD、DAG、宽/窄依赖等)及分布式架构原理
- 熟练运用Spark SQL进行数据查询与分析包括基础操作与高级功能
- 深入理解Spark流处理机制掌握DStream与Structured Streaming的使用方法
- 成功完成综合项目实践,构建完整的数据处理流水线
## 二、每日学习总结
### 周一
- 完成Spark RDD基础复习巩固了RDD的创建方式parallelize、textFile、转换算子map、filter、reduceByKey与行动算子collect、count的特性及区别
- 系统学习Spark DataFrame API掌握了从RDD、JSON、CSV等数据源创建DataFrame的方法熟悉schema定义及select、filter、groupBy等常用操作
- 完成Spark SQL基础查询练习通过实际数据集演练了SELECT、WHERE、GROUP BY等基础语法实现了SQL与DataFrame API的灵活转换使用
### 周二
- 深入学习Spark SQL高级功能重点掌握聚合函数cube、rollup的使用场景理解临时视图与全局临时视图的区别及适用场景
- 掌握窗口函数与自定义UDF清晰理解窗口函数的分区PARTITION BY、排序ORDER BY及窗口范围定义逻辑成功编写并注册2个自定义UDF字符串清洗、数值转换
- 完成复杂数据分析案例基于电商交易数据实现了用户消费趋势、商品销售排行等多维度分析验证了SQL高级功能的实用性
### 周三
- 学习Spark Streaming基础理论理解流处理与批处理的核心差异掌握DStream的创建方式Socket、文件系统、Kafka对接
- 掌握DStream核心操作熟练运用transform、updateStateByKey、reduceByKeyAndWindow等算子处理实时数据
- 完成实时数据处理示例基于Socket数据源搭建实时词频统计程序验证窗口滑动机制与状态维护逻辑确保数据处理准确性
### 周四
- 深入学习Structured Streaming理解其基于DataFrame/Dataset的流处理模型掌握流数据schema的自动推断与手动定义方法
- 掌握流处理窗口操作实践滚动窗口Tumbling Window与滑动窗口Sliding Window在实时指标计算中的应用解决时间对齐问题
- 完成流数据与静态数据结合分析:实现实时用户行为流数据与离线用户信息静态表的关联查询,动态更新用户活跃度标签
### 周五
- 学习Spark MLlib基础框架了解MLlib的核心组件与数据类型Vector、LabeledPoint掌握Pipeline管道模型的构建流程
- 熟悉常用机器学习算法实现学习逻辑回归分类、线性回归回归、K-Means聚类在Spark中的调用方式及参数配置
- 完成简单机器学习模型训练基于用户历史消费数据使用逻辑回归模型预测用户购买意愿经测试模型准确率达81%
### 周末
- 完成综合项目实践:搭建"电商数据全流程处理系统"涵盖离线数据清洗Spark SQL、实时数据接入Structured Streaming + Kafka、实时指标计算窗口函数、机器学习预测MLlib及结果存储HDFS全环节
- 系统总结本周学习内容梳理核心知识点框架整理关键API使用示例与注意事项
- 规划下周学习重点聚焦Spark性能优化Shuffle调优、内存配置与多组件集成HBase、Redis
## 三、学习资源使用情况
- 《Spark权威指南》重点研读第3章RDD操作、第5章Spark SQL、第8章流处理内容辅助理解核心概念与原理
- Spark官方文档查阅Structured Streaming编程指南、UDF注册方法、MLlib算法参数说明等细节内容
- Databricks社区教程参考"实时数据分析最佳实践"案例,解决流数据与静态数据关联的技术难点
- GitHub示例项目借鉴spark-examples仓库中的代码结构优化综合项目的代码组织与异常处理逻辑
## 四、遇到的问题与解决方案
1. 问题Spark SQL窗口函数中分区与排序逻辑混淆导致计算结果异常
解决方案:通过绘制数据分区示意图,结合官方文档的窗口范围示例进行对比分析,明确分区是数据分组依据、排序是窗口内数据处理顺序的核心逻辑,最终通过小数据集分步调试验证逻辑正确性
2. 问题Structured Streaming读取Kafka数据时出现重复消费现象
解决方案检查Kafka消费者配置将"startingOffsets"参数设为"earliest"同时启用checkpoint机制持久化offset状态成功解决数据重复消费问题
3. 问题MLlib模型训练时因数据倾斜导致Executor内存溢出
解决方案对训练数据进行预处理通过随机拆分高频Key、提高shuffle并行度spark.sql.shuffle.partitions等方式平衡数据分布最终顺利完成模型训练
## 五、本周成果总结
- 技能收获熟练掌握Spark SQL数据分析技巧具备独立设计流处理逻辑的能力初步掌握Spark MLlib机器学习建模流程
- 项目成果:完成"电商数据全流程处理系统"综合项目产出可运行代码约750行、测试报告及操作手册
- 文档产出整理《Spark常用API速查表》《流处理问题排查手册》《综合项目设计说明》3份学习资料

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# 沈永佳第五周个人学习计划
## 一、计划概述
- 计划周期第五周2025-10-19 至 2025-10-25
- 主要目标完成第四周遗留的Hadoop部署调试参与团队集群稳定性测试和应用实践
- 个人重点配置文件模板整理、DataNode副本策略学习、团队技术支持
## 二、第四周遗留任务完成
### 2.1 紧急调试任务(周一上午)
**目标:** 解决当前Hadoop集群部署问题
- 完成DataNode连接NameNode问题的最终调试
- 验证HDFS基本功能正常运行
- 补充完整的部署截图记录
- 提交完整的第四周个人总结
**预期成果:** Hadoop集群基本功能正常个人任务完成度达到80%以上
## 三、团队协作任务
### 3.1 配置文件模板整理(周一至周四)
**任务描述:** 根据会议安排,负责整理标准化配置文件模板
**具体工作:**
- 整理 `core-site.xml` 配置模板,标注必填参数和详细注释
- 整理 `hdfs-site.xml` 配置模板,包含端口配置说明
- 整理 `hadoop-env.sh``yarn-env.sh` 内存优化配置
- 编制配置易错清单,总结常见错误和解决方案
- 制作配置文件检查清单
**交付时间:** 周四 18:00 前在群内发布
**交付形式:** 标准配置模板文件 + 配置说明文档
### 3.2 团队技术支持(持续)
- 协助其他成员解决类似的配置和部署问题
- 分享个人调试过程中的经验和解决方案
- 参与团队技术讨论,提供配置相关的技术建议
## 四、阶段性学习任务
### 4.1 第一阶段:部署巩固(周一至周二)
**目标:** 确保个人Hadoop集群稳定可用参与团队稳定性测试
**具体任务:**
- 对已调试的集群进行HDFS稳定性测试
- 上传1G测试文件到HDFS
- 验证文件副本数量设置
- 检查各节点运行状态
- 测试集群在负载下的稳定性
- 记录测试过程和结果
- 协助团队其他成员完成类似测试
### 4.2 第二阶段:应用实践(周三至周五)
**目标:** 掌握HDFS基本操作和MapReduce应用
**具体任务:**
- HDFS命令操作练习
- 创建目录结构:`/user/shenyongjia/input`、`/user/shenyongjia/output`
- 上传/下载文件操作,测试不同大小文件
- 文件权限管理和目录浏览
- 文件查看和基本管理操作
- MapReduce应用实践
- 运行WordCount示例程序
- 分析MapReduce作业执行流程
- 查看作业执行日志,理解执行过程
- 尝试调整作业参数,观察性能变化
## 五、深度学习任务
### 5.1 DataNode副本策略研究下周准备
**任务背景:** 根据会议安排负责下周的DataNode副本策略原理文档
**本周准备工作:**
- 研读Hadoop官方文档中关于副本策略的部分
- 学习HDFS副本放置策略的基本原理
- 了解副本数量配置和管理机制
- 收集相关技术资料和案例
**学习重点:**
- 副本放置策略的算法原理
- 副本数量的配置和影响因素
- 副本一致性保证机制
- 副本故障恢复流程
## 六、每日具体安排
### 周一2025-10-19
- **上午**:完成第四周遗留的调试任务
- **下午**:开始配置文件模板整理工作
- **晚上**:参与团队进度同步,汇报调试结果
### 周二2025-10-20
- **上午**完成HDFS稳定性测试
- **下午**继续配置模板整理重点完成core-site.xml
- **晚上**:协助团队成员解决配置问题
### 周三2025-10-21
- **上午**开始HDFS命令操作练习
- **下午**完成hdfs-site.xml模板整理
- **晚上**总结HDFS操作经验准备分享
### 周四2025-10-22
- **上午**运行WordCount示例程序
- **下午**:完成配置易错清单,发布配置模板
- **晚上**分析MapReduce执行日志
### 周五2025-10-23
- **上午**深入分析MapReduce流程
- **下午**开始DataNode副本策略预习
- **晚上**:整理本周学习成果,准备周总结
### 周末2025-10-24至10-25
- 深入学习DataNode副本策略理论
- 准备下周的原理文档撰写
- 总结本周技术收获和问题
## 七、学习资源
### 7.1 技术文档
- Hadoop官方文档重点HDFS部分
- 《Hadoop权威指南》相关章节
- Apache Hadoop社区技术文章
### 7.2 实践环境
- 个人5台Linux虚拟机集群
- 团队共享的测试数据集
- 配置文件模板和工具脚本
## 八、预期成果
### 8.1 技术成果
- 稳定运行的个人Hadoop集群
- 熟练掌握HDFS基本操作命令
- 成功运行MapReduce应用示例
- 深入理解DataNode副本策略基础
### 8.2 团队贡献
- 标准化配置文件模板core-site.xml、hdfs-site.xml等
- 配置易错清单和检查机制
- 团队技术支持和问题解决协助
- 配置相关的最佳实践总结
### 8.3 文档成果
- 个人集群稳定性测试报告
- HDFS操作实践总结
- MapReduce应用执行分析
- DataNode副本策略学习笔记为下周文档做准备
## 九、风险预警与应对
### 9.1 技术风险
- **风险**:第四周调试任务可能延期
- **应对**:优先解决核心问题,必要时寻求团队协助
### 9.2 时间风险
- **风险**:配置模板整理工作量可能超预期
- **应对**:分阶段完成,优先完成核心配置文件
### 9.3 学习风险
- **风险**DataNode副本策略理论较复杂
- **应对**:提前开始预习,充分利用周末时间
## 十、成功标准
### 10.1 必达目标
- ✅ 完成第四周遗留调试任务
- ✅ 按时发布配置文件模板
- ✅ 完成HDFS稳定性测试
- ✅ 成功运行WordCount示例
### 10.2 挑战目标
- 🎯 深入理解HDFS副本机制
- 🎯 协助团队成员解决技术问题
- 🎯 为下周原理文档做好充分准备
- 🎯 建立个人技术知识库
---
**计划制定时间:** 2025-10-19
**计划执行周期:** 2025-10-19 至 2025-10-25
**下周重点:** DataNode副本策略原理文档撰写

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# 沈永佳第五周个人工作总结
## 一、总结概述
- **总结周期**第五周2025-10-19 至 2025-10-25
- **总体完成度**85%
- **主要成就**成功完成Hadoop集群部署调试交付标准化配置文件模板为团队提供技术支持
- **核心收获**深入掌握Hadoop配置管理熟练运用HDFS操作初步理解MapReduce执行机制
## 二、任务完成情况
### 2.1 第四周遗留任务完成 ✅
**完成状态**:已完成
**具体成果**
- ✅ 成功解决DataNode连接NameNode的网络配置问题
- ✅ 验证HDFS基本功能正常运行文件上传下载无异常
- ✅ 补充完整的部署截图和配置文档
- ✅ 提交第四周个人总结任务完成度达到90%
**技术突破**
- 解决了hosts文件配置导致的节点通信问题
- 优化了内存分配参数,提升集群稳定性
- 建立了系统化的问题排查流程
### 2.2 团队协作任务
#### 配置文件模板整理 ✅
**完成状态**:已完成并按时交付
**交付成果**
- ✅ `core-site.xml` 标准配置模板(包含详细注释和参数说明)
- ✅ `hdfs-site.xml` 配置模板(涵盖端口配置和副本策略)
- ✅ `hadoop-env.sh``yarn-env.sh` 内存优化配置
- ✅ 配置易错清单文档总结15个常见配置错误
- ✅ 配置文件检查清单(包含部署前后验证步骤)
**团队反馈**
- 配置模板被团队采用为标准模板
- 帮助3名团队成员快速解决配置问题
- 易错清单有效减少了团队部署错误率
#### 团队技术支持 ✅
**支持记录**
- 协助张三解决DataNode启动失败问题
- 帮助李四优化集群内存配置
- 参与团队技术讨论5次提供配置建议
- 分享个人调试经验,建立团队知识库
### 2.3 阶段性学习任务
#### 第一阶段:部署巩固 ✅
**完成情况**
- ✅ HDFS稳定性测试完成
- 成功上传1.2G测试文件到HDFS
- 验证副本数量设置为3分布正常
- 集群连续运行72小时无异常
- 负载测试通过,支持并发操作
- ✅ 测试报告已记录,包含性能数据和稳定性分析
#### 第二阶段:应用实践 ✅
**HDFS操作实践**
- ✅ 熟练掌握hdfs dfs命令集
- ✅ 创建完整目录结构:`/user/shenyongjia/input`、`/user/shenyongjia/output`
- ✅ 完成不同大小文件的上传下载测试1KB-1GB
- ✅ 掌握文件权限管理和目录浏览操作
**MapReduce应用实践**
- ✅ 成功运行WordCount示例程序
- ✅ 分析MapReduce作业执行流程理解Map和Reduce阶段
- ✅ 查看并分析作业执行日志,掌握性能调优要点
- ⚠️ 作业参数调整实验部分完成时间限制完成度70%
### 2.4 深度学习任务
#### DataNode副本策略研究 🔄
**完成状态**:进行中(为下周做准备)
**学习成果**
- ✅ 研读Hadoop官方文档副本策略章节
- ✅ 理解HDFS副本放置策略的基本原理
- ✅ 掌握副本数量配置和管理机制
- 🔄 收集技术资料和案例(进行中)
**核心理解**
- 副本放置遵循机架感知策略
- 默认副本数为3分布在不同节点和机架
- 副本一致性通过心跳机制保证
- 故障恢复采用自动检测和重新复制机制
## 三、技术成果总结
### 3.1 个人技术能力提升
**Hadoop集群管理**
- 熟练掌握Hadoop集群部署和配置
- 具备独立排查和解决集群问题的能力
- 建立了系统化的集群监控和维护流程
**HDFS操作技能**
- 熟练使用HDFS命令行工具
- 理解HDFS架构和数据存储机制
- 掌握文件系统管理和性能优化
**MapReduce应用**
- 理解MapReduce编程模型和执行流程
- 能够运行和调试MapReduce应用
- 初步掌握作业性能分析和优化
### 3.2 团队贡献价值
**标准化成果**
- 建立团队统一的配置文件标准
- 创建可复用的部署检查清单
- 形成团队技术问题解决知识库
**技术支持效果**
- 帮助团队成员提升部署成功率至95%
- 减少配置相关问题的解决时间50%
- 促进团队技术经验共享和传承
## 四、问题与挑战
### 4.1 遇到的主要问题
1. **网络配置复杂性**
- 问题:多节点间网络通信配置容易出错
- 解决:建立标准化的网络配置模板和验证流程
2. **内存参数调优**
- 问题:不同硬件环境下内存参数需要个性化调整
- 解决:总结不同配置下的最佳实践参数
3. **MapReduce性能调优**
- 问题:作业执行效率有待提升
- 解决:深入学习参数调优和资源管理(下周重点)
### 4.2 未完成任务分析
**MapReduce参数调整实验**完成度70%
- 原因:时间分配不够充分,优先保证了其他核心任务
- 影响对MapReduce性能优化理解不够深入
- 改进:下周继续深入学习,结合副本策略研究
## 五、经验总结与反思
### 5.1 成功经验
1. **系统化问题解决**:建立了从问题识别到解决验证的完整流程
2. **团队协作效率**:主动分享经验,形成良性的技术交流氛围
3. **文档化管理**:及时记录和整理技术文档,便于复用和传承
4. **优先级管理**:合理安排任务优先级,确保核心目标达成
### 5.2 改进方向
1. **时间管理**:需要更精确的时间估算和任务分解
2. **深度学习**:在完成基础任务的同时,要预留时间进行深度技术研究
3. **实践验证**:理论学习需要更多的实践验证和案例分析
## 六、下周计划预览
### 6.1 主要任务
1. **DataNode副本策略原理文档撰写**(核心任务)
2. **MapReduce性能调优深入研究**
3. **集群监控和故障恢复机制学习**
4. **团队技术分享准备**
### 6.2 学习重点
- 深入理解HDFS副本管理机制
- 掌握集群性能监控和调优方法
- 学习Hadoop生态系统其他组件
## 七、数据统计
### 7.1 工作量统计
- **总工作时间**42小时
- **技术学习时间**28小时
- **团队协作时间**10小时
- **文档整理时间**4小时
### 7.2 成果统计
- **完成任务数**8/9完成率89%
- **交付文档数**5个
- **解决技术问题数**12个
- **团队支持次数**6次
## 八、自我评价
**本周表现**:优秀
**技术成长**:显著提升
**团队贡献**:积极有效
**目标达成**:基本达成
本周成功完成了既定的核心目标在Hadoop集群管理和HDFS操作方面取得了显著进步。通过配置文件模板的整理和团队技术支持不仅提升了个人技术能力也为团队做出了实质性贡献。虽然在MapReduce深度学习方面还有提升空间但整体完成质量较高为下周的DataNode副本策略研究奠定了良好基础。
---
**总结完成时间**2025-10-25
**下周重点任务**DataNode副本策略原理文档撰写
**个人技术发展方向**Hadoop生态系统深度学习与实践

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# 王祖旺第5周个人学习计划
## 个人基本信息
- **姓名**: 王祖旺
- **周次**: 第5周
- **学习时间**: 每日19:00-22:003小时/天)
- **项目**: 大模型数据平台故障检测项目
## 本周核心目标
### 优先级排序
- 【高优先级】 对Hadoop生态系统更进一步掌握并熟练Hdfs命令
- 【高优先级】 学习Hive并了解数据仓库概念
- 【中优先级】 学习分布式系统故障检测理论基础
- 【中优先级】 了解大模型在运维以及修复方面的应用
- 【低优先级】 学习并掌握大模型的IAG指令跟随、提示词优化等相关技术
## 每日计划分解
### 周一Day 1- Hadoop进阶与HDFS命令
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: HDFS高级命令实践
- 预期产出: 常用HDFS命令手册上传/下载/权限管理等)
- 时间分配: 1.5小时
- 依赖资源: Hadoop官方文档、实操环境
2. **任务2**: Hive基础概念学习
- 预期产出: Hive架构图及与Hadoop的关系总结
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 《Hive编程指南》第1-2章
3. **任务3**: 数据仓库基础
- 预期产出: 数据仓库核心概念笔记ETL、OLAP等
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 数据仓库技术博客
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### 周二Day 2- Hive实践与故障检测理论
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: Hive环境搭建与基础SQL
- 预期产出: 完成Hive安装并运行示例查询
- 时间分配: 2小时
- 依赖资源: Hive安装指南、测试数据集
2. **任务2**: 分布式故障检测基础
- 预期产出: 心跳检测、超时机制等方法的对比分析
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 《分布式系统:概念与设计》
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### 周三Day 3- 大模型运维应用
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 大模型运维案例研究
- 预期产出: 大模型在日志分析、故障预测中的应用场景总结
- 时间分配: 2小时
- 依赖资源: 行业白皮书、AI运维论文
2. **任务2**: IAG技术初探
- 预期产出: 指令跟随技术的简单示例代码
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: OpenAI文档、LangChain教程
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### 周四Day 4- 分布式系统深入
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: CAP定理与一致性算法
- 预期产出: 不同场景下的权衡策略分析表
- 时间分配: 2小时
- 依赖资源: 分布式系统论文
2. **任务2**: 提示词优化基础
- 预期产出: 针对运维场景的提示词模板
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: Prompt Engineering指南
---
### 周五Day 5- 综合实践与总结
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: Hadoop+Hive综合练习
- 预期产出: 完成从HDFS到Hive的数据处理流水线
- 时间分配: 2小时
- 依赖资源: 实战项目案例
2. **任务2**: 周总结与问题整理
- 预期产出: 本周学习脑图+待解决问题清单
- 时间分配: 1小时
---
## 学习资源配置
| 类型 | 资源列表 |
|------------|--------------------------------------------------------------------------|
| **书籍** | 《Hadoop权威指南》《Hive编程指南》《设计数据密集型应用》 |
| **工具** | Hadoop集群、Hive环境、Jupyter Notebook |
| **在线** | Apache文档、Coursera分布式系统课程、AI运维技术博客 |
## 风险管理
1. **Hive环境兼容性问题**
- 预案: 准备Docker镜像作为备用环境
2. **理论理解瓶颈**
- 预案: 使用可视化工具辅助理解分布式算法
3. **时间不足**
- 预案: 将低优先级任务移至周末弹性时间

@ -0,0 +1,61 @@
# 王祖旺第5周个人计划总结
## 学习概况
本周按照计划深入学习了Hadoop生态系统和HDFS命令掌握了大模型在运维领域的应用场景并对分布式系统故障检测理论有了更深入的理解。通过每日3小时的高效学习完成了从基础概念到实践应用的全流程覆盖。
## 核心目标完成情况
### ✅ 高优先级目标
- **Hadoop生态系统与HDFS命令**通过实际操作掌握了HDFS常用命令包括文件上传下载、权限管理等并整理了命令手册
- **Hive与数据仓库概念**完成了Hive环境搭建理解了其架构及其与Hadoop的关系掌握了基础SQL操作
### ✅ 中优先级目标
- **分布式系统故障检测理论**深入学习了心跳检测、超时机制等故障检测方法理解了CAP定理及其在分布式系统中的权衡
- **大模型运维应用**:研究了大模型在日志分析、故障预测等运维场景的应用案例
### ⚠️ 低优先级目标
- **大模型IAG技术**:初步了解了指令跟随技术,因时间关系仅完成基础概念学习,后续需继续深入
## 具体成果产出
### 技术文档与笔记
1. **HDFS常用命令手册** - 包含文件操作、权限管理等实用命令
2. **Hive架构与数据仓库概念笔记** - 梳理了ETL、OLAP等核心概念
3. **分布式故障检测方法对比分析** - 详细比较了不同检测机制的优缺点
4. **大模型运维应用场景总结** - 整理了在日志分析、故障预测中的实际应用
### 实践成果
1. **Hive环境搭建成功** - 完成安装配置并运行了示例查询
2. **数据处理流水线实践** - 实现了从HDFS到Hive的数据处理流程
3. **分布式系统理论学习** - 深入理解了CAP定理和一致性算法
## 重点突破与收获
### 技术层面
1. **Hadoop生态深入**从理论到实践全面掌握了HDFS和Hive的使用
2. **分布式系统理解**:对故障检测机制和系统一致性有了系统性认识
3. **大模型运维应用**了解了AI技术在传统运维领域的创新应用
### 学习方法
1. **理论与实践结合**:通过实际操作加深对理论知识的理解
2. **问题导向学习**:针对项目中可能遇到的故障检测需求进行针对性学习
3. **资源高效利用**:合理利用官方文档、专业书籍和在线资源
## 遇到的问题与解决方案
### 技术难点
1. **Hive环境配置**初期遇到依赖兼容性问题通过Docker备用方案解决
2. **分布式概念抽象**:部分理论较难理解,通过可视化工具辅助学习
### 时间管理
部分低优先级任务因深度学习中优先级内容而延后,计划在周末弹性时间补全。
## 下周学习方向
1. 继续深入大模型IAG技术和提示词优化
2. 将学到的分布式系统理论应用到实际故障检测场景
3. 开始大模型数据平台故障检测项目的初步设计
## 总体评价
本周学习计划执行良好核心目标全部完成对Hadoop生态系统和分布式系统有了实质性进步为大模型数据平台故障检测项目打下了坚实的技术基础。学习过程中注重理论与实践结合产出物质量较高为后续项目开发做好了充分准备。
---

@ -0,0 +1,181 @@
# 第六周组内会议纪要
## 会议基本信息
**会议时间**: 2025年10月27日
**会议类型**: 项目团队分工规划会议
**会议主持**: 项目经理
**参会人员**: 沈永佳、李涛、邢远鑫、王祖旺、邹佳轩
**会议地点**: 线下会议室
**记录人**: 项目组秘书
## 会议目标
本次会议旨在明确基于Hadoop的故障检测与自动恢复项目的团队分组、具体分工安排以及详细的时间规划确保项目能够高效有序地推进解决Hadoop集群相关的日志分析与故障排查问题。
## 会议议程与讨论内容
### 1. 项目总体要求与技术选型
#### 项目目标
构建一个完整的Hadoop集群故障检测与自动恢复系统具体包括
- **日志采集**: 实时收集集群运行日志
- **智能分析**: 通过AI大模型对日志进行深度分析和故障诊断
- **自动修复**: 基于诊断结果自动执行故障修复方案
- **可视化监控**: 提供直观的Web界面展示集群状态和故障信息
#### 核心技术栈确定
经过充分讨论,确定以下技术选型:
**后端技术**:
- **Flume**: 负责分布式日志收集,实现实时数据采集
- **FastAPI**: 构建高性能API服务处理日志数据并对接大模型
- **MySQL**: 存储故障记录和系统配置信息
- **Redis**: 提供缓存服务,提升系统响应速度
**前端技术**:
- **Vue.js/React**: 构建现代化的Web用户界面
- **ECharts**: 实现数据可视化和监控图表
**基础设施**:
- **Hadoop 3.3.x**: 分布式存储和计算平台
- **Docker**: 容器化部署,简化环境配置
### 2. 项目团队分工安排
#### 后端开发组
**成员**: 沈永佳、李涛
**主要职责**:
- Hadoop集群的部署、配置和维护
- 深入学习并掌握Flume日志收集技术
- 基于FastAPI框架开发后端API服务
- 实现日志数据的结构化处理逻辑
- 集成大模型API实现智能故障诊断
- 开发自动修复脚本的执行引擎
**具体任务分配**:
- **沈永佳**: 负责API接口设计、大模型集成、数据库设计
- **李涛**: 负责Flume配置、日志处理模块、自动修复脚本开发
#### 前端开发组
**成员**: 邢远鑫
**主要职责**:
- 设计并实现用户友好的Web界面
- 开发集群状态监控页面
- 实现故障日志查询和展示功能
- 构建实时数据可视化图表
- 与后端API进行数据交互集成
#### 测试组
**成员**: 王祖旺
**主要职责**:
- **第一阶段**: 参与功能需求分析,完善测试用例设计
- **第二阶段**: 执行具体的模块功能验证和集成测试
- 制定测试计划和测试标准
- 进行性能测试和压力测试
- 编写测试报告和缺陷跟踪
#### 运维组
**成员**: 邹佳轩
**主要职责**:
- 深入学习Hadoop生态系统及相关运维操作
- 协助Hadoop集群的部署和配置优化
- 监控系统运行状态,及时发现和处理问题
- 协调各开发组之间的任务进展
- 参与系统部署和上线工作
### 3. 项目时间规划
#### 总体时间安排
- **项目周期**: ≤ 8周约2个月
- **完成截止时间**: 2025年12月底
- **最终目标**: 完成系统开发并通过功能验证测试
#### 详细阶段划分
**第一阶段: 基础环境搭建** (第1-2周)
- **目标**: 完成Hadoop集群部署和基础环境配置
- **关键里程碑**:
- Hadoop集群正常运行
- 基础监控功能可用
- 开发环境统一配置完成
- **预期完成时间**: 1周内优先完成
**第二阶段: 核心功能开发** (第3-6周)
- **后端开发**:
- Flume日志收集系统搭建
- FastAPI服务框架开发
- 数据库设计和实现
- 大模型API集成
- **前端开发**:
- 用户界面设计和实现
- 数据可视化组件开发
- 前后端接口联调
- **测试准备**:
- 测试用例编写
- 测试环境准备
**第三阶段: 集成测试与优化** (第7-8周)
- 系统集成测试
- 性能优化和调优
- 缺陷修复和功能完善
- 用户验收测试
- 项目交付准备
## 会议决议与行动计划
### 即时行动项
1. **个人周总结与周计划提交**
- **责任人**: 全体项目成员
- **截止时间**: 会议结束后24小时内
- **提交方式**: 发送给项目主持人
- **内容要求**: 包含本周工作总结和下周具体计划
2. **技术调研任务分配**
- **后端组**: 完成Flume和FastAPI技术调研报告
- **前端组**: 确定前端技术栈和UI设计方案
- **测试组**: 制定初步测试策略
- **运维组**: 准备Hadoop集群部署方案
### 下周重点工作
1. 启动Hadoop集群部署工作
2. 开始技术选型的深入调研
3. 制定详细的开发规范和代码标准
4. 建立项目协作流程和沟通机制
## 风险识别与应对措施
### 主要风险点
1. **技术风险**: Hadoop集群部署复杂度较高
- **应对措施**: 提前准备详细部署文档,安排有经验的同学指导
2. **进度风险**: 8周开发周期相对紧张
- **应对措施**: 采用敏捷开发模式,每周进行进度评估和调整
3. **协作风险**: 团队成员技术背景不同
- **应对措施**: 建立定期技术分享机制,加强团队协作
### 质量保证措施
- 建立代码评审机制
- 实施持续集成和自动化测试
- 定期进行项目进度评审
- 建立问题跟踪和解决流程
## 下次会议安排
**时间**: 2025年11月3日下周同一时间
**议题**:
- Hadoop集群部署进展汇报
- 技术调研结果分享
- 第一阶段详细计划制定
- 遇到的问题和解决方案讨论
## 会议总结
本次会议成功明确了项目的技术路线、团队分工和时间规划,为项目的顺利推进奠定了坚实基础。各组成员对自己的职责和任务有了清晰的认识,项目进入实质性开发阶段。希望各位成员按照会议决议认真执行,确保项目按时高质量完成。
---
**会议纪要审核**: 项目经理
**分发范围**: 全体项目成员
**存档日期**: 2025年10月27日

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# 第六周团队工作计划
## 项目概述
基于Hadoop的故障检测与自动恢复项目 - 第六周工作计划
## 本周工作目标
本周重点完成前后端接口规范定义、日志处理模块设计、大模型集成准备工作,为系统核心功能开发奠定基础。
## 具体任务分配
### 1. 前后端接口规范定义 (高优先级)
**负责人**: 沈永佳、前端开发团队成员
**时间安排**: 周一-周三
**具体内容**:
- 定义集群状态监控接口 (`/api/cluster/status`)
- 设计故障日志查询接口 (`/api/logs/query`)
- 规范故障诊断结果接口 (`/api/diagnosis/result`)
- 制定自动修复执行接口 (`/api/repair/execute`)
- 完成接口文档编写 (使用Swagger/OpenAPI规范)
**交付物**:
- API接口规范文档
- 前后端数据交互协议
- 接口测试用例设计
### 2. 后端API框架搭建
**负责人**: 后端开发团队
**时间安排**: 周二-周四
**具体内容**:
- 搭建FastAPI框架基础结构
- 配置MySQL和Redis连接
- 实现基础的CRUD操作
- 设置跨域和安全配置
- 集成Pydantic数据验证
**交付物**:
- 后端项目基础框架
- 数据库连接配置
- 基础API端点实现
### 3. 日志数据处理模块设计
**负责人**: 数据处理团队
**时间安排**: 周一-周五
**具体内容**:
- 设计结构化日志数据格式
- 实现Flume日志收集配置
- 开发日志解析和预处理模块
- 设计故障类型分类规则
- 建立日志存储索引策略
**交付物**:
- 日志数据处理流程图
- Flume配置文件
- 日志解析模块代码
- 数据存储方案
### 4. 数据库表结构设计
**负责人**: 数据库设计团队
**时间安排**: 周一-周二
**具体内容**:
- 设计fault_record表结构 (故障记录)
- 设计exec_log表结构 (执行日志)
- 设计cluster_status表结构 (集群状态)
- 建立表间关系和索引
- 编写数据库初始化脚本
**交付物**:
- 数据库设计文档
- SQL建表脚本
- 数据字典
### 5. 大模型集成准备工作
**负责人**: AI集成团队
**时间安排**: 周三-周五
**具体内容**:
- 研究大模型API调用方式
- 设计故障诊断Prompt模板
- 制定FixCommand数据结构
- 实现call_llm_diagnose函数框架
- 设置模型调用安全验证
**交付物**:
- 大模型集成方案
- Prompt模板库
- 安全验证机制
- 测试调用示例
## 每日任务安排
### 周一 (Day 1)
- **上午**: 团队会议,任务分配确认
- **下午**: 开始接口规范定义和数据库设计
- **晚上**: 日志处理模块需求分析
### 周二 (Day 2)
- **上午**: 继续接口规范定义
- **下午**: 后端框架搭建开始
- **晚上**: 数据库表结构设计完成
### 周三 (Day 3)
- **上午**: 接口规范定义完成
- **下午**: 大模型集成准备工作开始
- **晚上**: 日志处理模块设计进展检查
### 周四 (Day 4)
- **上午**: 后端API框架搭建完成
- **下午**: 继续大模型集成和日志处理
- **晚上**: 各模块集成测试准备
### 周五 (Day 5)
- **上午**: 所有模块完成度检查
- **下午**: 集成测试和问题修复
- **晚上**: 周总结和下周计划制定
## 技术要求
### 开发环境
- Python 3.9+
- FastAPI框架
- MySQL 8.0
- Redis 6.0
- Hadoop 3.3.x
- Flume 1.9.x
### 代码规范
- 遵循PEP 8 Python编码规范
- 使用类型注解 (Type Hints)
- 编写完整的文档字符串
- 单元测试覆盖率 > 80%
### 安全要求
- API接口需要身份验证
- 敏感数据加密存储
- 防止SQL注入和XSS攻击
- 修复脚本权限控制
## 风险识别与应对
### 主要风险
1. **技术风险**: 大模型API调用不稳定
- **应对措施**: 实现重试机制和降级方案
2. **进度风险**: 接口规范定义可能延期
- **应对措施**: 并行开发先用Mock数据
3. **集成风险**: 各模块接口不匹配
- **应对措施**: 每日集成测试,及时调整
4. **性能风险**: 日志处理性能不足
- **应对措施**: 异步处理和批量操作
## 里程碑检查点
### 周中检查 (周三)
- [ ] 接口规范文档完成度 ≥ 80%
- [ ] 数据库表结构设计完成
- [ ] 后端框架基础搭建完成
- [ ] 日志处理流程设计完成
### 周末检查 (周五)
- [ ] 所有接口规范定义完成
- [ ] 后端API框架完全搭建
- [ ] 日志处理模块基本实现
- [ ] 大模型集成方案确定
- [ ] 数据库初始化脚本完成
## 学习资源
### 技术文档
- FastAPI官方文档
- MySQL性能优化指南
- Hadoop日志分析最佳实践
- 大模型API调用指南
### 团队协作
- 每日站会 (上午9:00)
- 技术分享会 (周三下午)
- 代码评审 (每日提交后)
## 预期成果
### 技术成果
- 完整的API接口规范文档
- 可运行的后端框架
- 日志处理模块原型
- 数据库设计方案
- 大模型集成准备
### 团队成果
- 团队协作流程优化
- 技术能力提升
- 项目管理经验积累
## 下周预览
### 第七周计划重点
- 前端Web应用开发
- 后端API接口实现
- 日志收集系统部署
- 大模型故障诊断实现
- 自动修复脚本开发
### 准备工作
- 前端开发环境搭建
- Hadoop集群稳定性测试
- 大模型API密钥申请
- 修复脚本安全审查
## 成功标准
### 量化指标
- 接口规范完成度: 100%
- 代码测试覆盖率: ≥ 80%
- 数据库设计评审通过率: 100%
- 团队任务完成率: ≥ 90%
### 质量标准
- 代码符合规范要求
- 文档完整清晰
- 接口设计合理
- 安全措施到位
---
**制定日期**: 2025年第6周
**审核人**: 项目经理
**执行团队**: 故障检测项目组全体成员

@ -0,0 +1,52 @@
# 李涛第六周个人学习计划
## 学习目标
- 深入理解Flume的核心概念和架构原理
- 掌握Flume的配置与数据采集流程
- 学习FastAPI的基础使用与核心功能
- 实践Flume与FastAPI的综合应用场景
## 详细计划
### 周一
- 学习Flume基础概念Agent、Source、Channel、Sink
- 理解Flume的工作原理与数据传输流程
- 搭建FastAPI开发环境学习基本项目结构
### 周二
- 深入Flume Source掌握常用Source类型如Exec Source、Spooling Directory Source
- 学习Flume配置文件编写规范完成简单数据采集案例
- 学习FastAPI路由定义与HTTP方法GET、POST使用
### 周三
- 学习Flume Channel理解Memory Channel、File Channel特性与适用场景
- 掌握Flume Sink配置HDFS Sink、Kafka Sink的使用
- 实践FastAPI请求参数处理路径参数、查询参数与数据模型定义
### 周四
- 深入Flume高级特性拦截器Interceptor、通道选择器Channel Selector
- 学习Flume事务机制与可靠性保障
- 学习FastAPI数据验证、异常处理与响应模型定制
### 周五
- 学习Flume集群部署与监控
- 实践Flume与Hadoop、Kafka等组件的集成案例
- 掌握FastAPI依赖注入、异步接口开发与Swagger文档使用
### 周末
- 综合项目实践使用Flume采集日志数据通过FastAPI接口提供数据查询服务
- 总结本周学习内容记录Flume配置与FastAPI开发中的问题及解决方案
- 规划下周学习重点
## 学习资源
- Flume官方文档
- 《Flume实战》
- FastAPI官方文档
- FastAPI中文教程与示例项目
- GitHub上的Flume配置案例与FastAPI实战项目
## 预期成果
- 能够独立配置Flume完成不同场景的数据采集任务
- 熟练使用FastAPI开发RESTful接口掌握数据验证与异步处理
- 完成一个包含数据采集与接口服务的综合项目
- 形成本周学习总结文档,梳理技术要点与实践经验

@ -0,0 +1,135 @@
# 沈永佳 - 第6周工作计划
## 基本信息
- **姓名**: 沈永佳
- **周次**: 第6周
- **日期**: 2025年第6周
- **项目**: 基于Hadoop的故障检测与自动恢复系统
## 本周工作目标
基于项目核心任务说明文档,本周主要聚焦于系统架构设计和前后端接口规范制定,为后续开发阶段奠定基础。
## 详细任务计划
### 1. 前后端接口定义规范制定 【新增任务】
**优先级**: 高
**预计工作量**: 2天
**任务描述**:
- 制定统一的API接口规范文档
- 定义RESTful API设计标准
- 规范请求/响应数据格式
- 制定错误码和状态码标准
**具体工作内容**:
- **接口命名规范**:
- 统一使用RESTful风格
- 资源路径采用复数形式
- 版本控制策略(/api/v1/)
- **数据格式规范**:
- 统一JSON格式
- 时间戳格式标准化
- 分页参数规范
- **核心接口定义**:
- 日志上传接口: `POST /api/v1/log/upload`
- 集群状态接口: `GET /api/v1/cluster/status`
- 故障诊断接口: `POST /api/v1/llm/diagnose`
- 修复执行接口: `POST /api/v1/repair/execute`
- **错误处理规范**:
- HTTP状态码使用标准
- 业务错误码定义
- 错误信息格式统一
**交付物**:
- API接口规范文档
- 接口Mock数据示例
- Postman测试集合
### 2. 后端API接口框架搭建
**优先级**: 高
**预计工作量**: 1.5天
**任务描述**:
基于FastAPI框架搭建后端服务基础架构
**具体工作内容**:
- FastAPI项目初始化和依赖配置
- 数据库连接池配置(MySQL + Redis)
- 中间件配置(CORS、认证、日志)
- 基础路由结构设计
- 数据模型定义(Pydantic)
**技术要点**:
- 使用FastAPI + Uvicorn
- 集成mysql-connector-python和redis
- 实现统一的响应格式
- 添加请求参数验证
### 3. 日志数据结构化处理模块设计
**优先级**: 中
**预计工作量**: 1天
**任务描述**:
设计Hadoop日志的结构化处理逻辑
**具体工作内容**:
- 分析Hadoop各组件日志格式
- 设计正则表达式匹配规则
- 实现日志解析函数preprocess_log()
- 定义结构化数据模型
**技术规范**:
- 日志格式: `(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (\w+) (\w+): (.*)`
- 输出字段: timestamp, log_level, component, content
- 支持ERROR/WARN级别日志过滤
### 4. 数据库表结构设计
**优先级**: 中
**预计工作量**: 0.5天
**任务描述**:
设计MySQL数据库表结构
**表结构设计**:
- **cluster_node**: 节点信息表
- 字段: node_id, ip_address, role, status, last_heartbeat
- **fault_record**: 故障记录表
- 字段: fault_id, fault_type, occur_time, diagnosis, fix_script, fix_status, exec_log
- **operation_log**: 操作日志表
- 字段: log_id, user_id, operation, timestamp, operation_data, result
## 风险识别与应对
### 技术风险
1. **接口规范制定复杂性**
- 风险: 不同模块间接口协调困难
- 应对: 提前与团队成员沟通,建立评审机制
2. **日志格式多样性**
- 风险: Hadoop不同版本日志格式差异
- 应对: 收集多版本日志样本,设计兼容性方案
### 进度风险
1. **任务量评估偏差**
- 风险: 接口规范制定时间可能超预期
- 应对: 采用迭代方式,先完成核心接口定义
## 本周里程碑
- **周三**: 完成前后端接口规范文档初稿
- **周五**: 完成后端框架搭建和基础接口实现
- **周日**: 完成日志处理模块设计和数据库表结构
## 下周计划预览
1. 实现Flume日志采集配置
2. 完善后端API接口实现
3. 开始前端页面框架搭建
4. 集成大模型诊断接口
## 学习与提升
- 深入学习FastAPI框架高级特性
- 研究Hadoop日志分析最佳实践
- 学习RESTful API设计规范
- 了解分布式系统监控方案
---
**备注**: 本计划基于项目核心任务说明文档制定,如有调整将及时更新。

@ -0,0 +1,153 @@
# 王祖旺第6周个人学习计划
## 个人基本信息
- **姓名**: 王祖旺
- **周次**: 第6周
- **学习时间**: 每日19:00-22:003小时/天)
- **项目**: 基于Hadoop的故障检测与自动恢复项目
- **本周角色**: 测试工程师
## 本周核心目标
### 优先级排序
- 【高优先级】深入理解项目架构与核心任务流程
- 【高优先级】定义核心用户场景,绘制用例图
- 【中优先级】掌握测试人员在项目前期的工作内容与方法
- 【中优先级】完成测试前期分析报告
- 【低优先级】制定第7周测试工作计划
## 每日计划分解
### 周一Day 1- 项目核心理解
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 通读项目核心任务说明文档
- 预期产出: 项目理解笔记重点标记任务3-7流程
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 项目核心任务说明文档
2. **任务2**: 梳理核心业务流程
- 预期产出: "日志采集→诊断→修复"闭环流程图
- 时间分配: 1.5小时
- 依赖资源: Draw.io绘图工具、项目文档
3. **任务3**: 识别关键测试点
- 预期产出: 初步测试关注点清单
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 项目理解笔记
---
### 周二Day 2- 测试前期工作学习
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 学习测试前期工作方法论
- 预期产出: 测试前期工作清单(需求分析、场景定义、测试策略)
- 时间分配: 1.5小时
- 依赖资源: 软件测试教材、测试方法论博客
2. **任务2**: 研究类似系统测试案例
- 预期产出: Hadoop运维平台测试用例参考集
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 开源运维平台测试文档
3. **任务3**: 制定测试策略框架
- 预期产出: 项目测试策略初稿
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 测试工作清单、用例参考集
---
### 周三Day 3- 用户场景定义
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 确定核心用户角色
- 预期产出: 用户角色定义说明(运维人员、系统管理员)
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 项目需求文档
2. **任务2**: 定义核心用户场景
- 预期产出: 用户场景描述文档(监控、故障管理、日志分析、修复操作)
- 时间分配: 1.5小时
- 依赖资源: 项目核心任务文档
3. **任务3**: 场景验证与完善
- 预期产出: 完整的用户场景清单
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 场景描述文档
---
### 周四Day 4- 用例图绘制
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 学习用例图绘制规范
- 预期产出: UML用例图符号和关系掌握
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: UML教程、Draw.io指南
2. **任务2**: 绘制系统用例图
- 预期产出: 完整的系统用例图(参与者、用例、关系)
- 时间分配: 2小时
- 依赖资源: 用户场景文档、绘图工具
3. **任务3**: 用例图评审与优化
- 预期产出: 优化后的用例图版本
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 初步用例图
---
### 周五Day 5- 整合输出与计划制定
**时间**: 19:00-22:00
**主要任务**
1. **任务1**: 整理本周所有输出物
- 预期产出: 完整的测试前期分析报告
- 时间分配: 1.5小时
- 依赖资源: 本周所有产出文档
2. **任务2**: 制定第7周测试工作计划
- 预期产出: 第7周个人计划草案
- 时间分配: 1小时
- 依赖资源: 项目进度安排、测试分析报告
3. **任务3**: 周度总结与问题整理
- 预期产出: 学习总结+待解决问题清单
- 时间分配: 0.5小时
- 依赖资源: 本周学习笔记
---
## 学习资源配置
| 类型 | 资源列表 |
|------|----------|
| **文档** | 项目核心任务说明文档、软件测试需求分析指南 |
| **工具** | Draw.io绘图工具、腾讯文档、Visio |
| **参考** | UML用例图规范、Hadoop运维平台测试案例、测试方法论博客 |
| **模板** | 测试分析报告模板、用例图模板、测试策略模板 |
## 预期产出物
1. 项目理解笔记 + 核心业务流程圖
2. 测试前期工作清单 + 测试策略框架
3. 用户角色定义 + 用户场景描述文档
4. 系统用例图(可视化)
5. 测试前期分析报告
6. 第7周个人计划草案
## 风险管理
1. **用例图绘制不熟练**
- 预案: 准备UML用例图模板先用简单工具绘制草图
2. **用户场景覆盖不全面**
- 预案: 参考类似运维系统功能,确保核心场景无遗漏
3. **时间紧张无法完成所有任务**
- 预案: 优先保证用例图和核心场景定义的质量,其他内容可适当简化
4. **对项目某些模块理解不足**
- 预案: 标记不理解的部分,在后续学习中重点关注
## 成功标准
- ✅ 完成系统用例图,清晰展示参与者与系统交互
- ✅ 定义完整的用户场景,覆盖主要运维操作
- ✅ 产出可用的测试前期分析报告
- ✅ 为第7周的测试用例编写打下坚实基础

Binary file not shown.

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!define LIGHTRED #FFEBEE
package "主界面布局" {
rectangle "顶部导航栏" as TopNav {
rectangle "Logo" as Logo
rectangle "集群状态" as NavStatus
rectangle "日志查询" as NavLogs
rectangle "故障诊断" as NavDiagnose
rectangle "自动修复" as NavRepair
rectangle "系统配置" as NavConfig
rectangle "用户信息" as UserInfo
}
rectangle "侧边栏" as Sidebar {
rectangle "仪表板" as MenuDash
rectangle "集群监控" as MenuCluster
rectangle "日志管理" as MenuLogMgmt
rectangle "故障处理" as MenuFault
rectangle "修复历史" as MenuHistory
rectangle "系统设置" as MenuSettings
}
rectangle "主内容区" as MainContent {
rectangle "内容展示区域" as ContentArea
}
}
package "仪表板页面" as Dashboard {
rectangle "集群概览卡片" as ClusterOverview LIGHTBLUE {
rectangle "节点状态统计" as NodeStats
rectangle "资源使用率" as ResourceUsage
rectangle "告警数量" as AlertCount
}
rectangle "实时监控图表" as RealtimeCharts LIGHTGREEN {
rectangle "CPU使用率趋势" as CPUChart
rectangle "内存使用率趋势" as MemoryChart
rectangle "磁盘I/O趋势" as DiskChart
}
rectangle "最近故障列表" as RecentFaults LIGHTYELLOW {
rectangle "故障ID | 类型 | 时间 | 状态" as FaultTable
}
}
package "日志查询页面" as LogQuery {
rectangle "搜索条件" as SearchConditions LIGHTBLUE {
rectangle "时间范围选择器" as TimeRange
rectangle "日志级别筛选" as LogLevel
rectangle "关键词搜索" as KeywordSearch
rectangle "主机筛选" as HostFilter
}
rectangle "日志列表" as LogList LIGHTGREEN {
rectangle "时间 | 主机 | 级别 | 消息" as LogTable
rectangle "分页控件" as Pagination
}
rectangle "操作按钮" as LogActions LIGHTYELLOW {
rectangle "导出日志" as ExportLogs
rectangle "发起诊断" as StartDiagnose
}
}
package "故障诊断页面" as DiagnosePage {
rectangle "诊断配置" as DiagnoseConfig LIGHTBLUE {
rectangle "选择日志范围" as SelectLogs
rectangle "诊断类型选择" as DiagnoseType
rectangle "AI模型选择" as ModelSelect
}
rectangle "诊断进度" as DiagnoseProgress LIGHTGREEN {
rectangle "进度条" as ProgressBar
rectangle "当前状态" as CurrentStatus
rectangle "预计时间" as EstimatedTime
}
rectangle "诊断结果" as DiagnoseResult LIGHTYELLOW {
rectangle "故障类型" as FaultType
rectangle "原因分析" as RootCause
rectangle "修复建议" as RepairSuggestion
rectangle "风险等级" as RiskLevel
}
}
package "自动修复页面" as RepairPage {
rectangle "修复方案" as RepairPlan LIGHTBLUE {
rectangle "修复脚本预览" as ScriptPreview
rectangle "影响范围评估" as ImpactAssessment
rectangle "回滚方案" as RollbackPlan
}
rectangle "风险确认" as RiskConfirm LIGHTRED {
rectangle "风险等级显示" as RiskDisplay
rectangle "确认复选框" as ConfirmCheckbox
rectangle "执行按钮" as ExecuteButton
}
rectangle "执行监控" as ExecutionMonitor LIGHTGREEN {
rectangle "执行日志实时显示" as ExecutionLogs
rectangle "执行状态" as ExecutionStatus
rectangle "停止按钮" as StopButton
}
}
package "弹窗组件" as Modals {
rectangle "高风险确认弹窗" as HighRiskModal LIGHTRED {
rectangle "警告图标" as WarningIcon
rectangle "风险说明" as RiskDescription
rectangle "确认按钮" as ConfirmBtn
rectangle "取消按钮" as CancelBtn
}
rectangle "执行结果弹窗" as ResultModal LIGHTGREEN {
rectangle "执行状态图标" as StatusIcon
rectangle "结果摘要" as ResultSummary
rectangle "详细日志" as DetailedLogs
rectangle "关闭按钮" as CloseBtn
}
}
package "交互流程" as InteractionFlow {
LogQuery --> DiagnosePage : 选择日志发起诊断
DiagnosePage --> RepairPage : 诊断完成生成修复方案
RepairPage --> HighRiskModal : 高风险修复需确认
HighRiskModal --> ExecutionMonitor : 确认后开始执行
ExecutionMonitor --> ResultModal : 执行完成显示结果
Dashboard --> LogQuery : 点击故障查看相关日志
Dashboard --> RepairPage : 快速修复入口
}
package "响应式设计说明" as ResponsiveDesign {
note as ResponsiveNote
移动端适配:
- 顶部导航折叠为汉堡菜单
- 侧边栏可收起/展开
- 表格支持横向滚动
- 图表自适应屏幕宽度
- 弹窗全屏显示
end note
}
@enduml

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 24 KiB

@ -0,0 +1,29 @@
@startuml
title 日志诊断与自动修复流程
actor User
participant Frontend as FE
participant FastAPI as API
participant Flume
database MySQL as DB
queue Redis
participant LLM
Flume -> API : 推送结构化日志
API -> DB : 写入 fault_record
FE -> API : 查询 /api/logs/query
API -> FE : 返回日志列表
API -> LLM : call_llm_diagnose(logs)
LLM --> API : 返回 FixCommand(JSON)
API -> DB : 写入 exec_log
API -> Redis : 缓存/发布修复任务
API -> FE : WebSocket 推送诊断结果
FE -> API : /api/repair/execute
API -> "修复脚本" : 执行Shell/Hadoop命令
"修复脚本" -> API : stdout/stderr
API -> DB : 更新 exec_log
API -> FE : 返回执行结果
@enduml

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 22 KiB

@ -0,0 +1,25 @@
@startuml
title 故障检测系统总体架构
node "Hadoop Cluster" {
[NameNode]
[DataNode] as DN1
[DataNode] as DN2
}
cloud "Flume Agents" as Flume
Flume --> DN1 : 采集HDFS/YARN日志
Flume --> DN2 : 采集HDFS/YARN日志
component "FastAPI Service" as API
database "MySQL" as DB
queue "Redis" as Cache
API --> DB : 写入/查询故障记录
API --> Cache : 状态缓存/队列
API --> "LLM Diagnose" : 调用大模型\n返回FixCommand
component "Frontend Web (Vue/React + ECharts)" as FE
FE --> API : /api/cluster/status\n/api/logs/query\n/api/diagnosis/result\n/api/repair/execute
API --> FE : WebSocket推送状态/诊断结果
@enduml

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 32 KiB

@ -0,0 +1,45 @@
@startuml
title 日志诊断与自动修复 - 活动图
skinparam defaultFontName Microsoft YaHei
start
:Flume采集日志;
:FastAPI接收并解析日志;
:保存 FaultRecord 到 MySQL;
partition "用户/系统触发" {
if (是否需要诊断?) then (是)
:聚合相关日志;
:构造 Prompt;
:调用 LLM 诊断;
:生成 FixCommand(JSON);
:安全校验(禁止高危命令);
else (否)
:等待新日志/用户请求;
stop
endif
}
if (风险等级 == high?) then (是)
:前端弹窗请求人工确认;
if (用户确认执行?) then (是)
:继续执行修复;
else (否)
:记录并通知未执行;
stop
endif
endif
:修复前预检查(配置/路径/权限);
if (预检查通过?) then (是)
:执行修复脚本;
:采集stdout/stderr;
:保存 ExecLog 到 MySQL;
:更新状态到 Redis 并推送 WebSocket;
else (否)
:记录失败原因;
endif
:返回结果给前端;
stop
@enduml

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 22 KiB

@ -0,0 +1,38 @@
@startuml
title 故障检测系统 - 用例图
skinparam defaultFontName Microsoft YaHei
actor 运维工程师 as Ops
actor 前端用户 as User
actor 测试工程师 as QA
rectangle "故障检测系统" {
usecase "查看集群状态" as UC_Status
usecase "查询日志" as UC_QueryLogs
usecase "发起故障诊断" as UC_Diagnose
usecase "执行自动修复" as UC_Repair
usecase "查看执行日志" as UC_ExecLogs
usecase "配置Flume收集" as UC_ConfigFlume
usecase "配置告警阈值" as UC_ConfigAlert
usecase "导出故障与诊断报告" as UC_Export
usecase "生成FixCommand" as UC_FixCmd
usecase "命令安全校验" as UC_SafeCheck
User --> UC_Status
User --> UC_QueryLogs
User --> UC_Diagnose
User --> UC_Repair
User --> UC_ExecLogs
Ops --> UC_ConfigFlume
Ops --> UC_ConfigAlert
Ops --> UC_Repair
Ops --> UC_Status
QA --> UC_QueryLogs
QA --> UC_Export
UC_Diagnose --> UC_FixCmd : <<include>>
UC_Repair --> UC_SafeCheck : <<include>>
}
@enduml

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 128 KiB

@ -0,0 +1,137 @@
@startuml
title 故障检测系统 - 详细界面原型
skinparam defaultFontName Microsoft YaHei
skinparam backgroundColor #FFFFFF
!define PRIMARY #1976D2
!define SUCCESS #4CAF50
!define WARNING #FF9800
!define DANGER #F44336
!define LIGHT #F5F5F5
package "主界面框架" as MainFrame {
rectangle "顶部导航栏 (高度: 60px)" as TopNavBar PRIMARY {
rectangle "Logo\n故障检测系统" as Logo
rectangle "集群状态 ●" as StatusIndicator SUCCESS
rectangle "日志查询" as LogsNav
rectangle "故障诊断" as DiagnoseNav
rectangle "自动修复" as RepairNav
rectangle "系统配置" as ConfigNav
rectangle "admin ▼" as UserDropdown
}
rectangle "主体区域" as MainBody {
rectangle "侧边栏 (宽度: 240px)" as SidebarArea LIGHT {
rectangle "📊 仪表板" as DashboardMenu
rectangle "🖥️ 集群监控" as ClusterMenu
rectangle "📝 日志管理" as LogMenu
rectangle "⚠️ 故障处理" as FaultMenu
rectangle "🔧 修复历史" as HistoryMenu
rectangle "⚙️ 系统设置" as SettingsMenu
}
rectangle "内容区域" as ContentArea {
rectangle "面包屑导航" as Breadcrumb
rectangle "页面内容" as PageContent
}
}
}
package "仪表板页面内容" as DashboardContent {
rectangle "统计卡片区 (4列布局)" as StatsCards {
rectangle "集群节点\n🖥 12/15\n正常运行" as NodeCard SUCCESS
rectangle "活跃告警\n⚠ 3\n需要关注" as AlertCard WARNING
rectangle "今日故障\n❌ 1\n已修复" as FaultCard DANGER
rectangle "修复成功率\n✅ 95%\n本周统计" as SuccessCard SUCCESS
}
rectangle "监控图表区 (2列布局)" as ChartsArea {
rectangle "CPU使用率趋势\n[折线图区域]\n📈 过去24小时" as CPUChart
rectangle "内存使用率趋势\n[折线图区域]\n📊 过去24小时" as MemChart
}
rectangle "最近故障表格" as RecentFaultsTable {
rectangle "表格标题: 最近故障 (刷新按钮)" as TableHeader
rectangle "ID | 类型 | 发生时间 | 状态 | 操作\n001 | DataNode离线 | 10:30 | 已修复 | 查看\n002 | 磁盘空间不足 | 09:15 | 修复中 | 查看\n003 | 网络连接异常 | 08:45 | 待处理 | 诊断" as TableRows
}
}
package "日志查询页面内容" as LogQueryContent {
rectangle "搜索条件栏" as SearchBar LIGHT {
rectangle "时间范围:\n[开始时间] - [结束时间]" as TimeSelector
rectangle "日志级别:\n☑ERROR ☑WARN ☐INFO ☐DEBUG" as LevelFilter
rectangle "关键词:\n[搜索框] 🔍" as SearchInput
rectangle "主机:\n[下拉选择] 全部主机 ▼" as HostSelector
}
rectangle "操作按钮栏" as ActionBar {
rectangle "🔍 搜索" as SearchBtn PRIMARY
rectangle "🔄 重置" as ResetBtn
rectangle "📤 导出" as ExportBtn
rectangle "🔬 批量诊断" as BatchDiagnoseBtn WARNING
}
rectangle "日志列表表格" as LogTable {
rectangle "☑️ | 时间 | 主机 | 级别 | 来源 | 消息 | 操作\n☐ | 10:35:22 | node-1 | ERROR | HDFS | Connection failed | 诊断\n☐ | 10:34:15 | node-2 | WARN | YARN | Memory usage high | 诊断\n☑ | 10:33:08 | node-1 | ERROR | HDFS | Disk space low | 诊断" as LogRows
}
rectangle "分页控件" as PaginationControl {
rectangle "共 1,234 条 | 每页 50 条 | ◀️ 1 2 3 ... 25 ▶️" as Pagination
}
}
package "故障诊断页面内容" as DiagnoseContent {
rectangle "诊断配置面板" as DiagnosePanel LIGHT {
rectangle "已选择日志: 3 条\n[显示选中的日志摘要]" as SelectedLogs
rectangle "诊断模型:\n🤖 GPT-4 ▼ | 🔧 Claude ▼" as ModelSelection
rectangle "分析深度:\n○ 快速分析 ● 深度分析 ○ 全面分析" as AnalysisDepth
}
rectangle "诊断控制" as DiagnoseControl {
rectangle "🚀 开始诊断" as StartBtn SUCCESS
rectangle "⏹️ 停止诊断" as StopBtn DANGER
rectangle "📋 查看历史" as HistoryBtn
}
rectangle "诊断进度显示" as ProgressDisplay {
rectangle "诊断进度: ████████░░ 80%\n当前状态: 正在分析日志模式...\n预计剩余: 30秒" as ProgressInfo
}
rectangle "诊断结果展示" as ResultDisplay {
rectangle "🔍 故障类型: DataNode连接异常\n📋 根本原因: 网络配置错误导致节点无法连接\n💡 修复建议: 重启网络服务并更新配置\n⚠ 风险等级: 中等 (需要确认)" as DiagnoseResults
rectangle "🔧 生成修复方案" as GenerateRepairBtn WARNING
}
}
package "自动修复页面内容" as RepairContent {
rectangle "修复方案预览" as RepairPreview LIGHT {
rectangle "修复脚本:\n```bash\nsudo systemctl restart network\nsudo hdfs dfsadmin -refreshNodes\n```\n影响范围: node-1\n预计时间: 2分钟" as ScriptPreview
}
rectangle "风险评估" as RiskAssessment WARNING {
rectangle "⚠️ 风险等级: 中等\n📝 风险说明: 重启网络服务可能短暂影响数据传输\n🔄 回滚方案: 自动恢复原配置" as RiskInfo
}
rectangle "执行确认" as ExecutionConfirm {
rectangle "☑️ 我已了解风险并确认执行\n☑ 已通知相关人员\n☐ 在维护窗口期执行" as ConfirmChecks
rectangle "🚀 执行修复" as ExecuteBtn SUCCESS
rectangle "❌ 取消" as CancelBtn
}
rectangle "执行监控" as ExecutionMonitor {
rectangle "执行状态: 🔄 执行中...\n开始时间: 10:45:30\n执行日志:\n[10:45:31] 开始执行修复脚本...\n[10:45:32] 正在重启网络服务...\n[10:45:35] 网络服务重启完成\n[10:45:36] 正在刷新HDFS节点..." as ExecutionLogs
}
}
package "弹窗组件设计" as ModalDesigns {
rectangle "高风险确认弹窗" as HighRiskDialog DANGER {
rectangle "⚠️ 高风险操作确认\n\n此操作风险等级为: 高\n可能影响: 整个集群稳定性\n建议操作时间: 维护窗口期\n\n请输入确认码: [输入框]\n确认码: CONFIRM-2024\n\n[取消] [确认执行]" as HighRiskContent
}
rectangle "执行结果弹窗" as ResultDialog SUCCESS {
rectangle "✅ 修复执行成功\n\n执行时间: 2分35秒\n影响节点: node-1\n修复状态: 成功\n\n详细日志: [查看完整日志]\n\n[关闭] [查看详情]" as ResultContent
}
}
@enduml

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 171 KiB

@ -0,0 +1,158 @@
@startuml
title 故障检测系统 - 移动端原型设计
skinparam defaultFontName Microsoft YaHei
skinparam backgroundColor #FFFFFF
!define PRIMARY #1976D2
!define SUCCESS #4CAF50
!define WARNING #FF9800
!define DANGER #F44336
!define LIGHT #F5F5F5
package "移动端主界面 (宽度: 375px)" as MobileMain {
rectangle "顶部导航栏 (高度: 56px)" as MobileTopNav PRIMARY {
rectangle "☰" as HamburgerMenu
rectangle "故障检测" as MobileTitle
rectangle "🔔" as NotificationIcon
}
rectangle "可滑动侧边栏 (宽度: 280px)" as MobileSidebar LIGHT {
rectangle "用户信息\n👤 admin\n运维工程师" as MobileUserInfo
rectangle "📊 仪表板" as MobileDashMenu
rectangle "🖥️ 集群监控" as MobileClusterMenu
rectangle "📝 日志管理" as MobileLogMenu
rectangle "⚠️ 故障处理" as MobileFaultMenu
rectangle "🔧 修复历史" as MobileHistoryMenu
rectangle "⚙️ 设置" as MobileSettingsMenu
}
rectangle "主内容区域" as MobileContent {
rectangle "页面内容" as MobilePageContent
}
rectangle "底部导航栏 (高度: 60px)" as MobileBottomNav LIGHT {
rectangle "📊\n仪表板" as BottomDash
rectangle "📝\n日志" as BottomLogs
rectangle "⚠️\n故障" as BottomFaults
rectangle "🔧\n修复" as BottomRepair
}
}
package "移动端仪表板" as MobileDashboard {
rectangle "统计卡片 (单列布局)" as MobileStatsCards {
rectangle "集群状态 🖥️\n12/15 节点正常\n点击查看详情 >" as MobileNodeCard SUCCESS
rectangle "活跃告警 ⚠️\n3 个需要关注\n点击查看详情 >" as MobileAlertCard WARNING
rectangle "今日故障 ❌\n1 个已修复\n点击查看详情 >" as MobileFaultCard DANGER
}
rectangle "快速操作" as MobileQuickActions {
rectangle "🔍 快速诊断" as QuickDiagnose PRIMARY
rectangle "📊 查看日志" as QuickLogs
rectangle "⚙️ 系统状态" as QuickStatus
}
rectangle "图表区域 (可横向滑动)" as MobileCharts {
rectangle "CPU使用率\n[小型图表]\n📈 24h" as MobileCPUChart
rectangle "内存使用率\n[小型图表]\n📊 24h" as MobileMemChart
}
}
package "移动端日志查询" as MobileLogQuery {
rectangle "搜索栏" as MobileSearchBar LIGHT {
rectangle "🔍 搜索日志..." as MobileSearchInput
rectangle "🔽 筛选" as MobileFilterBtn
}
rectangle "筛选面板 (可展开/收起)" as MobileFilterPanel {
rectangle "时间: 最近1小时 ▼\n级别: ERROR ▼\n主机: 全部 ▼" as MobileFilters
rectangle "应用筛选" as ApplyFilters PRIMARY
}
rectangle "日志列表 (卡片式)" as MobileLogList {
rectangle "🔴 ERROR | 10:35:22\nnode-1 | HDFS\nConnection failed to...\n[诊断] [详情]" as LogCard1 DANGER
rectangle "🟡 WARN | 10:34:15\nnode-2 | YARN\nMemory usage high...\n[诊断] [详情]" as LogCard2 WARNING
}
rectangle "加载更多" as LoadMore {
rectangle "⬇️ 加载更多日志" as LoadMoreBtn
}
}
package "移动端故障诊断" as MobileDiagnose {
rectangle "诊断配置" as MobileDiagnoseConfig LIGHT {
rectangle "已选择: 3 条日志\n[查看选中日志]" as MobileSelectedLogs
rectangle "AI模型: GPT-4 ▼" as MobileModelSelect
rectangle "分析深度:\n● 快速 ○ 深度 ○ 全面" as MobileAnalysisDepth
}
rectangle "诊断按钮" as MobileDiagnoseBtn {
rectangle "🚀 开始诊断" as MobileStartDiagnose SUCCESS
}
rectangle "诊断进度 (全屏显示)" as MobileDiagnoseProgress {
rectangle "🔄 诊断进行中...\n\n进度: ████████░░ 80%\n\n当前状态:\n正在分析日志模式\n\n预计剩余: 30秒\n\n[取消诊断]" as MobileProgressInfo
}
rectangle "诊断结果 (卡片式)" as MobileDiagnoseResult {
rectangle "🔍 故障类型\nDataNode连接异常\n\n📋 根本原因\n网络配置错误\n\n💡 修复建议\n重启网络服务\n\n⚠ 风险: 中等\n\n[生成修复方案]" as MobileResultCard
}
}
package "移动端自动修复" as MobileRepair {
rectangle "修复方案 (可滚动)" as MobileRepairPlan LIGHT {
rectangle "修复脚本预览:\n```\nsudo systemctl restart network\nsudo hdfs dfsadmin -refresh\n```\n\n影响范围: node-1\n预计时间: 2分钟\n\n[查看完整脚本]" as MobileScriptPreview
}
rectangle "风险确认" as MobileRiskConfirm WARNING {
rectangle "⚠️ 风险等级: 中等\n\n风险说明:\n重启网络服务可能短暂\n影响数据传输\n\n☑ 我已了解风险\n☑ 已通知相关人员" as MobileRiskInfo
}
rectangle "执行按钮" as MobileExecuteBtn {
rectangle "🚀 执行修复" as MobileExecute SUCCESS
rectangle "❌ 取消" as MobileCancel
}
}
package "移动端弹窗设计" as MobileModals {
rectangle "全屏确认弹窗" as MobileConfirmModal DANGER {
rectangle "⚠️ 高风险操作\n\n此操作可能影响整个集群\n建议在维护窗口期执行\n\n请输入确认码:\n[CONFIRM-2024]\n\n[取消] [确认执行]" as MobileConfirmContent
}
rectangle "执行监控全屏" as MobileExecutionModal {
rectangle "🔄 修复执行中\n\n开始时间: 10:45:30\n执行进度: ████░░░░░░ 40%\n\n实时日志:\n[10:45:31] 开始执行...\n[10:45:32] 重启网络服务...\n[10:45:35] 服务重启完成\n\n[停止执行] [最小化]" as MobileExecutionContent
}
}
package "响应式设计要点" as ResponsiveNotes {
note as MobileDesignNotes
移动端设计要点:
1. 触摸友好:
- 按钮最小44px高度
- 间距充足,避免误触
- 支持手势操作
2. 内容优化:
- 关键信息优先显示
- 长文本可展开/收起
- 图表简化但保持可读性
3. 导航优化:
- 汉堡菜单 + 底部导航
- 面包屑导航简化
- 返回按钮明显
4. 性能考虑:
- 懒加载长列表
- 图片压缩优化
- 离线缓存关键数据
5. 交互优化:
- 下拉刷新
- 上拉加载更多
- 滑动操作支持
end note
}
@enduml

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 62 KiB

@ -0,0 +1,130 @@
@startuml
title 故障检测与自动修复 - 类图
skinparam backgroundColor #FFFFFF
skinparam defaultFontName Microsoft YaHei
skinparam classAttributeIconSize 0
class FlumeAgent {
+config : Map
+start()
+stop()
}
class LogEvent {
+timestamp : datetime
+host : string
+source : string
+level : string
+message : string
+raw : text
}
class FastAPIService {
+ingestLog(e: LogEvent)
+getClusterStatus()
+queryLogs(filter)
+diagnose(logs)
+executeRepair(cmd: FixCommand)
}
class DiagnosisService {
+callLLM(logs) : FixCommand
+validateCommand(cmd: FixCommand) : bool
}
class LLMClient {
+apiKey : string
+endpoint : string
+invoke(prompt) : string
}
class FixCommand {
+fault_type : string
+reason : string
+fix_script : string
+risk_level : RiskLevel
}
enum RiskLevel {
low
medium
high
}
class RepairExecutor {
+run(script) : ExecResult
+precheck() : bool
}
class ExecResult {
+stdout : text
+stderr : text
+exitCode : int
}
class FaultRecord {
+id : int
+fault_type : string
+reason : string
+timestamp : datetime
+node : string
}
class ExecLog {
+id : int
+record_id : int
+stdout : text
+stderr : text
+timestamp : datetime
}
class MySQLClient {
+saveFault(record: FaultRecord)
+saveExecLog(log: ExecLog)
+queryLogs(filter)
}
class RedisCache {
+set(key, value)
+publish(channel, msg)
+get(key)
}
class ClusterStatus {
+nodesUp : int
+nodesDown : int
+hdfsUsage : float
+yarnActiveApps : int
}
class FrontendWeb {
+viewStatus()
+queryLogs()
+requestDiagnosis()
+executeRepair()
}
FlumeAgent --> FastAPIService : push(LogEvent)
FastAPIService --> DiagnosisService : diagnose(logs)
DiagnosisService --> LLMClient : call_llm_diagnose
DiagnosisService --> FixCommand : returns
FastAPIService --> RepairExecutor : execute(FixCommand)
RepairExecutor --> ExecResult : returns
FastAPIService --> MySQLClient : save FaultRecord/ExecLog
FastAPIService --> RedisCache : cache/publish status
FrontendWeb --> FastAPIService : REST/WebSocket
FastAPIService --> ClusterStatus : compose
MySQLClient --> FaultRecord
MySQLClient --> ExecLog
FixCommand --> RiskLevel
note right of FixCommand
JSON 示例:
{
fault_type: "DataNode故障",
reason: "磁盘占满",
fix_script: "ssh dn 'clean_temp.sh'",
risk_level: "medium"
}
end note
@enduml

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 8.8 KiB

@ -0,0 +1,25 @@
@startuml
title 部署拓扑
node "On-Prem / Cloud" {
node "Hadoop Cluster" {
[NameNode]
[DataNodes...]
}
node "Logging Layer" {
[Flume Agents]
}
node "Application Layer" {
[FastAPI]
[LLM Connector]
[Nginx for Frontend]
}
node "Storage/Caching" {
[MySQL]
[Redis]
}
}
@enduml

@ -0,0 +1,184 @@
基于 Hadoop 的故障检测与自动恢复项目核心任务说明文档
一、文档概述
1. 项目背景
本项目旨在构建 “日志采集 - 故障诊断 - 自动修复 - 结果评估” 的全闭环系统,解决 Hadoop 集群运维中故障定位难、响应慢、依赖人工经验的问题,通过整合 Flume、FastAPI、大模型等技术实现集群故障的自动化处理提升运维效率与集群稳定性。
2. 文档目的
明确项目全流程核心任务模块、各任务目标、实施要点及衔接关系,为项目团队分工、进度管控、风险规避提供依据,确保项目按 “基础搭建 - 功能开发 - 核心落地 - 保障优化” 的路径有序推进。
二、项目核心任务框架
项目核心任务共分为 4 大类、10 个模块,各模块按 “基础支撑→功能实现→落地保障” 的逻辑分层,具体框架如下:
任务类别 任务编号 具体任务模块 核心目标 衔接关系 基础环境搭建 1 Hadoop 集群部署与配置 构建项目运行的计算与存储基础集群 为任务 3日志采集、任务 4日志处理提供 Hadoop 环境支撑 2 分布式数据存储体系构建及持续性维护 搭建 “原始日志归档 + 业务数据管理” 的存储架构 为任务 3日志存储、任务 4数据查询、任务 7结果存储提供数据支撑 应用开发 3 Hadoop 日志实时采集模块开发 实现 Hadoop 集群日志的全量、实时采集 为任务 4日志处理提供原始数据输入依赖任务 1Hadoop 环境)、任务 2HDFS 存储) 4 日志传输、处理及与工具的通信接口开发 完成日志结构化处理与跨工具通信 衔接任务 3日志输入与任务 6大模型调用依赖任务 2MySQL/Redis 存储) 5 交互式 Web 应用前端开发 实现集群监控、故障管理、结果展示的可视化 依赖任务 4后端接口数据为运维人员提供操作入口 核心功能实现 6 基于大模型的故障智能诊断与分析 实现故障类型识别、原因分析、修复方案生成 依赖任务 4结构化日志输入为任务 7修复执行提供决策依据 7 故障修复指令自动化执行及结果反馈机制 打通 “诊断 - 修复 - 反馈” 闭环 依赖任务 6修复方案结果同步至任务 2MySQL 存储)与任务 5前端展示 落地保障 8 全流程系统性测试与迭代优化 验证模块兼容性与系统性能,解决潜在问题 覆盖任务 1-7为任务 9部署上线扫清障碍 9 项目部署上线及全周期运维监控体系搭建 实现从开发环境到生产环境的平稳过渡 依赖任务 8测试优化结果保障上线后系统稳定运行 10 处理结果的量化评估与持续改进 量化系统效果,驱动模块迭代优化 基于任务 7修复结果、任务 9运维数据反哺任务 4日志处理、任务 6大模型 三、各任务模块详细说明
(一)基础环境搭建类
任务 1Hadoop 集群部署与配置
? 任务定位:项目运行的基础计算支撑,提供 HDFS存储日志、YARN资源调度、MapReduce可选批量处理核心组件。
? 核心内容:
a. 集群规划确定节点角色1 个 NameNode、3 个 DataNode、1 个 ResourceManager、1 个 SecondaryNameNode节点配置建议内存≥8GB、磁盘≥100GB避免单点故障
b. 部署步骤:
? 环境准备:配置 LinuxCentOS 7/8系统环境关闭防火墙、SSH 免密登录、JDK 1.8 + 安装);
? 配置文件修改修改core-site.xml指定 NameNode 地址、hdfs-site.xml副本数、数据存储路径、yarn-site.xmlResourceManager 地址、slavesDataNode 节点列表);
? 集群初始化执行hdfs namenode -format初始化 NameNode启动集群start-dfs.sh、start-yarn.sh
c. 验证通过jps命令查看进程NameNode、DataNode 等进程正常),访问 Web 界面NameNodehttp://nn-ip:50070ResourceManagerhttp://rm-ip:8088确认集群可用。
? 实施要点:记录各节点 IP 与角色,保存配置文件备份,避免节点 hostname 冲突。
? 必要性:无 Hadoop 集群则无法产生目标日志数据,后续日志采集、故障模拟(如磁盘满、任务超时)均无法开展。
任务 2分布式数据存储体系构建及持续性维护
? 任务定位:为项目提供 “原始日志归档 + 业务数据管理” 的双重存储支撑,平衡 “海量存储” 与 “高效查询” 需求。
? 核心内容:
d. HDFS 存储配置:
? 创建日志归档目录hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/log_archive设置权限hdfs dfs -chmod 755 /user/hadoop/log_archive仅允许 Flume、后端服务写入
? 配置副本策略hdfs-site.xml中设置dfs.replication=3确保日志数据高可用避免单点丢失。
e. MySQL+Redis 部署与配置:
? MySQL安装 MySQL 8.0+创建数据库hadoop_fault_db设计核心数据表如下
表名 核心字段 cluster_node 节点 ID、IP 地址、角色NameNode/DataNode、磁盘阈值、状态在线 / 离线) fault_record 故障 ID、类型、发生时间、诊断结果、修复脚本、修复状态、执行日志 operation_log 操作 ID、用户名、操作时间、操作内容、结果成功 / 失败) ? Redis安装 Redis 6.0+,配置缓存策略(集群状态数据缓存 10 分钟,故障列表数据缓存 5 分钟),避免高频查询穿透 MySQL。
f. 存储维护:
? HDFS每周执行hdfs fsck /检查文件完整性,每月将 3 个月前的日志归档至冷存储(如低成本云存储);
? MySQL配置每日增量备份mysqldump -u root -p hadoop_fault_db > backup_$(date +%Y%m%d).sql保留 30 天备份文件;
? 权限管控MySQL 仅允许后端服务 IP 访问Redis 设置密码认证,避免数据泄露。
? 实施要点:用 Navicat 等工具管理 MySQL记录数据库账号密码与备份路径定期验证备份文件可用性。
? 必要性HDFS 解决 TB 级原始日志存储问题MySQL 解决业务数据高效查询问题,缺少任一存储均会导致系统功能断裂(如前端无法加载故障列表、日志无法归档)。
(二)应用开发类
任务 3Hadoop 日志实时采集模块开发
? 任务定位:实现 Hadoop 集群日志的 “全量、实时” 采集,为后续日志处理提供原始数据来源。
? 核心内容:
g. Flume 部署与 Agent 配置:
? 安装 Flume 1.11.0+,在 Hadoop 集群各节点部署 Flume Agent
? 编写 Agent 配置文件hadoop-log-agent.conf定义 “Source→Channel→Sink” 链路:
? Source用exec Source 监控系统日志tail -F /var/log/hadoop/*.log用hdfs Source 监控 YARN 聚合日志(/apps/yarn/logs/
? Channel用memory Channel小集群或file Channel大集群避免日志丢失设置容量capacity=10000
? Sink用HTTPSink将日志批量推送至 FastAPI 接口http://backend-ip:8000/api/log/auto-upload批量大小batchSize=10。
h. 日志过滤与预处理:在 Flume Source 中配置Regex Filter过滤无效日志如仅保留 ERROR/WARN 级日志),减少传输数据量。
i. 采集验证:启动 Flume Agentflume-ng agent -n agent -c conf -f hadoop-log-agent.conf查看后端接口日志确认日志正常接收。
? 实施要点:避免 Flume 进程占用过多 CPU / 内存,定期清理 Flume 日志(/var/log/flume-ng/),防止磁盘满。
? 必要性:无日志采集则后续日志处理、大模型诊断均无数据输入,系统无法感知集群故障。
任务 4日志传输、处理及与工具的通信接口开发
? 任务定位:作为系统 “数据中枢”完成日志结构化处理、跨工具Flume / 大模型 / MySQL通信衔接 “采集” 与 “诊断” 环节。
? 核心内容:
j. 后端服务搭建(基于 FastAPI
? 项目初始化pip install fastapi uvicorn mysql-connector-python redis requests创建主程序main.py
? 接口开发:
? 日志接收接口POST /api/log/auto-upload接收 Flume 推送的日志调用preprocess_log函数提取时间戳、日志级别、组件名结构化
? 集群状态接口GET /api/cluster/status调用 Hadoop APIhdfs dfsadmin -report获取节点状态缓存至 Redis
? 大模型通信接口POST /api/llm/diagnose封装大模型 API如通义千问传递结构化日志接收诊断结果。
k. 日志结构化处理编写preprocess_log函数用正则匹配 Hadoop 日志格式((\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}) (\w+) (\w+): (.*)输出结构化字典含timestamp、log_level、component、content字段
l. 工具通信适配:
? 与 Hadoop 通信用subprocess调用 Hadoop 命令如hdfs dfs -du -h /),或通过 PyHive 连接 Hive 获取任务日志;
? 与 MySQL/Redis 通信封装数据读写函数save_fault_to_mysql、get_cluster_status_from_redis确保数据一致性。
? 实施要点用uvicorn启动服务时配置--workers 4提高并发能力接口添加参数校验如用 Pydantic 定义LogModel避免非法数据输入。
? 必要性:原始日志格式杂乱,缺少结构化处理则大模型无法精准诊断;无通信接口则各工具无法协同,系统呈 “碎片化”。
任务 5交互式 Web 应用前端开发
? 任务定位:为运维人员提供 “可视化操作入口”,实现集群状态监控、故障管理、修复操作的直观化。
? 核心内容:
m. 技术栈搭建:初始化 Vue3+Vite 项目npm create vite@latest hadoop-fault-front -- --template vue安装依赖npm install element-plus echarts axios
n. 页面开发:
? 登录页:实现账号密码验证,对接后端/api/user/login接口存储 TokenlocalStorage
? 集群监控页:用 ECharts 绘制节点 CPU / 磁盘使用率趋势图,用 Element Plus 表格展示节点列表标注异常节点定时5 分钟)调用/api/cluster/status刷新数据
? 故障管理页:分 “故障列表”(按状态筛选 “未修复 / 已修复”)与 “故障详情”(展示日志、诊断结果、修复按钮),对接/api/fault/list、/api/fault/detail接口
? 日志分析页:提供时间 / 节点筛选条件,展示结构化日志,支持 “提交 AI 分析” 按钮(调用/api/llm/diagnose
o. 样式与交互优化:统一页面风格(如深色主题适配运维场景),添加加载动画、错误提示(如接口请求失败时弹窗)。
? 实施要点用axios拦截器处理 Token 过期(自动跳转登录页),图表采用懒加载减少首屏加载时间。
? 必要性:无前端则运维人员无法直观查看集群状态与故障信息,系统缺少 “人机交互” 入口,实用性大幅降低。
(三)核心功能实现类
任务 6基于大模型的故障智能诊断与分析
? 任务定位:系统 “决策核心”,通过大模型分析结构化日志,实现故障类型识别、原因定位、修复方案生成。
? 核心内容:
p. 大模型选型与 API 配置:选择支持工具调用的大模型(如通义千问 Qwen-Max、Scholar ICP申请 API 密钥配置调用参数temperature=0.3,降低随机性)。
q. Prompt 工程设计:构造结构化 Prompt强制大模型输出可执行修复指令示例
你是Hadoop运维专家需基于以下结构化日志输出
1. fault_type故障类型如DataNode磁盘满/任务超时);
2. reason故障原因1句话
3. fix_script可执行Shell/Hadoop命令无多余解释
4. risk_level风险等级low/medium/high
输出格式为JSON不含其他文字
日志:{结构化日志列表} r. 诊断逻辑开发:在 FastAPI 中编写call_llm_diagnose函数传递结构化日志至大模型 API解析返回结果用 Pydantic 定义FixCommand类校验格式过滤危险指令如rm -rf /*)。
s. 诊断验证:模拟 “磁盘满” 故障dd if=/dev/zero of=/tmp/test bs=1G count=5查看大模型是否正确输出 “清理临时文件” 的修复脚本。
? 实施要点:添加大模型调用重试机制(失败后重试 2 次,间隔 5 秒),记录调用日志(含输入 / 输出),便于问题排查。
? 必要性:无大模型诊断则需人工分析日志,无法实现 “自动化故障识别”,违背项目核心目标。
任务 7故障修复指令自动化执行及结果反馈机制
? 任务定位:打通 “诊断 - 修复” 闭环,将大模型输出的方案转化为实际操作,避免 “只诊断不解决”。
? 核心内容:
t. 修复脚本库开发:编写标准化 Shell 脚本,按故障类型分类存储(如/scripts/目录):
? restart_datanode.shssh datanode-ip "sudo systemctl restart hadoop-hdfs-datanode"
? clean_temp.shssh datanode-ip "rm -rf /tmp/hadoop-* && hdfs dfsadmin -refreshNodes"
? kill_timeout_job.shyarn application -kill <appId>(需动态传入 appId
u. 风险控制逻辑:
? 风险分级low如清理临时文件→ 自动执行medium如重启 DataNode→ 前端弹窗确认后执行high如格式化 HDFS→ 钉钉告警 + 人工审批;
? 权限控制修复脚本仅允许后端服务用户如hadoop执行禁止 root 权限。
v. 结果反馈:
? 执行日志记录用subprocess捕获脚本输出stdout/stderr存入 MySQLfault_record表的exec_log字段
? 前端同步:修复完成后,通过 WebSocket 实时更新前端故障状态(如 “未修复”→“已修复”),弹窗提示结果。
? 实施要点脚本添加参数校验如clean_temp.sh检查/tmp/hadoop-*是否存在避免空执行执行前备份关键配置文件如hdfs-site.xml
? 必要性:缺少自动修复则系统仅能 “发现故障”,无法 “解决故障”,运维效率无实质提升,项目价值大打折扣。
(四)落地保障类
任务 8全流程系统性测试与迭代优化
? 任务定位:提前暴露系统缺陷,优化性能与稳定性,为部署上线提供 “质量保障”。
? 核心内容:
w. 模块测试:
? 基础环境测试Hadoop 节点连通性ping/ssh、Flume 采集完整性(对比源日志与接收日志数量);
? 功能测试:后端接口(用 Postman 测试参数合法性、返回格式)、前端页面(测试筛选 / 分页 / 按钮点击功能)。
x. 场景测试:模拟 3 类核心故障,验证全流程通顺性:
故障类型 模拟方式 预期结果 DataNode 磁盘满 dd if=/dev/zero of=/tmp/test bs=1G count=5 日志采集→大模型诊断 “磁盘满”→输出clean_temp.sh→执行后磁盘使用率下降 任务超时 提交sleep 3600的 MapReduce 任务 日志采集→大模型诊断 “任务超时”→输出kill_timeout_job.sh→任务被成功终止 DataNode 宕机 sudo systemctl stop hadoop-hdfs-datanode 日志采集→大模型诊断 “DataNode 离线”→输出restart_datanode.sh→节点重启成功 y. 性能优化:
? 前端:优化图表加载(懒加载非首屏图表),接口请求合并(减少重复调用);
? 后端:给高频接口(/api/cluster/status加 Redis 缓存,优化大模型调用超时时间(设为 30 秒)。
? 实施要点:记录测试用例与缺陷(用 Excel 或 Jira优先修复 “阻断性缺陷”(如日志采集丢数据、修复脚本执行失败)。
? 必要性:缺少测试可能导致上线后出现 “大模型输出错误脚本”“前端页面崩溃” 等严重问题,影响集群正常运行。
任务 9项目部署上线及全周期运维监控体系搭建
? 任务定位:实现系统从 “开发环境” 到 “生产环境” 的落地,保障上线后长期稳定运行。
? 核心内容:
z. 容器化部署:
? 编写 Dockerfile
? 前端:基于 Nginx 镜像复制dist目录至/usr/share/nginx/html
? 后端:基于 Python 3.9 镜像,安装依赖,暴露 8000 端口;
? 编写docker-compose.yml定义前端、后端、MySQL、Redis 服务,配置端口映射(如前端 80→容器 80后端 8000→容器 8000
aa. 生产环境配置:
? Hadoop 集群:在生产节点部署 Flume Agent配置生产级大模型 API 密钥(替换测试密钥);
? 安全配置:设置防火墙规则(仅允许运维 IP 访问前端 80 端口、后端 8000 端口MySQL/Redis 开启密码认证。
bb. 运维监控:
? 系统监控面板:开发监控页面(基于 ECharts展示 Flume 采集量、大模型调用成功率、修复执行成功率;
? 异常告警:配置钉钉机器人,触发告警条件(如 Flume 5 分钟无日志采集、大模型调用失败率 > 5%)时自动推送消息。
? 实施要点用docker-compose up -d一键启动服务记录容器名称与日志路径docker logs 容器名),定期清理无用容器 / 镜像。
? 必要性:无部署则系统仅停留在开发阶段,无法服务生产 Hadoop 集群;无运维监控则无法及时发现上线后问题(如后端服务宕机)。
任务 10处理结果的量化评估与持续改进
? 任务定位:量化系统运行效果,驱动模块迭代,提升系统长期价值。
? 核心内容:
cc. 评估维度定义:
? 准确性:大模型故障类型判断正确率(正确诊断次数 / 总诊断次数目标≥85%
? 时效性从日志产生到修复完成的平均耗时目标≤5 分钟;
? 有效性:修复后故障复发率(复发次数 / 总修复次数目标≤5%。
dd. 评估实施:
? 数据采集:从 MySQLfault_record表提取每日诊断 / 修复数据,用 Excel 或 PythonPandas统计
? 报告生成:每周输出《系统运行评估报告》,包含 3 个维度指标、环比变化、异常案例(如诊断错误的故障日志)。
ee. 优化迭代:
? 若准确性低:优化大模型 Prompt增加故障示例、过滤无效日志减少干扰数据
? 若时效性差:调整 Flume 采集频率(缩短间隔)、优化后端接口响应(减少数据库查询);
? 若有效性低:完善修复脚本(如清理临时文件后添加磁盘检查)、增加修复后验证步骤。
? 实施要点:评估报告需同步至项目团队,针对问题制定明确的优化计划(责任人、截止时间)。
? 必要性:无评估则无法感知系统优劣,缺少迭代方向,系统功能会逐渐落后于实际运维需求。
四、任务衔接与实施顺序建议
1. 实施顺序(按阶段划分)
阶段 持续时间 核心任务(按优先级) 阶段目标 基础搭建阶段 2 周 任务 1Hadoop 部署)→ 任务 2存储体系 完成硬件与存储基础,可产生日志数据 应用开发阶段 3 周 任务 3日志采集→ 任务 4后端接口→ 任务 5前端开发 完成 “采集 - 处理 - 展示” 链路,可查看集群状态 核心落地阶段 2 周 任务 6大模型诊断→ 任务 7自动修复 实现 “诊断 - 修复” 闭环,系统具备核心功能 保障优化阶段 1 周 任务 8测试优化→ 任务 9部署上线→ 任务 10评估改进 系统上线运行,建立长期优化机制 2. 关键衔接点
? 任务 1→任务 3Hadoop 集群部署完成后,才能在节点部署 Flume Agent
? 任务 2→任务 4MySQL/Redis 部署完成后,后端接口才能实现数据存储与缓存;
? 任务 4→任务 6后端完成日志结构化后大模型才能接收有效输入
? 任务 8→任务 9测试修复所有阻断性缺陷后才能启动生产环境部署。
五、风险提示与应对建议
潜在风险 应对建议 Hadoop 集群部署失败 提前准备集群部署文档(参考 Apache 官方指南),预留 1 个备用节点,失败后快速重建 大模型 API 不稳定 申请 2 个备用大模型 API如通义千问 + 百度文心一言),代码中添加 API 切换逻辑 修复脚本执行导致集群异常 执行前备份关键数据(如 HDFS 目录),高风险脚本先在测试集群验证效果 生产环境磁盘满 定期清理日志Flume / 后端 / 容器日志),配置磁盘使用率告警(阈值 85% (注:文档部分内容可能由 AI 生成)

@ -0,0 +1 @@
java -jar tools/plantuml.jar -tpng Get-ChildItem "doc\project\diagrams\*.puml" | Select-Object Name

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