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如何做好运维监控?

1、监控系统的设计技术选择在监控系统的设计中，技术选择是非常关键的一步。在选择技术时，应该考虑以下几个方面：（1）可扩展性：监控系统应该具备良好的可扩展性，在需要扩大规模时能够方便地增加节点或服务器。

2、经常参与线上或者线下的相关讨论和交流学习。了解目前流行的 IT 技术，并学习它，思考如何将其用于企业的业务中，为企业创造价值，提升运维效率。所以具备主流技术的捕捉能力，也是运维人员的必修课之一。

3、需要建造一个局部的系统或者开发一个软件来进行连接，这样的话就能够做到监控，其实很多服务器是可以通过有线连接或者无线连接来进行掌控的。

4、网站关键词排名进度分析 网站的排名进度是最能体现排名效果，通过对排名的进度监控及时了解排名进度情况，方便对SEO实施工作进行调整，同时排名也是不叫直观了解项目的进度汇报工作方式。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。

为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存储了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎。

Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

而整个结果数据的产生只需要4分钟左右的时间，比如以下方式：将结果以textfile存入hdfs：result.rdd.saveAsTextFile(output_tmp_dir)由此可见，对hive的写入操作耗用了大量的时间。

什么是完全依赖??

1、完全依赖，即完全函数依赖，设R为任一给定关系，X、Y为其属性集，若X → Y，且对X中的任何真子集X’ ，那么X’ Y 都成立，则称Y完全函数依赖于X。

2、完全函数依赖：在一个关系中，若某个非主属性数据项依赖于全部关键字。

3、传递函数依赖 设X，Y，Z是关系R中互不相同的属性集合，存在X→Y(Y ！→X)，Y→Z，则称Z传递函数依赖于X。

4、所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。

opentsdb中监测cpu使用量的是用哪个指标表示的

进入你的hbase shell，执行scan tsdb-uid（带上单引号）如果你的metric创建了就一定会在这里边有名字。我没用过tcollector，自己写的采集程序。

CPU使用率低于50%的时候显示为healthy，大于50%的时候显示为unhealthy。 配置面板名称及注释 最后的成品如下： 前面我们介绍的例子中，Grafana能够方便的将Prometheus返回的数据进行可视化展示。

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