大数据运维工程师日常工作主要是

大数据运维工程师日常工作主要是指负责管理大数据平台的稳定性、性能优化以及故障排除等工作。在Kubernetes（K8S）环境下，大数据运维工程师需要熟悉容器化技术和相关工具，保证大数据应用的可靠运行。接下来，我将详细介绍在K8S环境下大数据运维工程师的日常工作流程，并为你提供代码示例。

**大数据运维工程师日常工作流程**

| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 部署K8S集群 |
| 2 | 部署大数据组件 |
| 3 | 监控和日志管理 |
| 4 | 性能优化 |
| 5 | 故障排除 |

**详细步骤及代码示例**

1. **部署K8S集群**

在K8S环境下部署大数据应用，首先需要搭建一个稳定可靠的Kubernetes集群。可以使用工具如kubeadm、kops或者minikube来快速搭建集群。

```bash
# 使用kubeadm搭建K8S集群
kubeadm init
```

2. **部署大数据组件**

在K8S集群中部署大数据组件，如Hadoop、Spark、Kafka等。可以使用Helm来管理K8S中的应用部署。

```bash
# 使用Helm安装Hadoop
helm install my-hadoop stable/hadoop
```

3. **监控和日志管理**

监控K8S集群中大数据应用的运行情况，使用Prometheus和Grafana进行监控，使用ELK stack组件进行日志管理。

```bash
# 部署Prometheus和Grafana
kubectl apply -f prometheus.yaml
kubectl apply -f grafana.yaml

# 部署ELK stack
kubectl apply -f elasticsearch.yaml
kubectl apply -f kibana.yaml
kubectl apply -f logstash.yaml
```

4. **性能优化**

根据监控数据对大数据应用进行性能优化，调整资源配置、调优参数等。

```bash
# 调整资源配置
kubectl apply -f pod.yaml
```

5. **故障排除**

当大数据应用出现故障时，需要及时进行排查并解决。可以通过查看日志、监控数据、分析报错信息等方式进行故障排除。

```bash
# 查看Pod日志
kubectl logs
```

综上所述，大数据运维工程师在K8S环境下的日常工作主要包括部署K8S集群、部署大数据组件、监控和日志管理、性能优化以及故障排除等工作。熟练掌握K8S以及大数据组件的管理和操作，是大数据运维工程师的基本要求。希望以上内容对你有所帮助，祝工作顺利！