Ambari服务器挂了怎么办？ (ambari服务器挂掉)

Ambari是开源的集群管理框架，用于管理Apache Hadoop集群。但是，如果Ambari服务器遇到故障，如何快速恢复它呢？本文将为您介绍几种可能的解决方案。

1. 识别问题

您需要确定Ambari服务器遇到了什么问题。检查日志文件以获取有关服务器故障的更多信息。在Ambari服务器上，可以在/var/log/ambari-server目录中找到有关Ambari服务器的日志。查找与当前问题相关的日志，并分析并识别问题。

2. 恢复服务器

一旦您确定了故障的原因，就可以尝试恢复Ambari服务器了。有几种不同的方法，取决于问题的严重程度。

如果问题很小，您可以尝试重启Ambari服务器。重启Ambari服务器可能会激活一些处理程序，导致服务器重新启动。可以执行以下命令：

sudo ambari-server restart

如果您已经尝试过重启，但问题仍然存在，您可以尝试重建Ambari服务器。在这种情况下，您将删除/var/lib/ambari-server和/var/log/ambari-server目录，并重新执行Ambari服务器安装过程。如果您不确定如何执行此操作，请参阅Ambari文档。

3. 恢复数据

如果Ambari服务器上的某些数据已损坏或丢失，您可能需要恢复这些数据。在这种情况下，更好使用备份文件。

1）停止Ambari服务器进程，以便您可以将其实例替换为备份实例。

sudo ambari-server stop

2）接下来，您需要上传备份文件，并执行恢复操作。

sudo tar -xzvf ambari-backup-.tar.gz

sudo cp /var/lib/ambari-server/ambari.properties /tmp/ambari.properties.save

sudo cp ~/Downloads//* /var/lib/ambari-server

sudo ambari-server start

请注意，上面的命令中，是备份文件的日期，是备份文件名。

4. 请用最新备份

如果您没有备份文件，也无法修复Ambari服务器，则可能需要考虑使用最新备份。这是一种可靠的解决方法，可以让您快速恢复服务器，并避免数据丢失。

请注意，请勿将备份复制到/var/lib/ambari-server目录以替换现有文件，因为这可能导致更多问题。相反，请使用备份文件重新安装Ambari服务器，并将其与最新备份一起使用。

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做大数据分析一般用什么工具呢？

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率更高的数据分析工具。

Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

Excel 

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

Python

与用于创建自定义算法的编程方法不同，Python不是一种独特的软件，但它是很多数据科学家的首选。在最近数据科学网站KDnuggets对2023名用户进行的分析/数据科学软件调查中，Python被65.6%的受访者列为首选工具。

R

与Python类似，R是很多数据科学专业人员喜爱的另一种编程语言，它更加简单且更专注于数据科学。在KDnuggets调查中，R排名第三，48.5%的受访者将其列为首选数据科学工具之一。

Jupyter Notebook

从数据可视化和数据通信来看，很多数据科学团队的数据科学工具列表中还会有Jupyter Notebook。

Tableau

在硬数据科学团队和更多以业务为中心的分析人员之间，Tableau可提供良好的桥梁。

Keras

根据日立Vantara公司首席技术官办公室首席数据科学家Wei Lin表示，他最常用的数据科学工具是Python、R和Keras。他使用Python和R用于上述所有原因，而利用Keras的深度学习功能。

有很多工具用起来都不错，国外厂商tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。 因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

Python

与用于创建自定义算法的编程方法不同，Python不是一种独特的软件，但它是很多数据科学家的首选。在最近数据科学网站KDnuggets对2023名用户进行的分析/数据科学软件调查中，Python被65.6%的受访者列为首选工具。

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