多数据源支持：无缝对接 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等主流监控数据库（文档段落：2-1046🔷）。丰富可视化组件：支持折线图、热力图、仪表盘等 20 + 图表类型，自定义面板布局。实时告警系统：基于阈值配置邮件、钉钉等多渠道告警通知。多租户管理：支持企业级权限控制，隔离不同团队数据视图。典型应用场景基础设施监控（服务器 CPU / 内存 / 磁盘实时状态）

通过以上步骤，可构建一个基于 Hadoop 生态的高可用 HBase 集群，支撑海量数据的实时存储与查询。生产环境中需结合业务场景优化 Region 分布、内存配置及存储策略，并利用 HBase 生态工具（如 Phoenix、HBase Shell）提升开发效率。参考官方文档（）可进一步学习二级索引、协处理器等高级特性。

通过以上步骤，可构建一个稳定可靠的 Hadoop 大数据集群，支持海量数据的存储与计算。生产环境中需注意定期备份 NameNode 元数据（文档段落：），并根据业务流量动态调整节点资源。参考官方文档（）可进一步学习 HA 集群配置、安全认证等高级特性。

通过以上步骤，可构建一个稳定可靠的 Hadoop 大数据集群，支持海量数据的存储与计算。生产环境中需注意定期备份 NameNode 元数据（文档段落：），并根据业务流量动态调整节点资源。参考官方文档（）可进一步学习 HA 集群配置、安全认证等高级特性。

通过以上步骤，可构建一个稳定可靠的 Hadoop 大数据集群，支持海量数据的存储与计算。生产环境中需注意定期备份 NameNode 元数据（文档段落：），并根据业务流量动态调整节点资源。参考官方文档（）可进一步学习 HA 集群配置、安全认证等高级特性。

通过以上步骤，可构建一个高可用、高性能的 Spark 分布式计算集群，支撑大规模数据处理与分析任务。生产环境中需结合业务场景优化资源分配、内存使用及任务调度策略，并利用 Spark 生态工具（如 Spark SQL、MLlib）提升开发效率。参考官方文档（）可进一步学习流处理、机器学习等高级特性及性能调优技巧。