hbase虛擬分布模式需要幾個節(jié)點？全分布式模式:至少需要3個節(jié)點(1個HMast大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？你在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中學(xué)到了什么？隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁面被越來越多的人所

hbase虛擬分布模式需要幾個節(jié)點？

全分布式模式:至少需要3個節(jié)點(1個HMast

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？

你在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中學(xué)到了什么？隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁面被越來越多的人所熟知，無論是業(yè)內(nèi)人士還是業(yè)外人士都加入了這個行業(yè)！于是，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也如雨后春筍般的開設(shè)了相關(guān)的培訓(xùn)課程！作為未來非常有前途的行業(yè)。成為大數(shù)據(jù)工程師無疑是一個很有前途的職業(yè)，那么大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該學(xué)些什么呢？

其實說到大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)的技術(shù)，最直接的就是從崗位需求入手，但是這樣也會有一個缺點，就是導(dǎo)致學(xué)習(xí)的東西不會很全面。

縱觀各大招聘網(wǎng)站，BAT等不同公司對員工的工作技能要求也不同。通過此，我們做了一個簡單的分析和總結(jié)，供大家參考。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容:

大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的有哪些？

事實上，隨著社會的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，目前的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)已經(jīng)產(chǎn)生了多種模式，大致分為視頻學(xué)習(xí)、線上直播學(xué)習(xí)、線下學(xué)習(xí)、雙重學(xué)習(xí)模式。可以根據(jù)自身情況選擇適合自己的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

5G時代流數(shù)據(jù)該如何處理？有哪些好用的大數(shù)據(jù)平臺？

大數(shù)據(jù)流存儲平臺的誕生普拉威加 "在5G時代

隨著5G網(wǎng)絡(luò)、容器云和高性能存儲等硬件水平的不斷提升，數(shù)據(jù)增長進(jìn)入了前所未有的發(fā)展階段。物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛汽車等邊緣計算產(chǎn)生的無處不在的數(shù)據(jù)不斷流出，就像一根打開的水管。這對當(dāng)前的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(無論什么架構(gòu))提出了一個問題。計算是原生流計算，但存儲不是原生流存儲。所以目前大數(shù)據(jù)存儲面臨三大缺陷。

目前最常見的大數(shù)據(jù)處理平臺是Lambda架構(gòu)，其優(yōu)勢在于能夠滿足實時處理和批處理的要求。然而，從存儲的角度來看，Lambda有三個缺點:

第一，實時處理和批處理不統(tǒng)一，不同的處理路徑使用不同的存儲組件，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度，導(dǎo)致開發(fā)者額外的學(xué)習(xí)成本和工作量。

第二，數(shù)據(jù)存儲是多組件和多副本的。如下圖所示，同樣的數(shù)據(jù)會存儲在彈性搜索、S3對象存儲系統(tǒng)、Kafka等異構(gòu)系統(tǒng)中，而考慮到數(shù)據(jù)的可靠性，這些數(shù)據(jù)都是冗余的，大大增加了用戶的存儲成本。而往往對于企業(yè)用戶來說，0.1%的存儲冗余就意味著損失。

再次，系統(tǒng)中存儲的組件太多太復(fù)雜，也增加了運維成本。他們中的大多數(shù)現(xiàn)有的開源項目仍然處于 "強(qiáng)大的運營和維護(hù)能力，這對于企業(yè)用戶來說也是一筆很大的開支。

每種類型的數(shù)據(jù)都有其固有的屬性和常見的訪問模式，與最適用的場景和最合適的存儲系統(tǒng)相對應(yīng)。

這三個缺點帶來了存儲過程中的三個問題，即開發(fā)成本、存儲成本和運維成本。那么如何降低開發(fā)成本、存儲成本和運維成本呢？這里從最新的數(shù)據(jù)類型出發(fā)，探討5G時代數(shù)據(jù)存儲的新思路。

從存儲的角度來說，存儲架構(gòu)的設(shè)計需要首先明確存儲數(shù)據(jù)的特點。目前企業(yè)數(shù)據(jù)的存儲有塊存儲、文件存儲和對象存儲。在移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的今天，在物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛汽車、金融等實時應(yīng)用場景中，需要存儲的數(shù)據(jù)目前被稱為 "流式數(shù)據(jù) "，一般定義為:

流數(shù)據(jù)是一組順序的、海量的、快速的、連續(xù)的數(shù)據(jù)序列。一般來說，數(shù)據(jù)流可以看作是一個隨時間無限增長的動態(tài)數(shù)據(jù)集。

四種存儲類型

上圖將流數(shù)據(jù)定義為第四種數(shù)據(jù)類型，四種最常見的存儲類型從左到右分布。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫等基于事務(wù)的程序適用于塊存儲系統(tǒng)。在文件共享場景中，文件需要在用戶之間共享讀寫，因此適合采用分布式文件(NAS)存儲系統(tǒng)。需要無限擴(kuò)展并支持REST接口讀寫的非結(jié)構(gòu)化圖像/音頻/視頻文件非常適合對象存儲系統(tǒng)。

對于流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，流數(shù)據(jù)存儲需要滿足以下要求:

低延遲:高并發(fā)條件下lt10ms讀寫延遲。

只處理一次:即使客戶端、服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障，也要確保每個事件只處理一次。

順序保證:可以提供嚴(yán)格有序的數(shù)據(jù)訪問模式。

檢查點:確保每個閱讀器/上層應(yīng)用程序都可以保存和恢復(fù)其原始使用狀態(tài)。

在物聯(lián)網(wǎng)的世界里，數(shù)據(jù)是實時的，分析也是實時的。企業(yè)獲得商業(yè)洞察力贏得價值或錯過關(guān)鍵機(jī)會可能只有幾毫秒，但真實的流數(shù)據(jù)處理可以減少傳統(tǒng)小批量分析方法的寶貴時間。

為此，戴爾技術(shù)集團(tuán)物聯(lián)網(wǎng)部門的團(tuán)隊重新思考了流數(shù)據(jù)處理和存儲的規(guī)則，重新設(shè)計了一種新的存儲類型，即原生流存儲，從而 "普拉威加 "誕生了。

Pravega是成熟技術(shù)和新技術(shù)的結(jié)合。Pravega團(tuán)隊有基于日志存儲的設(shè)計經(jīng)驗，也有Apache ZooKeeper/BookKeeper的項目歷史。此外，大量的實時系統(tǒng)也使用日志存儲來完成實時應(yīng)用的消息隊列。要滿足這三種數(shù)據(jù)訪問模式，只有Pravega。