hbase虛擬分布模式需要幾個節點？

全分布式模式:至少需要3個節點(1個HMast

大數據培訓的內容是什么，有哪些方式？

你在大數據培訓中學到了什么？隨著近年來互聯網的快速發展，大數據頁面被越來越多的人所熟知，無論是業內人士還是業外人士都加入了這個行業！于是，很多培訓機構也如雨后春筍般的開設了相關的培訓課程！作為未來非常有前途的行業。成為大數據工程師無疑是一個很有前途的職業，那么大數據工程師應該學些什么呢？

其實說到大數據主要學習的技術，最直接的就是從崗位需求入手，但是這樣也會有一個缺點，就是導致學習的東西不會很全面。

縱觀各大招聘網站，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，供大家參考。

大數據培訓的內容:

大數據訓練的有哪些？

事實上，隨著社會的進步和互聯網的發展，目前的大數據培訓已經產生了多種模式，大致分為視頻學習、線上直播學習、線下學習、雙重學習模式。可以根據自身情況選擇適合自己的大數據訓練。

5G時代流數據該如何處理？有哪些好用的大數據平臺？

大數據流存儲平臺的誕生普拉威加"在5G時代

隨著5G網絡、容器云和高性能存儲等硬件水平的不斷提升，數據增長進入了前所未有的發展階段。物聯網、自動駕駛汽車等邊緣計算產生的無處不在的數據不斷流出，就像一根打開的水管。這對當前的大數據處理系統(無論什么架構)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。所以目前大數據存儲面臨三大缺陷。

目前最常見的大數據處理平臺是Lambda架構，其優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一，不同的處理路徑使用不同的存儲組件，增加了系統的復雜度，導致開發者額外的學習成本和工作量。

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

再次，系統中存儲的組件太多太復雜，也增加了運維成本。他們中的大多數現有的開源項目仍然處于"強大的運營和維護能力，這對于企業用戶來說也是一筆很大的開支。

每種類型的數據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相對應。

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

從存儲的角度來說，存儲架構的設計需要首先明確存儲數據的特點。目前企業數據的存儲有塊存儲、文件存儲和對象存儲。在移動互聯網和物聯網發展的今天，在物聯網、自動駕駛汽車、金融等實時應用場景中，需要存儲的數據目前被稱為"流式數據"，一般定義為:

流數據是一組順序的、海量的、快速的、連續的數據序列。一般來說，數據流可以看作是一個隨時間無限增長的動態數據集。

四種存儲類型

上圖將流數據定義為第四種數據類型，四種最常見的存儲類型從左到右分布。傳統數據庫等基于事務的程序適用于塊存儲系統。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。需要無限擴展并支持REST接口讀寫的非結構化圖像/音頻/視頻文件非常適合對象存儲系統。

對于流數據的應用場景，流數據存儲需要滿足以下要求:

低延遲:高并發條件下lt10ms讀寫延遲。

只處理一次:即使客戶端、服務器或網絡出現故障，也要確保每個事件只處理一次。

順序保證:可以提供嚴格有序的數據訪問模式。

檢查點:確保每個閱讀器/上層應用程序都可以保存和恢復其原始使用狀態。

在物聯網的世界里，數據是實時的，分析也是實時的。企業獲得商業洞察力贏得價值或錯過關鍵機會可能只有幾毫秒，但真實的流數據處理可以減少傳統小批量分析方法的寶貴時間。

為此，戴爾技術集團物聯網部門的團隊重新思考了流數據處理和存儲的規則，重新設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是成熟技術和新技術的結合。Pravega團隊有基于日志存儲的設計經驗，也有ApacheZooKeeper/BookKeeper的項目歷史。此外，大量的實時系統也使用日志存儲來完成實時應用的消息隊列。要滿足這三種數據訪問模式，只有Pravega。