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HD实现实际应用的基础操作，比如HDFS,HBase,操作，数据导入导出操作等。 课程大纲 第1章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据 第2章 HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理 第6章来自：百科![]()
册到ZooKeeper中，主用Master据此感知各个RegionServer的健康状态。 HDFS集群 HDFS为HBase提供高可靠的文件存储服务，HBase的数据全部存储在HDFS中。 HBase原理 HBase数据模型 HBase以表的形式存储数据，数据模型如下图所示。表来自：百科![]()
0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科![]()
15:18:10 Hadoop分布式文件系统（HDFS）设计为适合在商用硬件上运行的分布式文件系统。 它与现有的分布式文件系统有很多共同点。 但是与此同时，它与其他分布式文件系统之间的区别也非常明显。 HDFS是一个高度容错的系统，适合在廉价机器上部署。 HDFS可以提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用程序。来自：百科![]()
一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3来自：百科![]()
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