hbase协处理器,Hbase协处理器

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hbase协处理器的问题，于是小编就整理了2个相关介绍hbase协处理器的解答，让我们一起看看吧。

没有计算机基础应该如何学习大数据知识？

学习程序开发可以多浏览一些开源平台上面的项目，博客，问答等。比较著名的平台如github, stackoverflow等。

在 github 上搜索 big data,就会出现相关的项目，有一个大数据入门指南的项目挺不错的，你可以参照着学习。地址：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes，如果访问被限制，可以点赞，评论。

如下是摘自项目中的图解，和章节导航。

附：项目的相关知识点如下

✒️ 前 言

大数据学习路线

大数据技术栈思维导图

大数据常用软件安装指南

一、Hadoop

分布式文件存储系统 —— HDFS

分布式计算框架 —— MapReduce

集群资源管理器 —— YARN

Hadoop 单机伪集群环境搭建

Hadoop 集群环境搭建

HDFS 常用 Shell 命令

HDFS Java API 的使用

基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

二、Hive

Hive 简介及核心概念

Linux 环境下 Hive 的安装部署

Hive CLI 和 Beeline 命令行的基本使用

Hive 常用 DDL 操作

Hive 分区表和分桶表

Hive 视图和索引

Hive 常用 DML 操作

Hive 数据查询详解

三、Spark

Spark Core :

Spark 简介

Spark 开发环境搭建

弹性式数据集 RDD

RDD 常用算子详解

Spark 运行模式与作业提交

Spark 累加器与广播变量

基于 Zookeeper 搭建 Spark 高可用集群

Spark SQL :

DateFrame 和 DataSet

Structured API 的基本使用

Spark SQL 外部数据源

Spark SQL 常用聚合函数

Spark SQL JOIN 操作

Spark Streaming ：

Spark Streaming 简介

Spark Streaming 基本操作

Spark Streaming 整合 Flume

Spark Streaming 整合 Kafka

四、Storm

Storm 和流处理简介

Storm 核心概念详解

Storm 单机环境搭建

Storm 集群环境搭建

Storm 编程模型详解

Storm 项目三种打包方式对比分析

Storm 集成 Redis 详解

Storm 集成 HDFS/HBase

Storm 集成 Kafka

五、Flink

Flink 核心概念综述

Flink 开发环境搭建

Flink Data Source

Flink Data Transformation

Flink Data Sink

Flink 窗口模型

Flink 状态管理与检查点机制

Flink Standalone 集群部署

六、HBase

Hbase 简介

HBase 系统架构及数据结构

HBase 基本环境搭建 (Standalone /pseudo-distributed mode)

HBase 集群环境搭建

HBase 常用 Shell 命令

HBase Java API

HBase 过滤器详解

HBase 协处理器详解

HBase 容灾与备份

HBase的 SQL 中间层 —— Phoenix

Spring/Spring Boot 整合 Mybatis + Phoenix

七、Kafka

Kafka 简介

基于 Zookeeper 搭建 Kafka 高可用集群

Kafka 生产者详解

Kafka 消费者详解

深入理解 Kafka 副本机制

八、Zookeeper

Zookeeper 简介及核心概念

Zookeeper 单机环境和集群环境搭建

Zookeeper 常用 Shell 命令

Zookeeper Java 客户端 —— Apache Curator

Zookeeper ACL 权限控制

九、Flume

Flume 简介及基本使用

Linux 环境下 Flume 的安装部署

Flume 整合 Kafka

十、Sqoop

Sqoop 简介与安装

Sqoop 的基本使用

十一、Azkaban

Azkaban 简介

Azkaban3.x 编译及部署

Azkaban Flow 1.0 的使用

Azkaban Flow 2.0 的使用

十二、Scala

Scala 简介及开发环境配置

基本数据类型和运算符

流程控制语句

数组 —— Array

集合类型综述

常用集合类型之 —— List & Set

常用集合类型之 —— Map & Tuple

类和对象

继承和特质

函数 & 闭包 & 柯里化

模式匹配

类型参数

隐式转换和隐式参数

十三、公共内容

大数据应用常用打包方式

📑 后 记

资料分享与开发工具推荐

目前大数据相关岗位较多:有数据分析师，爬虫工程师，数据挖掘工程师，大数据系统架构等，看你想从事什么岗位。个人认为技术门槛比较低的是数据分析师。你可以学Excel，Python pandas、matplotlib、SQL等

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？

大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

每天产生的内容

假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。

数据的流动

上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。

在线用户量

同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。

机器学习，智能推荐

所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。

服务器的管理

几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

答：请考虑以下几点：

1，如何建立存储和保存500 TB电影/视频/文字的存储？

2，一台机器实际读取500 TB会花费多少时间？

3，如何建立可以存储数百万列和数十亿行数据而不会像乌龟一样慢的数据存储？

4，如何提供每秒数百万的读写？

5，如何解决真正复杂的问题？还记得时间的复杂性吗？想象一下，电子邮件哦公司，必须每秒钟来自不同用户30GB 电子邮件自动分类为5个类别（比如是否垃圾邮件），

或判断数百万个网站的内容，您必须准备网站名称的层次树，以使两个同级彼此非常相似。这种问题称为分类。

它们比通常的数据排序更为复杂。

随着数据的进一步增长，这些问题变得非常不可能解决。

解决此类问题需要巨大的计算能力-就RAM，CPU，磁盘读取速度而言。

问：大数据有什么用？

答：如果规模巨大，几乎每个业务计算问题都可以转换为大数据问题。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

大数据技术可以定义为一种软件应用程序，旨在分析，处理和提取来自极其复杂的大型数据信息，而传统数据处理软件则无法处理。

我们需要大数据处理技术来分析大量实时数据，并提出预测和方案以减少未来的风险。

在类别中的大数据技术分为两大类型：

1.运营大数据技术

2.分析大数据技术


首先，运营大数据与我们生成的常规日常数据有关。这可能是在线交易，社交媒体或特定 组织的数据等。

运营大数据技术的一些示例如下：

·网上订票，其中包括您的火车票，飞机票，电影票等。

·在线购物是您的淘宝，京东交易等等。

·来自社交媒体网站（如微信，QQ等）的数据。

·任何跨国公司的员工详细信息。

其次，分析性大数据就像大数据技术的高级版本一样。它比运营大数据要复杂一些。简而言之，分析性大数据是实际绩效的组成部分，而关键的实时业务决策是通过分析运营大数据来制定的。

分析大数据技术的几个示例如下：

·股票行销

·进行太空任务，其中任何信息都是至关重要的。

·天气预报信息。

·可以监视特定患者健康状况的医学领域。

到此，以上就是小编对于hbase协处理器的问题就介绍到这了，希望介绍关于hbase协处理器的2点解答对大家有用。