很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章： 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本，这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境，搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境，因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章：hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper，使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
---- 环境准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 hbase安装包 下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/ 我用的hbase-1.2.6 ---- 1. 把hbase安装包上传到服务器并解压 [root@repo ~]# tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /opt/ 2. 配置HBASE_HOME环境变量 [r
接着上一篇介绍协处理器的文章http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145，本篇我们来实战一个例子，看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址：https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index 业务需求： 现有一张Hbase的表，数据量千万级+，而且不断有新的数据插入，或者无效数据删除，每日新增大概几百万数据，现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询，但是由于性能
这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
“本文主要介绍大数据相关集群搭建，包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
摘 要 hbase集群搭建与调优。 前言 本文持续更新中，主要因为我也是在工作中逐渐探索中，所以在工作中遇到的配置调优，都将第一时间更新到本文中，用作以后标准配置。 版本介绍 本文基于当前最稳定兼容版本如下： hadoop-2.7.3 hbase-1.2.5 zookeeper-3.4.10 配置文件介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于conf/目录中。该目录需要与集群中的每个节点保持同步。 backup-masters 纯文本文件，用于描述备
注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
HBase 需要依赖 JDK 环境，同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ，需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提 大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
1）Zookeeper （文中后续简称 ZK）是一个开源的分布式服务协调系统，最初由雅虎公司开发，后成为 Apache 基金会顶级开源项目。
MySQL集群搭建在实际项目中还是非常必须的，我们通过PXC【Percona XtraDB Cluster】来实现强一致性数据库集群搭建。
什么是 Phoenix ？ Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库，通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。 Phoenix，操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。 可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix，然后操作hbase，但是在生产环境中，不可以用OLTP中。 phoenix在查询hbase时，虽然做了
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
本系列主题是大数据开发面试指南，旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线，完善数据开发的技术栈，以及我们面试一个大数据开发岗位的时候，哪些东西是重点考察的，这些公司更希望面试者具备哪些技能。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机联合起来工作(服务)，可以是并行的，也可以是做备份。
一、JavaSE 1、Java开发环境搭建 2、Java基础语法 3、Java面向对象 4、异常 5、数组/算法 6、常用类 7、集合/数据结构 8、IO流 9、线程 10、反射机制 11、网络编程 12、注解Annotation 13、MySQL初级 14、JDBC 二、JavaWeb初级 1、HTML/HTML5 2、CSS/CSS3 3、JavaScript 4、jQuery 5、Bootstrap 6、XML+XPath 7、Servlet 8、Jsp 9、EL 10、JSTL 11、Filte
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
1.2名字服务 名字服务这个就很好理解了。比如为了通过网络访问一个系统，我们得知道对方的 IP 地址，但是 IP 地址对人非常不友好，这个时候我们就需要使用域名来访问。但是计算机是 不能是域名的。怎么办呢？如果我们每台机器里都备有一份域名到 IP 地址的映射，这个倒 是能解决一部分问题，但是如果域名对应的 IP 发生变化了又该怎么办呢？于是我们有了 DNS 这个东西。我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点，它就会告诉你这个域名对应 的 IP 是什么。在我们的应用中也会存在很多这类问题，特别是在我们的服务特别多的时候， 如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便，但是如果我们只需要访问一个大家都 熟知的访问点，这里提供统一的入口，那么维护起来将方便得多了。
上面的架构图并没有具体说明SLB是什么，实际上上面的架构图翻译成下面这种看起来是不是很熟悉。
Nacos单击模式仅仅适用于测试和单击使用，生产环境大多使用集群模式以确保高可用。如果有多数据中心场景，那么Nacos还支持多集群模式。 nacos集群架构图如下：
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
首先，了解一个Zookeeper是什么，其是一个开源的分布式协调服务，分布式数据一致性的解决方案。
1.1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracke
RabbitMQ 基于 erlang 语言，必须保证 各个节点 erlang 版本完全一致。
1.System has not been booted with systemd as init system (PID 1). Can't operate.
文章目录 安装包已上传在我的资源 配置Hbase环境变量 启动ZK 启动hadoop 启动hbase 启动hbase shell客户端 输入status 安装包已上传在我的资源 集群搭建 2.1 安装 2.1.1 上传解压HBase安装包 tar -xvzf hbase-2.1.0.tar.gz -C ../server/ 2.1.2 修改HBase配置文件 2.1.2.1 hbase-env.sh cd /export/server/hbase-2.1.0/conf vim hbase-env.s
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
Zookeeper 集群的数量推荐为奇数集群，因为 Zookeeper 集群要想持续工作，必须要保证半数以上的集群存活。 如果只有四台服务器，有两台无法工作，那么这个集群将无法正常工作，如果集群中为 5 台服务器，那么在有两台无法正常工作的情况下，zookeeper 集群依旧可以保持正常运行。
Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
RabbitMQ：第二章：Spring整合RabbitMQ（简单模式，广播模式，路由模式，通配符模式，消息可靠性投递，防止消息丢失，TTL，死信队列，延迟队列，消息积压，消息幂等性）
1.hbase的机群搭建过程(在原来的Hadoop1上的hbase伪分布基础上进行搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/97531.htm )
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