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调度工具(ETL+任务流)

1、国内出了个能与Control-M 叫板的 TASKCTL。可以试试看。

2、BI可应用工具数据抽取、转换和加载工具。优秀的ETL工具应该具有以下特性： Workflow Management， Job Execution and Scheduling Manager。能方便地定义流程并自动化执行ETL任务。

3、自行设计开发一个标准通用的ETL工具，提高ETL的实用价值，降低项目实施的成本和风险，具有重要的意义。由于数据仓库和数据源系统在数据格式、数据模型等方面存在很大差异，客观上形成数据仓库ETL实现过程很大的难度。

4、为了避免某一种基本算法在一些不适宜使用该算法的任务流下表现很差，我们需要以这些基本算法为基石、设计一些更综合的算法。

5、NiFi基于Web方式工作，后台在服务器上进行调度。用户可以为数据处理定义为一个流程，然后进行处理，后台具有数据处理引擎、任务调度等组件。几个核心概念：Nifi 的设计理念接近于基于流的编程 Flow Based Programming。

Q1: hbase模式运行包括

1、双机模式。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式，并不包括双机模式。

2、hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

3、表、行、列族、列限定符、单元、时间版本。根据查询51cto博客信息显示，hbase模式里的逻辑实体有：表(table)：HBase用表来组织数据，表名是字符串(String)，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

4、HBase在运行时有三个集群： Zookeeper集群，负责 HBase (当然还有 HDFS)集群的协调服务和配置服务。ZooKeeper服务器的 HDFS集群节点是一个分布式文件系统，具有单一名称空间。

5、当 RegionServer crash 或者目录达到一定大小，会开启 replay 模式，类似 MySQL 的 binlog。 /hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

6、HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

Q2: 淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

3、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

4、这个长尾关键词通常使用在SEO行业和网站优化。在优化标题关键词的过程中，我们可以学会利用长尾关键词优化，有效的避免竞争过大，范围太广泛的热门关键词，从而提高店铺的转化率。比如我们的宝贝为男士短袖衬衫。

5、船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。金融方面：消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等电商：淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

Q3: HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?

1、数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度。

2、首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。

3、hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。所以即使HbBase可以随机，它还是要依赖于HDFS。

Q4: hadoop2.4需要能用hive0.9的版本吗

1、hadoop2+hbase0.99+hive0.0 没问题，解决了上个版本的不兼容问题。

2、java 6，java 7或更高版本。Hadoop x或更高， x. Hive 0.13 版本也支持 0.x， 0.2x Linux，mac，windows操作系统。以下内容适用于linux系统。

3、默认情况下，/usr/local/hadoop/etc/hadoop/文件夹下有mapred.xml.template文件，我们要复制该文件，并命名为mapred.xml，该文件用于指定MapReduce使用的框架。

4、版本有所变化，当然得重新编译 Zeppelin ，指定下 spark hadoop 大版本，重新编译：经过配置参数修改，迁移过去 hive 没问题，spark 运行报错，经过一周的折腾终于解决，主要是版本依赖冲突问题。

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