hbase的三种部署模式，hbase适用于五个场景

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ubuntu怎么查看hbase的版本

通过在集群上执行：hadoop version 命令可以查看对应的hadoop的版本。查看hadoop集群的位数：执行：cd $HADOOP_HOME/lib/native file libhadoop.so.0.0 Hadoop属于一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

在HBase当中，我们可以为数据设置上界和下界，其实就是定义数据的历史版本保留多少个，通过自定义历史版本保存的数量，我们可以实现数据多个历史版本的数据查询版本的下界默认的版本下界是0，即禁用。

/hbase/hbase.version 同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来 -ROOT- 该表是一张的HBase表，只是它存储的是.META.表的信息。

Q1: HBase数据结构是什么?

RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。

hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。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。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

Q2: Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

Hadoop Common ：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop0还包括YARN。

Q3: hbase虚拟分布式模式需要多少个节点

表在行的方向上分割为多个Region； Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。

。hbase节点在官网上有定义，每个节点拥有20至200个Region是比较正常的，最低运行采用最少数量，即20个，就可以运行启动HMaster。

最后，保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。Hbase在单机环境也能运行，但是请在开发环境的时候使用。

Q4: Hadoop中单机模式和伪分布式的区别是什么

1、hadoop单机模式：在一台单机上运行，没有分布式文件系统，是直接读写本地操作系统的文件系统，仅用于本地MR程序的调试。伪分布式模式：是在一台单机上运行，但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点。

2、伪分布式Hadoop和单机版最大区别就在于需要配置HDFS。

3、单机模式就是只有Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。

4、集群搭建形式 Hadoop环境搭建分为三种形式：单机模式、伪分布式模式、完全分布模式单机模式—— 在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。

Q5: 如何在云数仓中实现实时数据分析？

第二就是可以使用流处理技术将数据实时收集、处理、存储，并提供实时查询和可视化分析功能，数据仓库和ETL工具将数据从各个系统中抽取、转换、加载到数据仓库中，然后使用数据分析工具对数据进行实时查询和分析。

大数据实时分析平台(以下简称PB-S)，旨在提供数据端到端实时处理能力(毫秒级/秒级/分钟级延迟)，可以对接多数据源进行实时数据抽取，可以为多数据应用场景提供实时数据消费。

首先无论你的数据是什么样的，经过我们的处理会把它做成数据标准化，当你的数据实时生成，我们有非常好的数据传输框架，保证你的数据上传到百度的开放云，在上面进行建模，进行各种各样可视化分析和决策的过程。

将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。

语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。

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