hbase的工作流程，hbase概述

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如何自学成为数据分析师

1、首先来说分析技能。Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。

2、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。

3、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。

Q1: 大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

步骤四：进行大数据挖掘与分析在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。

第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。

数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。

至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。

Q2: 数据工程师是做什么工作内容

1、数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

2、数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。

3、数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。

4、大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

5、沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。

Q3: Linux运维岗位工作内容有哪些?

操作系统状态监控\x0d\x0a 每天登陆系统查看系统运行的负荷如何，有无报错日志或报警日志。

计算机或相关专业大专以上学历，1年以上系统运维或相关工作经验。熟练使用VOS系统、linux、mysql、shell等脚本命令。对公有云产品(阿里云)有一定的经验和了解。丰富的IT平台监控、系统运维经验。

Linux运维工程师：主要负责产品运维的工作，具有一定的开发能力，需要深入了解业务内容，能够判断系统架构的优缺点对比，对业务的掌握也决定了运维工程师的未来发展前景。

Q4: HBase宕机恢复-SplitWAL

在0版本 HBase 实现了新的分布式事务框架 Procedure V2（HBASE-12439），使用 HLog 存储这种单机事务（DDL、Split、Move 等操作）的中间状态。

发现有张HBase表丢失了一半数据，然后在HBase Master UI上发现Region的数量少了一半，但是随后进入HDFS目录中查看，其实Region数据是存在的，那么原因就确定了，是META表中数据丢失，想要恢复数据，需要对META表进行数据修复。

HBase的失败因子和恢复方法HBase包含以下几个组件：HRegionServer负责数据的分布处理，由HMaster进行监控。HDFS存储和复制数据，Zookeeper存储了HMaster以及备选HMaster的储存单元信息。如果没有为每个组件建立冗余，所有的组件都会成为SPoF。

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