hbase数据分析平台-hbase数据分析(5-18-95)

HBase本文目录一览：

• 1、根据数据生命周期画的hadoop生态圈是什么?
• 2、数据分析软件哪家好
• 3、大数据架构师工作职能有哪些
• 4、大数据如何入门
• 5、根据cap理论和hbase的特性,分析hbase选择的哪两种
• 6、数据分析培训有哪些课程

根据数据生命周期画的hadoop生态圈是什么?

hadoop生态圈有：hdfs，hbase，hive，mr，zookeeper，yarn等东西~都是运行hadoop集群都应该有的。

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。

Hadoop 组件按照服务对象和功能划分为以下层级： 核心组件：这些组件是 Hadoop 生态系统中最基本的组件，提供了分布式文件系统、分布式存储、分布式计算等功能。

数据分析软件哪家好

FineBI：在国内口碑和发展还是不错的，通过大数据引擎Fineindx，可以自动建模，傻瓜式操作，只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息。进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。

大数据分析平台有很多，好的有以下几个：思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。

Excel 大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据透视表，再复杂一点就用VBA。

SASSAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

大数据架构师工作职能有哪些

1、大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。

2、负责整个大数据平台架构的设计和构建；负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台；制定开发、测试、实施、维护的标准和规范，指导和培训工程师，不断提升团队能力。

3、大数据开发工程师 主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。

4、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

5、大数据应用开发工程师。这是大多数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构。数据架构师。

6、数据架构师是大数据学出来的一种职业。他们负责设计大数据平台的整体数据架构，包括业务模型和数据模型的设计，根据业务功能进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发。

大数据如何入门

1、数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。

2、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。业务理解能力和对商业的敏感性。

3、从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。

4、针对大数据主要的4个特征我们需要考虑以下问题：数据来源广，该如何采集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。数据采集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。

5、第一：计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

6、前言，学大数据要先换电脑：保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。1，语言要求 java刚入门的时候要求javase。scala是学习spark要用的基本使用即可。

根据cap理论和hbase的特性,分析hbase选择的哪两种

多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。

HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。

性，HBase一定是你最好的选择，我推荐HBase。它始终保持强一致，我们非常喜欢一致性，丧失一致性的时候有些错误会特别诡异，很难查。

从基因和发展历史上来说，HBase更适合用做数据仓库和大规模数据处理与分析（比如对网页数据建立索引），而Cassandra则更适合用作实时事务和交互式查询服务。

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql：结构化查询语言 nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储（查询低延迟），hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

数据分析培训有哪些课程

1、数据库和SQL：学习数据库管理系统和SQL查询语言，掌握数据的存储、检索和处理技术，能够有效地提取和操作数据。

2、数据分析师需要学习以下课程：统计学基础：作为数据分析的基础，统计学帮助分析师掌握数据分布、概率、假设检验等统计原理和方法，以便能够正确地理解和解释数据。

3、【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。