hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。
3、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
5、配置错误。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，可以解决HDFS随机写的问题，关闭时有省略号表示HBase配置错误，应去检修。
两台服务器手动部署大数据平台
在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。
存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。 在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。
你可以在自己熟悉的开发环境之内创建、构建并部署大数据服务。 建模：Apache Hadoop或Hadoop发行版本为Hadoop集群提供了基础设施。然而，你仍然要写一大堆很复杂的代码来构建自己的MapReduce程序。
一文详解HBase资源隔离相关的解决方案
hbase-site.xml 配置文件一定不要直接从 /etc/hbase/conf 中获取，这里的配置文件是给客户端用的。
hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力。
提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。
Docker安装Hadoop
容器内都是只有hadoop软件还没有配置。
我想要在Docker镜像中安装Hadoop，下面是Dockerfile的一部分：然后通过 docker build 构建镜像时抛出如下错误：原因是 ADD 命令会自动把压缩文件进行解压缩，无需自己解压缩，所以会提示“文件已存在”。
docker pull：从 Docker Hub 下载镜像。docker run：运行一个容器。docker ps：查看当前正在运行的容器。docker images：查看本地主机上的镜像。docker stop：停止一个正在运行的容器。docker rm：删除一个容器。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。
Yarn和Docker一整合，就互补了。小结Mesos和Yarn都是非常优秀的调度框架，各有其优缺点，弹性调度，统一的资源管理是未来平台的一个趋势，类似的这种资源管理调度框架必定会大行其道。
2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析
18年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。 今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。
大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。
数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
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