在启动master
1、master启用NTP服务 master启动ntp，并检查是否启动成功：在这里插入图片描述 master设置防火墙，放行NTP协议请求 关闭防火墙即可。（如果不关闭防火墙，那就需要进行其它设置。
2、第一种情况，检查有没有插优盘或者移动硬盘。第二种情况，把光盘从光驱取出来。
3、首先我们打开cpu z，查看当前的cpu频率等信息。可以看到，当前cpu 频率为1gHz，是比较低的。如下。首先我们打开ryzen master，看到如下界面后，点击确定。
4、有一个文件大小出现了问题，你可以采用以下方法解决该问题：卸载后重新安装，注意要把该软件在系统盘安装的文件全部删除掉，再安装；也许是你下载的这个软件本身就有问题，建议你重新下载一份这个软件，再安装。
5、GFS的名字空间逻辑上是从文件元数据到路径名映射的一个查用表。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?
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。
容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。
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。
hbase是怎么进行读写的
1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。
2、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。
3、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
4、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore
理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。
MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。
regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。
Region是HBase数据存储和管理的基本单位。 一个表中可以包含一个或多个Region。 每个Region只能被一个RS（RegionServer）提供服务，RS可以同时服务多个Region，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)
1、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。
2、HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
3、fs.defaultFs hdfs：//node1：9000 hadoop.tmp.dir file：/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。
4、Hadoop Distributed File System(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。 HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
5、一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。 数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。
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