虚拟机可以安装两个HBASE版本吗?
一个虚拟机可以同时配置两个hadoop，将配置的伪分布模式的虚拟机克隆两份并更名为centos_node2和centos_note3 分别打开三个虚拟机，第一个基本不需要配置了，现在主要配置centos_note2和centos_note3的配置。
可以啊，你安装新的原有的 会被覆盖掉，若是，没有装在同一分区，原有的还是存在的~~~不过，注册表的指向路径已经被新安装的替换了。
可以安装完一个以后克隆，但是本人安装过程中遇到很多问题，经常需要删除虚拟机，重新安装，而被克隆的虚拟机不能删除，所以本人就用了很长时候，一个一个安装。
不行的，你装低级版本时会提醒你已经装了高级版本了，无法安装！你装高级版本时，会提醒你已经装了低级版本了，会叫你选择是否卸载旧版本安装新版本。
安装虚拟机 VMware Workstation 在虚拟机上安装linux操作系统 这里在虚拟机上安装的linux操作系统为ubuntu04。其实用哪个linux系统都是可以的，比如用centos， redhat， fedora等均可，完全没有问题。
可以装无限个虚拟机，一个虚机可以装无限个系统。虚拟机多少根据用户的电脑配置来看，每装一台虚拟机就会占用用户的CPU及内存。如果用户的内存和硬盘空间足够大，就可以装无限个虚拟机。
hbase模式运行包括
1、表、行、列族、列限定符、单元、时间版本。根据查询51cto博客信息显示，hbase模式里的逻辑实体有：表(table)：HBase用表来组织数据，表名是字符串(String)，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。
2、双机模式。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式，并不包括双机模式。
3、稀疏：HBase是一个稀疏数据库，这意味着它可以有效地存储稀疏数据（即数据中存在大量的空值）。在HBase中，列是可选的，并且可以为每个列设置不同的时间戳。
大数据:Hadoop入门
1、通过运行实际的MapReduce任务，探索Hadoop的各种功能，如数据读取、数据处理和数据存储。学习高级组件 在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。
2、合格的大数据工程师，需要熟悉MySQL等关系型数据库，掌握数据库应用开发；掌握Java/Scala/Shell语言，能熟练进行Hadoop/spark/HBase/storm之上的开发；熟悉java各种编程方法，比如多线程jniidl等，熟悉JVM的运行机制等。
3、第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。
4、HBase：全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。
5、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
6、数据分析课程以下内容：大数据前沿知识及hadoop入门。了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置。Hadoop部署进阶。熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析。Java基础。
为什么搭建Hadoop集群时,三个虚拟机的IP一样
首先修改IP地址和主机名 因为centos是hadoop1和1916100.11，在这里设置centos_note2和centos_note3的主机名和IP地址分别为：hadoop2/1916100.12和hadoop3/1916100.13。
说明：因为三台上面这三个配置一样，所以配置一份，然后复制粘贴即可。
http：//hadoop102：50070 查看集群是否启动成功。如果本机的hosts里边没有Hadoop102到ip地址的映射，此时会无法访问，两种办法：第一，使用过ip：端口号访问；第二，在本机hosts文件里加入三个节点的主机名到ip地址的映射。
hadoop,spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗
有些集群是专用的，比如给你三台设备只跑一个spark，那还算Ok。但在很多规模很小的团体中，在有限的硬件设备的情况下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，这个时候，我们希望它们之间是不会互相干扰的。
虽然Spark在某些方面优于Hadoop，但Spark也有一些局限性，例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。此外，Hadoop的生态系统也比Spark更加完善，有更多的组件和工具可供选择。
千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比 Hadoop MapReduce，Spark 都有哪些优势。计算速度快 大数据处理首先追求的是速度。
属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
但是，我们也要看到spark的限制：内存。我认为Hadoop虽然费时，但是在OLAP等大规模数据的应用场景，还是受欢迎的。目前Hadoop涵盖了从数据收集、到分布式存储，再到分布式计算的各个领域，在各领域都有自己独特优势。
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、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
3、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。
4、HBase表的特性包括分布式、可扩展、稀疏、多版本和面向列。 分布式：HBase是一个分布式数据库，它可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上存储和管理大量数据。它可以通过添加更多的节点来扩展容量和提高性能。
5、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。
6、HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
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