6、大数据专业主要学习的是：统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科的相关知识和技能 。
如何加快hbase读取数据的效率1、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO ， 但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率 。
2、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率 。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率 。
3、RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据 ， 加速查询 。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并 。所以hbase大多数读要走磁盘 ， 所以读很慢 。
4、HBase表的列族在创建之初只有一个Region ， 随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
Hadoop3.0将出,Spark会取代Hadoop吗Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同 。
大讲台Hadoop为你解 Hadoop 0简介 Hadoop 0是基于JDK 7开发的，而JDK 7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop 0 。
Hadoop作为一个十多年的老品牌 ， 在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop 。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop 。
Spark 。Hadoop非常适合第一类基础分析 ， 对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品 。
Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合 ， 形成更大的生态圈 。
hbase优化技术的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于hbase 优化、hbase优化技术的信息别忘了在本站进行查找喔 。
推荐阅读
- mysql聚合函数怎么查 mysql 聚合函数
- 即时战略女特工游戏，女特工的大型游戏
- 大衣哥直播带货手表品牌，大衣哥直播的平台是哪个
- php数据中心服务器搭建 php服务器部署
- 英伟达怎么删除amd显卡，英伟达怎么删除amd显卡驱动
- gis怎么为未知坐标系定义坐标系，arcgis坐标系未定义
- 人宠直播录屏，人宠直播录屏怎么录
- 包含vb.net输入显示的词条
- 微信里小程序游戏怎么关闭，微信里小程序游戏怎么关闭掉