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⑴ 《分布式實時計算框架原理及實踐案例》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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⑵ 銀行數據倉庫體系實踐（7）--數據模型設計及流程

        數據倉庫作為全行或全公司的數據中心和匯流排，匯集了全行各系統以及外部數據，通過良好的系統架構可以保證系統穩定性和處理高效性，那如何保障系統數據的完備性、規范性和統一性呢？這里就需要有良好的數據分區和數據模型，那數據分區在第三部分數據架構中已經介紹，本節將介紹如何進行數據模型的設計。

1、各數據分區的模型設計思路：

       數據架構部分中提到了在數據倉庫中主要分為以下區域，那各數據區域的主要設計原則如下：

       （1）主數據區：主數據區是全行最全的基礎數據區，保留歷史並作為整個數據倉庫的數據主存儲區，後續的數據都可以從主數據區數據加工獲得，因此主數據區的數據天然就要保留所有歷史數據軌跡。

        1) 近源模型區：主要是將所有入數據倉庫的數據表按歷史拉鏈表或事件表（APPEND演算法）的方式保留所有歷史數據，因此模型設計較簡單，只需要基於源系統表結構，對欄位進行數據標准化後，增加保留歷史數據演算法所需要的日期欄位即可。

        2)整合模型區：該模型區域按主題方式對數據進行建模，需要對源系統表欄位按主題分類劃分到不同的主題區域中，並主要按3範式的方式設計表結構，通過主題模型的設計並匯總各系統數據，可以從全行及集團角度進行客戶、產品、協議（賬戶、合同）分析，獲得統一視圖。比如說，全行有多少客戶、有多少產品？通過主題模型事先良好的設計和梳理，可以很快獲得相關統計數據。

       主數據區的模型設計按頂層設計（自上而下）為主，兼顧應用需求（自下而上）的方式，即需要有全局視角，也要滿足應用需求。那頂層設計主要是需要從全行數據角度對源系統的主要業務數據進行入倉，獲得全行客戶、業務數據的整體視角，同時又保存所有交易明細數據，滿足後續的數據分析需求；應用需求指源系統數據的入倉也需要考慮當前集市、數據應用系統的數據需求，因為數據需求是千變萬化的，但是只要保留全面的基礎的業務數據，就有了加工的基礎，當前的數據需求只是考慮的一部分，更多的需要根據業務經驗以及主題模型進行數據入倉和模型設計。

        主數據模型的設計主要自上而下，近源模型層雖然比較簡單，但設計步驟和整合模型類型，分為以下幾個步驟：

       步驟1：系統信息調研，篩選入倉的系統並深入了解業務數據；

       步驟2：對入倉系統進行表級篩選和欄位篩選，並將欄位進行初步映射；

        步驟3：根據入倉欄位按一定規范設計邏輯模型；

       步驟4：對邏輯模型進行物理化；

       （2）集市區：集市區的設計表結構設計主要按維度模型（雪花模型、星形模型）進行設計，主要是為了方便應用分析，滿足數據應用需求，集市區一般以切片的形式保留結果歷史數據，但保留期限不會太長，比如只保留月末數據以及當前月份的每日切片數據。

       數據集市需要從數據倉庫獲得基礎數據，對於倉內集市，可以直接訪問或通過視圖訪問，減少數據存儲，倉外集市則需要從數據倉庫獲得批量數據作為基礎數據進行存儲加工。因此倉外集市還需要設計基礎數據的保留策略。

      集市區的設計步驟如下：

       （3）介面區：介面區的設計完全根據數據應用系統的介面方式來進行，一般也是維度模型（事實表+維度表）方式，介面區之前也提到過，不做復雜計算，只做簡單關聯，可以將復雜計算放到集市或指標匯總層加工。

        （4）指標匯總區：作為集市介面區和主數據區的中間層，主要是提供基於各集市和介面數據的共性需求，基於主模型區數據進行統一加工。即面向所有的應用需求來設計，那中間層一般採用維度模型，按從細粒度到粗粒度的方式逐步匯總。由於各數據應用及集市的需求不斷變化，指標匯總區也是不斷進行完善，許多一開始在集市的加工由於其它集市或應用也需要，則會從集市轉移到指標匯總層。常見的數據就是客戶、賬戶、合同等常用的數據實體的寬表（事實表），統一進行匯總後供各數據應用使用。

        另外指標匯總層也包括共性指標的加工，指標可以通過基礎指標配置指標計算加工方式獲得衍生指標，那這些基礎指標和衍生指標的定義、口徑以及加工方式可以由指標管理系統來維護並集成到數據標准系統和元數據管理系統中。

        指標匯總區設計步驟如下：

        （5）非結構化數據存儲區：非結構化存儲區的設計不僅需要考慮非結構化數據本身的存儲，同時需要考慮非結構化數據所帶有的結構化屬性，因此在設計時主要考慮以下幾點：

         1）存儲路徑規劃：是需要將非結構化數據按源系統、類型、日期、外部來源等角度進行存儲路徑的規劃，分門別類，便於管理。

         2）對非結構化數據的元數據建立索引：比如對於憑證的影像，需要有賬戶、流水號、客戶名等相關結構化數據，以便完整描述影像圖片的來源，通過對這些結構化數據建立索引，方便查找。

         3）對部分文檔內容建立索引：對於部分文檔如合同電子版、紅頭文件PDF需要建立內容索引，以便快速搜索查找文件內容，一般可用支持HADOOP的ElasticSearch來實現。

         4）設立計算區和結果區：由於非結構化數據往往需要使用MAPREDUCE或程序化語言進行處理，也會產生中間臨時文件和結果數據，因此需要規劃計算區和結果區來存放這些數據。

        （6）歷史數據存儲區：歷史數據區作為歷史數據的歸檔，即包括結構化數據，也包括非結構化數據，對於歷史數據除了存儲也需要方便查找，歷史數據區的規劃設計需要考慮非結構化數據存儲區的存儲、索引設計外，還需要考慮以下幾點：

        1）壓縮，由於歷史數據使用頻率低，可以選擇壓縮率較高的演算法，降低存儲空間。

         2）容量規劃：由於歷史數據歸檔會越來越大，因此需要提前進行容量規劃以及歷史數據清理。比如10年以上的數據進行刪除。

         3）可設計一個管理系統對歷史數據進行歸檔、查找以及管理。

        （7）實時數據區：實時數據區需要使用部分批量數據來和實時流數據進行關聯加工，因此可從主數據區獲得所需要的數據後進行存放在實時數據區的關聯數據區，同時對於加工結果不僅可以推送到KAFKA等消息中間件，同時也可輸出到實時數據區的結果區進行保留。

        （8）在線查詢區：在線查詢區主要在線提供計算結果查詢，常用HBASE來實現，設計按照介面來分別存放到不同的HBASE表，欄位內容也主要是介面欄位內容。HBASE表可以根據應用或者介面類型進行分目錄和分用戶。由於在線查詢區和實時數據區考慮到作業的保障級別以及資源競爭，往往會單獨建立一套集群，與批量作業集群進行隔離，在線查詢的結果計算可以在批量集群計算後載入到在線查詢區。

        後續將分別對主數據區、集市及匯總指標層模型設計進行介紹，敬請關注。

⑶ hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

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《Elasticsearch伺服器開發（第2版）》（[波蘭] Rafa. Ku. Marek Rogoziński）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Elasticsearch伺服器開發（第2版）

作者：[波蘭] Rafa. Ku. Marek Rogoziński

譯者：蔡建斌

豆瓣評分：6.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-3

頁數：292

內容簡介：

本書介紹了Elasticsearch這個優秀的全文檢索和分析引擎從安裝和配置到集群管理的各方面知識。本書這一版不僅補充了上一版中遺漏的重要內容，並且所有示例和功能均基於Elasticsearch伺服器1.0版進行了更新。你可以從頭開始循序漸進地學習本書，也可以查閱具體功能解決手頭問題。

作者簡介：

作者簡介：

Rafał Kuć

solr.pl網站聯合創始人，現為Sematext集團顧問和軟體工程師，專注於Apache Lucene、Solr、Elasticsearch和Hadoop等開源技術。Rafał擁有超過12年的多領域軟體經驗，其中既包括銀行軟體又包括電子商務產品。Rafał也是Apache Solr 3.1 Cookbook等技術圖書的作者，並且一直是Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon和Lucene Revolution等會議的演講嘉賓。

Marek Rogoziński

solr.pl網站聯合創始人，擁有10年以上的軟體架構師和顧問從業經驗，專門研究基於Solr和Elasticsearch等開源搜索引擎的解決方案，以及Hadoop、HBase和Twitter Storm等用於大數據分析的軟體。

譯者簡介：

蔡建斌

敏捷踐行者，擅長Scrum/XP/Kanban等敏捷實踐，現在英孚教育全球研發中心任Technical Lead，除了50%時間寫代碼以外，業務需求分析、前後端架構設計、性能調優、自動化測試、流程改進、發布運維、代碼評審……無所不為，只為開發出更好的軟體。愛好圍棋，弈城4段5段之間跳躍。目標：工作上有所不為；愛好上添加一項健身。Email：[email protected]。

⑺ hbase虛擬分布式模式需要多少個節點

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