hbase定时任务，hbase时间

HBase的数据版本的确界以及TTL

DATA_BLOCK_ENCODING：表示数据块的算法(读者只作了解即可)。TTL：表示版本存活的时间。COMPRESSION：表示设置压缩算法。MIN_VERSIONS：表示最小版本数。BLOCKCACHE：表示是否设置读缓存。REPLICATION：表示设置备份。

字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。字节数组类型（byte[]）：字节数组是HBase中的基本数据类型，可以用于存储任何类型的数据。

多版本：HBase 中表的每一个列的数据存储都有多个版本（Version），每一列对应着一条数据，但是有的数据会对应多个版本。

在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。

调度工具(ETL+任务流)

1、通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程。数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换。

2、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

3、akkaflow 是一个基于 akka 架构上构建的分布式高可用ETL工作流调度工具，可以把任务分发在集群中不同的节点上并行执行，高效利用集群资源，支持时间及任务混合触发；提供多种节点类型。

4、几种 ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等)四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：成本：软件成本包括多方面，主要包括软件产品， 售前培训， 售后咨询， 技术支持等。

5、灵活性来讲：ETL工具比较灵活，需要在此平台上设置规则定义，前期是需要工具先前必须已有支持功能，如果需要扩展，要ETL工具源厂商开发。而自己写脚本只需先前好好调研需求，自己写能实现的功能即可。

6、目前市面上有不少的ETL调度工具，包括control-m、taskctl、moia、ETL-PLUS、WFT、IBM自带调度工具。

如何成为云计算大数据Spark高手

1、现在网络上及各类职业教育网站也提供了很多大数据云计算的课程内容，帮助人们快速进行学习。

2、云计算学习主要内容有：①网络基础与linux系统的管理；②优化及高可用技能；③虚拟化与云平台技术；④开发运维。云计算大数据难不难学习，这取决于你的态度和学习方式。

3、Spark是云计算大数据的集大成者，是Hadoop的取代者，是第二代云计算大数据技术。

4、大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。

5、年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。

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