hbase1.2调优，hbase update性能

大数据面试要准备哪些

大数据工程师还和数据科学家有重叠，二者都要有很强的数据分析能力，比如会用Matlab，R，Python等。仅仅做简单的数据分析可能也不够，大数据工程师还得做机器学习模型，最终我们希望大数据工程师做到的是商业智能。

提前了解、研究大数据与会计专业具体的工作需求。阅读应聘公司的简历和申请表，整理以往工作的证据进行更全面的应对面试，准备常见的大数据与会计面试的问题。选择合适的面试服装，并了解好公司近期的发展方向。

编程能力。你一定要有自己熟练的软件，常问的问题是，你一般用excel干什么，常用的函数有哪些，是否用过数据透视表，是够用过宏，平时多久用一次R，是否用过或了解过并行，等等关于软件的问题。

大数据面试要准备一些应试须知：让面试官记住你的名字。

理论知识(概率统计、概率分析等)掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。

hive,impala,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的

1、从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

青云李威:在云上做大数据平台有什么独特的挑战

云上大数据平台的挑战。很多企业做大数据平台在物理机上做，为什么没有在云上做？因为挑战非常多。第一，稳定性的挑战，比如高可用、灾备。第二，性能。一直被人垢病的，因为你是虚拟机，肯定没有网络机的硬盘快。

目前大数据看起来似乎将持续以指数级速度增长，并且大数据平台的成本似乎也将持续大幅下降，但是我对大数据云的执行和管理将跌至接近零成本的观点存在严重怀疑。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

[原]性能是怎么来的_MySQL

1、影响性能的几个方面：服务器硬件服务器系统数据库存储引擎的选择数据库参数配置数据库结构设计和SQL语句服务器硬件CPU的选择我们的应用是否是CPU密集型的对于cpu密集型的应用，我们需要加快sql语句的处理速度。

2、sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。

3、选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

4、这样，我们又可以提高数据库的性能。 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。

5、在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。

6、硬件调优，比如更新硬件，比如更新服务器内存，更换硬盘来达到调整mysql性能的目的。操作系统调优，比如修改操作系统参数，比如修改Linux的内核参数、关闭不必要的后台服务或者采用高性能的文件系统等。

非关系型数据库都有哪些

1、非关系型数据库（NoSQL）包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

2、非关系型数据库（NoSQL）是一种不依赖于关系模型的数据库，它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。

3、mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表.比较灵活便利。

4、令各个数据库之间得以互相集成。非关系型数据库（NoSQL）BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。键值（key-value）数据库 Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

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