从大数据到大模型：如何做到“心无桎梏，身无藩篱”
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
在 HBase 集群中，Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标？
在 HBase 集群中，Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则，帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】大数据技术的理论基础
本文介绍了大数据平台的核心思想，包括Google的三篇重要论文：Google文件系统（GFS）、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础，进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
【赵渝强老师】HBase的表结构
本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能，而HBase作为其具体实现，采用列式存储，适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法，并提供了相关代码和图示。
【赵渝强老师】HBase的体系架构
本文介绍了HBase的体系架构，包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理，RegionServer处理数据的读写操作，ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。
【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。