阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
Cloudera Manager简介
Hadoop家族
整个Hadoop家族由以下几个子项目组成：
Hadoop Common：
Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各 种工具，如：配置文件和日志操作等。
HDFS：
是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统， HDFS集群包含了一个NameNo
GTS解密--GTS的原理、架构与特点
全局事务服务（Global Transaction Service，简称 GTS）是阿里新推出的分布式事务处理方案，对其深入分析的资料相对匮乏。本文的目标是剖析GTS的技术路线，厘清其优势与约束。
【阿里在线技术峰会】蒋晓伟：Blink计算引擎
在首届阿里巴巴在线峰会上，阿里资深搜索专家蒋晓伟为大家带来了题为《Blink计算引擎》的分享，相比于Flink，在上层，Blink具有批和流一体化的完备Table API，使得其能够支撑各类业务需求；在底层，Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime，实现了流处理和批处理完美的统一。
【HBase从入门到精通系列】如何避免HBase写入过快引起的各种问题
首先我们简单回顾下整个写入流程
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。
阿里云HBase Ganos在海量实时轨迹中的应用(一)
场景需求
在移动对象轨迹监控与分析的项目中，收集了数十万的车辆信息，每个车辆会定时的上报当前位置、事件、状态等信息，每天约数亿条轨迹点，需要能够存储。且前端用户在查询时，要能快速返回目标船舶的信息。
入库需求：
轨迹数据，每日新增10亿条左右，包括时间点、经纬度坐标、对象当前的属性信息基本不涉及到数据的修改（不断的追加数据）
查询需求：
区域回放：根据时间和空间范围两个维度共同查询。
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。
2.0以前的Hadoop
在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
