学员将了解大数据的处理挑战，以及常见的大数据技术架构和工具2 数据存储与处理我们将深入研究大数据存储和处理的关键技术，包括分布式文件系统如HDFS分布式数据库如HBaseCassandra批量处理框架如MapReduce和流式处理框架如Spark Streaming等3 大数据挖掘与分析学员将学习使用。

高级MapReduce课程则是高级Hadoop开发人员的关键课程，它深入探讨了MapReduce编程模型的高级用法Hadoop集群与管理是数据库管理员的高级课程，它涵盖了集群的安装配置维护和监控等内容ZooKeeper基础知识课程则是构建分布式系统的基础框架，为学员提供了协调分布式计算任务的知识HBase基础知识课程，面向列的。

介绍了主备节点的备份机制，集群架构中主从节点的功能和内部结构，以及核心机制如读写流程Flush和Split的原理和配置数据读写流程的深入解析，包括StoreFile合并策略和Split机制的选择，以及RegionServer的上下限管理，通过zookeeper实现动态监控和管理理解这些，能帮助你更高效地利用HBase处理大数据。