大佬免费直播 | 如何让 Hbase 更快、更稳、更省钱？-技术圈

一转眼假期就过去了，又是一个金三银四，各大厂纷纷开始疯狂撒钱招人。Hbase 工程师作为大数据时代的香饽饽，更是被开出了天价，平均薪资高达 60 W！

近些年，大数据背后的价值开始得到关注和重视，越来越多的企业开始保存和分析数据，希望从中挖掘大数据的价值。

实际上，大数据产生的根本还是增量数据，单纯的用户数据不足以构成大数据，然而用户的行为或行为相关的日志的数据量，加之随着物联网的发力，产生的增量数据将不可预估，存储和查询增量数据尤为关键。

但在工作中，我们在存储读写海量数据的时候经常会面临以下几个问题：

数据安全不丢失：数据分析挖掘都依赖于我们保存的数据，只有做到数据的无损，才有可能任意的定义指标，满足各种业务需求。
保证数据实时性：数据的实时性越来越重要，实时的数据能够更好的运维产品和调整策略，价值更高。单进程每秒接入3.5万数据以上，数据从产生到能够查询到结果这个间隔不会超过5秒。
业务需求快速响应：随着越来越快的业务发展和数据应用要求的提高，数据的查询需要更灵活，快速响应不同且多变的需求。最好是任意定义指标后能够实时查询出结果。
超大数据集，统计分析秒级响应：万亿数据量级，千级维度（非稀疏）的统计分析秒级响应。

这些也是大数据岗位面试中会遇到的高频问题。

考虑到年后是跳槽的好时机，自己也有换工作的打算，所以过年期间在家刷了一遍上面的面试真题，还看了很多关于 Hbase 数据存储调优的资料。

整体感觉是技术点杂乱，没有一套系统的方法论。而且很多方法没头没尾的，根本没办法照搬实施。

之后我开始在网上找一些完整的解说。刚好拉勾推出了《HBase万亿级数据存储调优实战》直播课，讲师是具有多年大数据开发经验的墨萧，曾就职于网易、京东，管理维护过过 PB 级数据量的大规模集群，有海量数据的实际处理经验。

这次直播课从海量数据的存储难点、快速读写实现方案，以及存储调优等方面全方位解读 Hbase。

更重要的是除了理论介绍，还有案例解读。

从架构设计，到应用场景，再到 Rowkey 设计，墨萧老师带你深入了解拉勾网的 Hbase 存储方案。

另外，直播结束后小助手还会发放 185 道大数据岗位的面试真题资料包，都是从美团、快手等大厂面试中整理出来的，想要的同学可以扫码获取直播链接哦。

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蜻蜓点水式的学习只会浪费时间，并不会让你更“值钱”，想要顺利拿到高薪，还是要踏踏实实地跟业内大佬学习硬技术！不要放过每一个可以更加优秀的机会。

这是课程大纲，超多干货内容周四晚上准时开播。墨萧老师还会留出时间与学员互动，解答择业、学习等相关问题，不见不散！

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