hbase数据导入工具是什么 数据资源目录标准？
数据资源目录标准？
企业数据目录(EDC)旨在通过统一的元数据视图(包括技术元数据、业务元数据、用户解读、关联、数据质量和使用)帮助企业和IT人员释放企业数据资产的最大能量。
让 让我们自下而上地看看EDC的建筑。底部是存储层。在这一层，EDC包含传统的结构化数据库，用于存储EDC管理员数据、可视化配置数据、数据字段规则、运行时统计数据等。一些结构化数据来自所有被访问的应用程序的元数据，这被称为模型库服务(MRS ),以便所有被访问的应用程序可以在关系数据库中协作。结构化数据的另一部分称为分析仓库(PWH)，用于存储数据分析信息，如分析结果和记分卡结果。在存储层，EDC还可以访问各种非结构化数据，比如Hadoop分布式存储系统，以及其上的HBASE等开源产品。
下一层，对于结构化数据的被访问数据源，有一个数据剖析引擎，分析数据集的唯一性、特征值频率和数据域；另一方面，Hadoop社区有自己的分布式引擎系统，比如快速加载各种元数据到HBase的Spark组件，支持多条件搜索和建立实时索引的Solr组件。
所有的数据处理都是为了提供数据服务，最常见的就是搜索，包括数据关系、血缘关系、数据域的搜索。还有一个用于生成报告作业的管理计划。除了直接向外界提供服务之外，这一层还有一些插件来进一步处理数据，例如用于比较跨数据集的数据相似性的分析器，将数据集收集到data domain中，以及将非结构化元数据导入HBase的吸入服务中。最后，服务层有一个统一的外部API接口，将数据字段转换成数据目录，作为EDC的主体。
常用的数据可视化软件有哪些？
I .数据可视化库类
埃查尔兹
一个纯java的数据可视化库。;的产品，常用于软件产品开发或系统图表模块，具有多种图表，动态可视化效果，开源且免费。
怎样才可以学好大数据？
大数据包括很多技术体系和知识体系。如果我们是初学者，应该从一些基础知识入手:1。数学基础知识。做数据分析，首先要了解数理统计的公式和方法，各种数据分布的统计模型算法，以及矩阵相关的数学知识。
语言(或者Python)，而Python语言更倾向于机器学习和人工智能深度学习。相比较而言，Java更适合大数据。
3.思路清晰，思维敏捷，数学功底好。
有了这些基础，通过系统学习Hadoop、Linux、Hive、Hbase、数据处理等相关课程，就可以成为大数据领域的人才。
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