7.28每周末课

 HBase 分布式数据库和 HDFS（分布式文件系统）。这两个技术在大数据处理和存储领域具有重要地位。下面是我学习过程中的记录，包括遇到的问题以及我采取的改正措施。

首先，我开始学习 HDFS。HDFS 是一种分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。我了解了 HDFS 的基本架构，包括 Namenode 和 Datanode 的角色及其之间的通信。然而，在配置 HDFS 时，我遇到了一些问题。我发现文件副本数设置错误，导致数据在文件系统中存储不完整。我纠正了这个问题，并调整了副本数的设置。此外，我也碰到了数据块大小设置过小的问题，导致了存储空间的浪费。我将数据块大小调整到合适的数值，并成功解决了这个问题。

接下来，我转向学习 HBase 分布式数据库。HBase 是基于 HDFS 构建的分布式列存储数据库。在学习过程中，我了解了 HBase 的架构和核心组件，如 RegionServer 和 HMaster。然而，在配置 HBase 时，我遇到了一些麻烦。我犯了一个常见的错误，即未正确设置 HBase 的 ZooKeeper 配置。这导致了无法正常启动 HBase 服务。通过检查并调整 ZooKeeper 的配置文件，我修复了这个问题，并成功启动了 HBase。

在与 HBase 进行交互的过程中，我也遇到了一些挑战。例如，我在创建表时忘记了指定列族，导致无法正常插入数据。我学会了如何正确创建表并定义列族，从而解决了这个问题。另外，我还遇到了在查询数据时使用错误的过滤器类型，导致无法获取所需的数据。通过仔细检查文档和调整查询的过滤器类型，我成功解决了这个问题，并获得了正确的查询结果。

在学习 HBase 和 HDFS 的过程中，我意识到在配置和使用分布式系统时，注意细节非常重要。一个小小的错误可能导致整个系统无法正常工作。因此，我学会了更加仔细地检查和调试配置，并及时查阅相关文档以获取帮助。此外，我还了解到实践是掌握这些技术的关键。通过不断尝试和解决问题，我逐渐熟悉了 HBase 和 HDFS 的用法和工作原理。

总结起来，学习 HBase 分布式数据库和 HDFS 是一次富有挑战性和收获的经历。在我的学习过程中，我遇到了配置错误和使用问题，但通过仔细检查和查阅相关文档，我成功解决了这些问题。我相信，通过继续学习和实践，我将能够更深入地理解和应用 HBase 和 HDFS，为大数据处理和存储领域做出更大的贡献。