2024.8.3

本周主要研究了HBase的高级特性，包括协处理器、时间序列数据处理和HBase与Hive的集成。我还学习了ZooKeeper的基本概念和应用场景，理解了它在分布式系统中的关键作用。Python方面，我开始学习Scikit-learn，并使用它进行了一些简单的机器学习模型训练和评估。

本周总共花费了大约26小时在学习上。HBase和ZooKeeper的学习占据了18小时，Python和机器学习的学习占据了8小时。

花在编写代码上的时间约为16小时，其中10小时用于HBase和Hive的集成测试，6小时用于编写和调试Scikit-learn的机器学习模型。

本周遇到的主要问题是HBase与Hive集成时出现的一些兼容性问题，这导致了数据同步出现错误。解决这些问题花费了大约7小时。此外，在使用Scikit-learn进行模型训练时，遇到了一些参数调优的问题，花费了2小时进行调试。

下周计划进一步学习ZooKeeper，特别是它在分布式锁和配置管理中的应用。同时，继续深入学习Scikit-learn，尝试更复杂的机器学习模型，并开始研究如何在大数据环境中应用这些模型。

本周在HBase与Hive的集成过程中，遇到了一些兼容性问题，特别是在处理大规模数据时，数据同步的准确性和性能是一个挑战。此外，机器学习的学习中，遇到了一些模型调优的难题，这让我意识到模型训练中的细节非常重要。