Kubernetes组件不包括数据处理和分析工具，比如Apache Hadoop或者Apache Spark。Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，它允许用户自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Kubernetes提供了一系列的组件来支持这些功能。这些组件包括API服务器、控制器管理器、调度器、etcd等。
Pod网络异常大致分为四类：网络不可达、端口不可达、DNS解析异常和大数据包丢失。网络排查通常需要借助一些网络工具，本文将详细介绍一些常用的工具，如tcpdump、wireshark、paping以及mtr等。
HPA的运作原理基于业务指标的实时监控。它通过Kubernetes的metrics接口，获取来自Prometheus或Metrics server的业务繁忙指标数据。这些数据作为输入，HPA控制器会分析并决定是否以及如何调整Pod的副本数，以保持业务指标接近预设的目标值。
文件系统：大数据处理涉及到处理大量数据文件，因此需要一个高效的文件系统来管理和存储这些文件。传统的文件系统在处理大数据时存在一些性能瓶颈，因此需要使用分布式文件系统来解决这个问题。分布式文件系统将数据和元数据分散存储在多个计算节点上，提高了文件系统的读写性能和可扩展性。
随后，大数据进入成熟阶段。在这一阶段，大数据技术得到了快速发展和完善，包括数据采集、存储、处理和分析等方面的技术都取得了显著进步。分布式存储系统如Hadoop的出现，使得大规模数据的存储和处理成为可能。同时，数据挖掘和机器学习等技术的结合，使得大数据在各个领域的应用价值得以凸显。
大数据培训学的课程有：数据分析与挖掘、大数据处理与存储技术、数据库技术与管理、数据仓库与商业智能、数据安全与隐私保护。数据分析与挖掘：学习基本的统计学原理和数据分析方法，包括数据清洗、数据可视化、特征工程、机器学习算法等。
1、Apache Hadoop Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它提供了分布式存储和分布式计算的功能，并且具有高度可扩展性和可靠性。Hadoop能够处理各种类型的计算任务，包括批处理和实时计算。其核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。
2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
3、MapReduce（MR），最为general和流行的一个分布式计算框架，其开源实现Hadoop已经得到了极为广泛的运用（Facebook， Yahoo！等等），同时在Hadoop基础上发展起来的项目也有很多（Hive是发展最好的），另外像Cloudera，Hortonworks，MapR这样的在Hadoop基础上发展起来的公司也有很多。
Hadoop 0 的基础组件包括 HDFS 和 MapReduce 编程框架。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 的分布式文件存储系统。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器。 Hadoop MapReduce 是一种分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。
hadoop0中最基础的两个组件被称为 Hadoop分布式文件系统 （Hadoop Distributed File System， HDFS） 的文件存储，以及被称为 MapReduce 的编程框架。HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。
Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce：分布式计算框架。最基础的是hadoop的数据存储工具和Hadoop 的资源管理器。
Node Manager：是YARN的后台程序，负责认证Container租约，管理Container的从属，监控它们的执行情况。
Hadoop，这个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，其核心组件主要包括HDFS、MapReduce和YARN。其中，YARN是Hadoop 0引入的新增组件，它在Hadoop体系中扮演着关键角色。HDFS，全称为Hadoop Distributed File System，是Hadoop分布式文件系统。它采用多备份的方式存储文件，确保了数据的高可用性。
