大数据技术探索与应用实验3——掌握常见的HBase操作（林子雨）

这份资源详细阐述了如何安装部署HBase，并运用Java API进行调用。实践步骤清晰，成功率高，基于林子雨老师教材中的Hadoop和HBase版本，并进行了优化改进，通过先安装Zookeeper的方式有效避免了常见问题。

一、实验目的：1. 理解Hive在Hadoop体系结构中的角色作为数据仓库。 2. 熟练掌握常用的HiveQL语法。二、实验平台：1. 操作系统：Ubuntu 18.04（或Ubuntu 16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。三、数据集由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址：https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip备用下载地址：ht

在数据库技术试验中，我们探索了创建最基本的表格及其数据操作，包括删除、修改和增加数据等操作步骤。

HBase是基于列族的分布式数据库，在大数据领域扮演重要角色。其shell提供了交互式命令行界面，用于管理表和数据。常见操作包括创建表、查看表、插入和更新数据，以及各种灵活的查询方法，如范围查询和模糊查询。

探索大数据技术与应用培训的最新趋势与发展。

第1讲：大数据技术原理与应用-大数据概述.pdf 第2讲：大数据技术原理与应用-大数据处理架构Hadoop.pdf 第3讲：大数据技术原理与应用-分布式文件系统HDFS.pdf 第4讲：大数据技术原理与应用-分布式数据库HBase.pdf 第5讲：大数据技术原理与应用-NoSQL数据库.pdf 第6讲：大数据技术原理与应用-云数据库.pdf 第7讲：大数据技术原理与应用-MapReduce.pdf 第8讲：大数据技术原理与应用-基于Hadoop的数据仓库Hive.pdf 第9讲：大数据技术原理与应用-Hadoop再探讨.pdf 第10讲：大数据技术原理与应用-Spark.pdf 第11讲：大数

《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapRed

在IT行业中，Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，主要用于大数据处理和分布式存储。这个 “Hadoop实验+作业.zip” 文件显然包含了一些与Hadoop相关的实验和作业资料，可能是某个课程或培训项目的材料。以下是对这些知识点的详细解释： 一、Hadoop概述 Hadoop 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源框架，允许在大规模集群上存储和处理海量数据。其核心由两个主要组件构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce。- HDFS：一种分布式文件系统，设计用于跨大量廉价硬件节点存储和处理大规模数据集，具有高容错性和高可用

在探讨HDFS之前，我们首先了解分布式文件系统设计的基本需求：1. 透明性包括访问透明性和位置透明性。2. 并发性要求系统支持多个客户端同时读写文件。3. 文件复制通过多副本机制提高数据可靠性。4. 硬件和操作系统异构性使得HDFS具备跨平台能力。5. 可伸缩性使系统能动态增减节点以应对不同规模的数据处理需求。6. 容错性通过多副本机制和自动检测恢复机制保证高可用性。7. 安全性可以通过Kerberos认证等方式增强。分布式文件系统的扩展通过成千上万个计算节点形成大型集群以实现高水平的扩展性。HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统，优化存储效率。名称节点负责维护文件系统的命名空间和数据节点的