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：https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip。解压后可获取本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。

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：大数据技术原理与应用-流计算.pdf 第12讲：大数据技术原理与应用-图计算.pdf 第13讲：大数据技术原理与应用-大数据在不同领域的应用.pdf

《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MapReduce程序进行数据处理。对于HBase，介绍了表的创建、数据的插入和查询方法，以及利用其强大的索引和过滤功能。此书还探讨了大数据的分析方法，如批处理分析、流式计算和交互式查询，以及大数据在多个行业中的实际应用案例。

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性，支持数据冗余以确保数据的安全性。- MapReduce：这是一种编程模型，处理和生成大数据集。Map 阶段将任务分解为子任务，而 Reduce 阶段对这些子任务结果进行聚合，极大地提高了处理效率。 二、Hadoop实验 Hadoop 实验通常包括以下几个方面：1. Hadoop环境搭建：在本地或云环境中安装和配置 Hadoop 集群，包含配置 HDFS、YARN、网络设置等。2. 数据导入与导出：使用 hadoop fs -put 和 hadoop fs -get 命令学习数据导入和提取。3. MapReduce编程：编写 MapReduce 程序处理数据，理解 Mapper 和 Reducer 的工作原理以及分区、排序过程。4. 性能优化：调整 Hadoop 参数以优化性能，如任务数量和内存大小。 三、Hadoop作业 Hadoop 作业通常包含特定问题解决和功能实现，可能涵盖以下内容：1. 数据分析：利用 Hadoop 处理大规模数据，实现数据清洗、统计分析或数据挖掘。2. 实时流处理：利用 Hadoop 的实时处理框架（如 Apache Storm 或 Spark Streaming）处理实时数据流。3. 大数据应用：例如构建推荐系统、日志分析、社交网络分析等实际应用场景。4. 故障恢复和容错机制：学习节点故障处理，理解 Hadoop 的检查点和复制策略以提高容错能力。 根据提供的文件内容，以上要点展示了 Hadoop 实验和作业中的关键知识模块，方便学习者系统掌握大数据技术的核心要素。

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映射关系。