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数据实验六报告:掌握Hive基本操作

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简介:
本报告为《数据实验六》的内容概述,重点介绍学习者如何通过实践掌握Apache Hive的基本操作技能,包括数据加载、查询及管理等核心功能。 “大数据技术原理与应用”课程实验报告题目:实验六:熟悉Hive的基本操作 姓名:小猪猪 日期:2022/5/15 1、实验环境: 设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6 处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统 Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统 UbuntuKylin-16.04 Hadoop 版本 3.1.3 JDK 版本 1.8 Java IDE:Eclipse 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入 2、实验内容与完成情况: 创建一个内部表 stocks,字段分隔符为英文逗号。stocks 表结构如下所示:

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  • Hive
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    本报告为《数据实验六》的内容概述,重点介绍学习者如何通过实践掌握Apache Hive的基本操作技能,包括数据加载、查询及管理等核心功能。 “大数据技术原理与应用”课程实验报告题目:实验六:熟悉Hive的基本操作 姓名:小猪猪 日期:2022/5/15 1、实验环境: 设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6 处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统 Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统 UbuntuKylin-16.04 Hadoop 版本 3.1.3 JDK 版本 1.8 Java IDE:Eclipse 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入 2、实验内容与完成情况: 创建一个内部表 stocks,字段分隔符为英文逗号。stocks 表结构如下所示:
  • 技术原理与应用课程Hive
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    本课程实验聚焦于通过实践操作深化理解大数据技术中的Hive组件,涵盖创建表、数据导入及查询等核心技能,旨在帮助学生熟练掌握Hive的基本使用方法。 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. 掌握如何使用Hive进行数据分析操作。 二、技术环境配置 1. 操作系统:Linux Ubuntu 64位。 2. Hadoop版本:3.1.3。 3. Hive版本:3.1.2。 4. JDK版本:1.8。 三、数据集 采用《Hive编程指南》(OReilly系列,人民邮电出版社)中提供的数据集。
  • 存储三——常见HBase.doc(
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    本实验报告详细介绍了在数据存储课程中进行的第三项实验,主要内容为学习和实践如何使用Apache HBase执行常见的数据库操作。通过此次实验,学生能够更好地理解和掌握分布式数据库系统HBase的操作方法及应用场景。 本段落介绍了《数据存储技术》实验 3 的内容,目的是让学生熟悉常用的 HBase 操作。通过该实验,学生需要理解 HBase 在 Hadoop 架构中的角色,并掌握使用 HBase 常用 Shell 命令的方法,同时也要熟练操作 HBase 的 Java API。 进行此实验的平台要求为:操作系统需为 Linux 系统;Hadoop 版本不低于 2.6.0;HBase 版本应至少是 1.1.2 或更新版本;JDK 需要达到或超过 1.6 版本,推荐使用 Eclipse 进行 Java 编程。实验内容涵盖编程实现和撰写实验报告两部分。
  • 存储2-常用HDFS.doc(
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    本实验报告详细记录了在学习和实践过程中对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作的理解与应用,旨在帮助读者熟练掌握HDFS的核心功能及其使用方法。 本段落介绍了《数据存储技术》实验 2 的内容,重点在于熟悉常用的 HDFS 操作。该实验旨在帮助学生理解 HDFS 在 Hadoop 架构中的角色,并掌握使用 Shell 命令操作 HDFS 的技能以及了解常用 Java API。实验环境需配备 Linux 操作系统、Hadoop 版本为 2.6.0 或更新版本,JDK 版本应不低于1.6,推荐使用的Java集成开发环境(IDE)是 Eclipse。此外,在编程部分需要实现特定功能并使用 Hadoop 提供的 Shell 命令进行操作。
  • 科学导论2:常用HDFS
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    本实验为《数据科学导论》课程中的第二部分,重点在于教授和实践Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作技能。通过一系列动手练习,学生能够熟练掌握上传、下载、创建目录等核心命令,为进一步学习大数据技术打下坚实基础。 数据科学导论 实验2:熟悉常用的HDFS操作 实验目标是通过编程实现对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的操作,并利用 Hadoop 提供的 Shell 命令完成相同任务。 1. 首先,我们需要理解如何使用Java代码和Hadoop命令来上传、追加内容以及覆盖文件。这些功能在处理大规模数据集时非常关键。 2. **上传文件**:可以通过`FileSystem.copyFromLocalFile()`方法将本地文件复制到HDFS中。该方法接受两个布尔参数,用于决定是否删除源文件及是否替换目标文件。 3. **追加内容**:使用`FSDataOutputStream.append()`可以实现向已存在的HDFS文件添加新数据的功能。 4. **覆盖文件**:如果需要更新现有文件的内容,则可以通过设置相关方法的参数来实现自动覆盖操作。 5. 实验还要求学生编写一个名为“MyFSDataInputStream”的类,该类继承自`org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream`。这个新的类需要包含一个能够逐行读取HDFS中指定文件内容的方法“readLine()”。当到达文件末尾时,“readLine()”方法应该返回空字符串。 6. 另外,实验还要求使用Java的URL和`org.apache.hadoop.fs.FsURLStreamHandlerFactory`来实现从HDFS输出特定文件的内容到终端的功能。这需要通过处理HDFS特有的URL格式来读取指定位置的数据,并将其打印出来供用户查看或进一步分析。 此实验旨在帮助学生掌握在大数据环境下使用Hadoop HDFS进行基本的文件操作技能,为后续深入学习数据科学和相关项目打下坚实的基础。
  • 1-8合集:常用HBase与MongoDB技巧
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    本合集包含八份关于大数据技术的数据实验报告,深入探讨并实践了使用HBase和MongoDB进行数据存储、查询及管理的有效方法。适合希望提升在这些数据库系统中技能水平的专业人士学习参考。 大数据实验报告(1-8合集) 实验一:熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 实验二:熟悉常用的HDFS操作 实验三:熟悉常用的HBase操作 实验四:熟悉常用的MongoDB数据库操作 实验五:MapReduce初级编程实践 实验六:熟悉Hive的基本操作 实验七:Spark初级编程实践 实验八:Flink初级编程实践
  • 三:常见HBase技巧
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    本教程深入讲解了如何在大数据环境中高效使用HBase,涵盖了一系列实用的操作技巧和最佳实践,帮助读者快速上手并精通HBase数据库管理。 在大数据领域内,HBase是一个分布式高性能的NoSQL数据库系统,它基于列式存储并建立于Hadoop之上,非常适合处理大规模数据集。本实验旨在深入理解HBase在其生态系统中的角色,并通过Shell命令及Java API掌握其常用操作。 一、HBase的角色 作为Hadoop生态中的一员,HBase提供了一个实时读写能力强大且高并发的解决方案。在该框架下,它与HDFS协同工作:后者负责存储数据,而前者则在此基础上实现了对这些海量信息的快速访问和有效管理。利用分布式特性来保障数据的高度可用性和容错性是HBase的关键特点之一。 二、Shell命令及Java API 1. 展示所有表的信息 启动`hbase shell`后执行`list`以查看系统中所有表的相关详情,如名称与创建时间等。 2. 检索特定条目 通过使用格式为`get 表名, 行键`的命令来获取指定行的所有信息;若要遍历所有记录,则需要逐个查询每个行键的数据。 3. 修改或移除列族/列定义 添加新的列族可采用如下的方式:`alter 表名, {NAME => 列族名, METHOD => add}`。对于删除操作,首先需通过`disable 表名`来禁用目标表,接着执行`drop 表名`命令将其移除,并使用`enable 表名`重新激活它以完成整个过程。 4. 清空数据 利用如下的语句:`deleteall 表名, 行键`, 可删除特定行的所有条目;若要彻底清空表中的所有内容,则需要遍历并逐一处理每个行键的数据。 5. 统计记录数量 由于没有直接的命令支持,通常的做法是扫描整个表格并通过统计来计算总的记录数。 三、数据模型与转换 1. 数据迁移至HBase中 从关系型数据库向HBase进行映射时,可以将学生表、课程表和选课表分别对应到三个不同的HBase表格上。每个表格根据其内容定义相应的列族(例如:`info`),并且使用原数据库中的主键作为新的行标识符。 2. 通过编程方式创建新表 提供的Java代码示例中,包含了一个名为`createTable()`的方法用于执行上述操作;它会首先检查给定名称的表格是否存在,并在必要时进行删除和重建。此外还介绍了如何使用特定构建器来定义新表及其列族属性。 四、实例演示 1. 创建新的HBase表格 基于关系数据库中的结构设计并创建相应的HBase表,比如`Student`, `Course`以及`SC`;每个表格都应包含与之匹配的列家族。 2. 插入记录 使用如下的命令插入数据:`put Student, 2015001, info:s_name, Zhangsan` 3. 检索信息 通过执行如下指令来获取特定行的信息:`get Student, 2015001` 4. 更新条目 更新操作实际上是添加新的版本,如`put Student, 2015001, info:s_age, 24` 5. 删除记录 采用删除命令实现数据移除功能,例如使用:`delete Student, 2015001, info:s_name` 通过以上实验内容的学习与实践操作,我们能够掌握HBase的基础知识及其在大数据场景下实时查询和分析任务中的重要作用。同时熟悉Java API的应用也使得将此技术集成到应用程序中变得更加灵活高效。
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    本文档为数据库课程第二部分实验报告,主要内容涵盖基本表的操作实践与总结,包括但不限于创建、查询和修改等基础数据库管理技能。 NPU_CS学院的数据库第二个实验涉及基本表的操作,内容相对简单,可以作为参考。
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    本实验报告涵盖了数据库基础操作实验的内容,包括数据表创建、基本CRUD操作及SQL语句的应用。通过实践加深对数据库系统原理的理解与应用能力。 1. 实验一:创建表、更新表和实施数据完整性 2. 实验二:查询数据库 3. 实验三:视图与触发器 4. 实验四:存储过程 5. 实验五:事务与游标
  • 二:常用HDFS 答案
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    本实验旨在通过实践帮助学习者熟练掌握Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作,包括文件上传、下载、查看等,加深对大数据处理框架的理解。 HDFS操作详解大数据实验2:熟悉常用的HDFS操作旨在帮助用户了解HDFS在Hadoop体系结构中的角色,并掌握使用Shell命令和Java API进行常用的操作。 理解HDFS的角色: HDFS(分布式文件系统)是用于存储和管理大规模数据的组件,它具有可扩展性、可靠性和高性能的特点。这使得它可以支持大量数据的存储和快速处理任务。 常用的Shell命令操作包括: - 使用`hdfs dfs -test -e `检查文件是否存在。 - 通过`hdfs dfs -appendToFile `将本地文件追加到HDFS上的指定位置。 - 运用`hdfs dfs -copyFromLocal -f `来覆盖已存在的远程文件。 Java API操作示例包括: - 使用`FileSystem`类进行基本的系统操作; - 通过`Path`对象表示和处理路径信息; - 利用配置参数设置HDFS连接的相关细节,如使用`Configuration`类。 这些API支持上传、下载及修改文件等功能实现。 实验步骤如下: 1. 编写程序以完成文件上传,并利用HDFS命令行工具执行相同的任务。 2. 使用Java API来开发一个功能模块用于文件的上传操作。 本实验需要使用的平台环境为Linux(推荐Ubuntu 16.04),Hadoop版本应为2.7.1,JDK至少需达到1.7及以上标准,并建议使用Eclipse作为集成开发工具。 通过该实验可以得到以下结果: - 成功地利用常用的Shell命令上传文件至HDFS; - 使用Java API成功完成相同操作。 综上所述,大数据实验2:熟悉常用的HDFS操作有助于用户掌握如何在实际项目中应用这些技术和方法。