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数据存储实验三——掌握常见HBase操作.doc(实验报告)

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简介:
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。

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客服
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  • ——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。
  • 2-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。
  • 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。
  • HBase
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    本实验旨在通过实践教授参与者如何使用HBase进行基本的数据管理和查询操作,包括数据插入、检索和删除等,帮助初学者快速上手。 ### 实验三:熟悉常用的HBase操作 本实验对应第5章的内容。 #### 3.1 实验目的 - 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。 - 熟练使用HBase的常用Shell命令。 - 熟悉HBase的常用Java API。 #### 3.2 实验平台 - 操作系统:Linux - Hadoop版本:2.7.1或以上版本 - HBase版本:1.1.2或以上版本 - JDK 版本:1.7或以上版本 - Java集成开发环境(IDE): Eclipse
  • 技术原理与应用——HBase(林子雨)
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    本实验为《大数据技术原理与应用》课程设计,旨在通过实际操作使学生熟练掌握HBase数据库的基本操作技能,在指导教师林子雨的引领下深入理解HBase的核心技术和使用方法。 ### 大数据技术原理与应用-实验3熟悉常用的HBase操作 #### HBase与Hadoop生态系统的集成 在Hadoop生态系统中,HBase扮演着重要的角色,与其他组件有着紧密的联系,共同支持大规模数据处理的需求。 1. **HBase与Hadoop MapReduce:** - **关系**:HBase依赖于MapReduce来处理海量数据。 - **功能**:通过MapReduce框架,HBase能够执行复杂的数据处理任务,实现高性能计算。 - **优势**:利用MapReduce的并行处理能力,加速数据处理速度。 2. **HBase与ZooKeeper:** - **关系**:ZooKeeper为HBase提供稳定的协同服务。 - **功能**: - 协调HBase中的RegionServer,确保服务稳定。 - 实现失败恢复机制,增强系统的可靠性。 3. **HBase与HDFS:** - **关系**:HDFS作为HBase的主要数据存储层。 - **功能**: - 提供高可靠的存储服务,支持廉价集群的大规模数据存储。 - 能够选择使用本地文件系统作为替代方案,但为了提高数据可靠性和系统性能,推荐使用HDFS。 4. **HBase与Sqoop:** - **关系**:Sqoop增强了HBase的数据导入能力。 - **功能**:提供高效的关系数据库管理系统(RDBMS)数据导入工具,简化了数据迁移过程。 5. **HBase与Pig和Hive:** - **关系**:Pig和Hive为HBase提供高级语言支持。 - **功能**: - Pig使用Pig Latin语言处理HBase中的数据,适用于数据统计任务。 - Hive允许使用类似于SQL的语言查询HBase数据,便于数据分析。 #### HBase与BigTable的技术对应关系 HBase的设计灵感来源于Google的BigTable,两者在技术层面有许多相似之处: 1. **数据模型**:均采用列族存储模型,每个列族包含多个列。 2. **数据分布**:使用分区(Region)将数据分布在集群中,支持水平扩展。 3. **版本控制**:存储多个版本的数据,支持时间戳查询。 #### HBase与传统关系数据库的区别 HBase作为一种NoSQL数据库,在设计理念和实现机制上与传统关系型数据库有很大区别: 1. **数据类型**: - **关系数据库**:支持丰富多样的数据类型,如整型、浮点型、日期等。 - **HBase**:存储未经解释的字符串形式的数据,用户需自行解析。 2. **数据操作**: - **关系数据库**:提供丰富的数据操作,如复杂的表间连接等。 - **HBase**:仅支持基本的数据操作,如插入、查询、删除等。 3. **存储模式**: - **关系数据库**:基于行模式存储。 - **HBase**:基于列族存储,支持低IO开销和高并发查询。 4. **数据索引**: - **关系数据库**:支持多列索引。 - **HBase**:主要依靠行键进行查询,支持行键范围扫描。 5. **数据维护**: - **关系数据库**:更新操作会覆盖旧值。 - **HBase**:保留旧版本数据,支持历史版本查询。 6. **可伸缩性**: - **关系数据库**:纵向扩展有限,横向扩展困难。 - **HBase**:易于通过增加节点实现水平扩展。 #### HBase支持的访问接口 HBase提供了多种访问接口,以适应不同的应用场景和需求: 1. **Native Java API**:适用于Java应用程序对HBase的直接访问,效率高。 2. **HBase Shell**:命令行工具,适合简单的管理任务和数据操作。 3. **Thrift Gateway**:支持C++、PHP、Python等多种语言,适用于异构系统的交互。 4. **REST Gateway**:支持HTTP API访问,方便Web应用集成。 5. **Pig**:使用Pig Latin语言处理HBase中的数据,适用于批量数据处理。 6. **Hive**:提供SQL-like查询语言,适用于数据分析场景。 #### HBase数据模型示例 假设有一个在线商店需要存储商品信息,可以使用HBase建立一个表格: - **Row Key**:商品ID - **Column Family**:info - **Qualifier**:price, description, stock - **Timestamp**:记录不同版本的时间戳 通过这样的模型,可以轻松地查询特定商品的价格、描述和库存情况,并且能够根据时间戳获取历史数据。 HBase不仅与Hadoop生态系统中的其他组件紧密结合,还具有独特的优势和特性,使其成为大数据领域不可或缺的一部分。无论是从数据模型、访问接口还是与传统数据库的对比来看,HBase都在不断满足现代大数据处理的需求。
  • 1-8合集: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
  • 技术原理及应用课3:HBase(林子雨
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    本课程为《大数据技术原理及应用》系列实验之一,由林子雨教授设计。实验三重点讲解和实践HBase数据库的基本操作,帮助学生深入理解HBase的特性和应用场景。 3. 掌握HBase操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议使用Ubuntu 16.04或Ubuntu 18.04); 2. Hadoop版本:3.1.3; 3. HBase版本:2.2.2; 4. JDK版本:1.8; 5. Java集成开发环境(IDE):Eclipse。 三、实验步骤...
  • 科学导论2: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。
  • Hive基本
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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:
  • 管理-系统.doc
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    这份文档是关于操作系统的存储管理实验报告,详细记录了实验目的、原理、过程及结果分析,旨在加深对操作系统中内存管理机制的理解。 ### 实验内容 在分页式虚拟存储管理的模拟实验中,主要任务包括硬件地址转换、缺页中断处理以及选择页面调度算法来应对缺页中断。 ### 实验目的 为了提高主存利用率,在计算机系统中通常会使用辅助存储器(如磁盘)作为主内存扩展。通过这种方法,多道运行作业的逻辑地址空间总和可以超过实际物理内存的空间限制。这种技术实现的增强版主存储器称为虚拟存储器。本实验旨在帮助学生理解如何在分页式管理机制中实施虚拟存储。 ### 实验题目 本次实验包含三个题目的练习,其中第一题为必做任务;第二、第三题可任选其一完成: **第一题:模拟分页系统中的地址转换和缺页中断** 提示: 1. 在作业副本存于磁盘的情况下,当作业被调度时先将起始几页装入内存,并启动执行。为此,在建立作业的页面表时需要记录哪些页已处于主存中以及哪些未加载至主存。 2. 作业运行过程中,指令中的逻辑地址指明了操作数所在的页号和单元号(页内地址)。硬件通过查询该页对应的标志来决定是否进行物理内存访问。如果标志为1,则表示此页面已经位于主存;若为0则需处理缺页中断。 3. 在磁盘上的存放位置信息以及已装入的页面列表与作业指令序列一同提供,用于测试程序设计。 ### 实验代码 ```cpp #include #define length 128 using namespace std; void main() { int xulie[12][2]={{0,70},{1,50},{2,15},{3,21},{0,56},{6,40}, {4,53},{5,23},{1,37},{2,78},{4,1},{6,84}}; int yebiao[7][4]={{0,1,5,11},{1,1,8,12},{2,1,9,13}, {3,1,1,21},{4,0,0,22},{5,0,0,23},{6,0}}; int address=0; for(int i=0;i<12;i++) for(int j=0;j<7;j++) if(yebiao[j][0]==xulie[i][0]) { cout<<指令序号=<