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HDFS编程实践-大数据实验二

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简介:
本课程为大数据系列实验之二,专注于HDFS(分布式文件系统)的实际编程操作,通过动手实践帮助学生深入理解并掌握Hadoop生态系统中的数据存储与管理技术。 一.实验内容 HDFS编程实践包括两部分:1)使用HDFS文件操作的常用Shell命令;2)利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。 二.实验目的 1、理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色。 2、熟练掌握并应用HDFS操作常用的Shell命令。 3、熟悉和运用HDFS操作常用的Java API。 三.实验过程截图及说明...... 四. 实验总结及心得体会 实验总结:(1)通过本次实验,我对HDFS在Hadoop架构中的作用有了深入的理解,并且掌握了使用常用Shell命令进行文件管理和利用Java API执行基本的文件操作。(2)首先,我们研究了用于管理HDFS上文件的各种Shell命令。例如`hdfs dfs -put`、`hdfs dfs -get`、`hdfs dfs -ls`和`hdfs dfs -rm`等,这些命令使我能够轻松地在本地文件系统与HDFS之间导入导出文件并列出或删除特定的目录内容。此外,我还学习了如何使用类似`hdfs dfs -copyFromLocal` 和 `hdfs dfs -copyToLocal`这样的命令来复制HDFS上的数据。(3)其次,在实验中我通过Java API对Hadoop进行了编程实践,这使我能够更深入地理解并掌握与文件操作相关的API。

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  • HDFS-
    优质
    本课程为大数据系列实验之二,专注于HDFS(分布式文件系统)的实际编程操作,通过动手实践帮助学生深入理解并掌握Hadoop生态系统中的数据存储与管理技术。 一.实验内容 HDFS编程实践包括两部分:1)使用HDFS文件操作的常用Shell命令;2)利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。 二.实验目的 1、理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色。 2、熟练掌握并应用HDFS操作常用的Shell命令。 3、熟悉和运用HDFS操作常用的Java API。 三.实验过程截图及说明...... 四. 实验总结及心得体会 实验总结:(1)通过本次实验,我对HDFS在Hadoop架构中的作用有了深入的理解,并且掌握了使用常用Shell命令进行文件管理和利用Java API执行基本的文件操作。(2)首先,我们研究了用于管理HDFS上文件的各种Shell命令。例如`hdfs dfs -put`、`hdfs dfs -get`、`hdfs dfs -ls`和`hdfs dfs -rm`等,这些命令使我能够轻松地在本地文件系统与HDFS之间导入导出文件并列出或删除特定的目录内容。此外,我还学习了如何使用类似`hdfs dfs -copyFromLocal` 和 `hdfs dfs -copyToLocal`这样的命令来复制HDFS上的数据。(3)其次,在实验中我通过Java API对Hadoop进行了编程实践,这使我能够更深入地理解并掌握与文件操作相关的API。
  • MapReduce
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    本简介介绍《MapReduce编程实践之大数据实验四》,通过具体实验操作,深入讲解如何使用MapReduce处理大规模数据集,并提供详细的代码示例和分析。 一.实验内容 MapReduce编程实践:使用MapReduce实现多个文本段落件中的WordCount词频统计功能,包括编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑以及编写main方法。 二.实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2. 实现统计HDFS系统中多个文本段落件中的单词出现频率的功能。 三.实验过程截图及说明 1. 在本地创建多个文本段落件并上传到Hadoop: - 创建存放文件的本地文件夹; - 使用vim命令向这些文件里添加内容; - 在Hadoop里创建用于存放文件的目录; - 将本地的3个文件上传至Hadoop上。 2. 编写java代码来操作读取文件并统计: - 启动IDE(如IntelliJ IDEA); - 创建项目和相应的目录结构; - 编写log4j.properties配置文件; - 引入所需的依赖库。
  • HBase
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    本篇简介聚焦于HBase编程实践之大数据实验三,详细探讨了在HBase上进行高级数据操作和优化技术的应用,包括性能调优及故障排查等内容。适合有一定基础的数据工程师参考学习。 ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的可扩展大数据存储系统,在Hadoop之上构建,特别是在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。它为大规模数据提供了高性能的随机读写操作,并能够处理PB级别的数据量。其核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力,特别适合实时查询场景。 1. **角色定位**: - **数据库功能**:尽管建立在HDFS之上,但更像是一个数据库而非文件系统;支持表的概念和行级读写操作。 - **数据模型**:采用列族模式高效存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**:具备自动故障恢复机制,在节点失败时继续服务。 - **实时读写**:支持快速的数据访问,适合需要即时响应的应用场景。 #### 二、HBase的Shell命令 这些命令用于管理表、插入和查询数据等操作。以下是常用的一些: 1. **创建表** - `create tablename, columnfamily` 创建新表。 示例:`create student, info` 2. **列出所有表** - `list` 示例:`list` 3. **插入数据** - `put tablename, rowkey, columnfamily:qualifier, value` 示例:`put student, 95001, info:Sname, YangJile` 4. **获取数据** - `get tablename, rowkey` 示例:`get student, 95001` 5. **扫描数据** - `scan tablename` 示例:`scan student` 6. **删除表** - 先禁用,再删除 示例: ```shell disable student drop student ``` #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令外,还有丰富的Java API用于更复杂的编程操作: 1. **创建连接** - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)` 示例:`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表** - 使用`TableDescriptorBuilder` - 通过管理员对象创建 示例: ```java TableDescriptor descriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(student)) .setColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(info)) .build(); Admin admin = conn.getAdmin(); admin.createTable(descriptor); ``` 3. **插入数据** - 使用`Put` 示例: ```java Put put = new Put(Bytes.toBytes(95001)); put.addColumn(Bytes.toBytes(info), Bytes.toBytes(Sname), Bytes.toBytes(YangJile)); Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(student)); table.put(put); ``` 4. **获取数据** - 使用`Get` 示例: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes(95001)); Result result = table.get(get); ``` 5. **扫描数据** - 使用`Scan` 示例: ```java Scan scan = new Scan(); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result row : scanner) { // 处理每一行的数据 } ``` 6. **关闭连接** - `conn.close()` 示例:`conn.close();` #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实践,我深入了解了HBase的安装和配置,并掌握了如何使用Shell命令及Java API进行表操作。认识到HBase可以高效处理大规模数据并提供快速的数据读写能力,在未来工作中会更加熟练地运用它来解决实际问题,并探索更多大数据技术栈。
  • :掌握常用HDFS操作 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。
  • HDFS Shell操作与Java API
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    本实验旨在通过HDFS Shell命令和Java API进行文件系统管理操作的学习,增强对大数据存储的理解。参与者将掌握上传、下载及删除文件等基础技能,并编写简单的Java程序实现数据处理功能。 本段落详细介绍了使用Java API操作HDFS的过程,并通过示例代码进行了说明。内容对学习和工作具有参考价值。 关于如何判断文件或目录是否存在,可以通过以下Shell命令实现: 第一步:启动Hadoop服务: ``` start-dfs.sh ``` 第二步:检测文件或目录是否存在于HDFS中: ``` hdfs dfs -test ... ```
  • HDFS基础操作2).pdf
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    本PDF文档详细介绍了进行Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基础操作实验,旨在帮助学生掌握HDFS的核心功能和使用方法。适合大数据课程教学与自学。 本段落介绍了HDFS(Hadoop分布式文件系统)的基础操作实验。作为Hadoop的核心组件之一,HDFS是底层的分布式存储服务。本实验主要涵盖HDFS的基本操作,包括上传、下载、删除及查看文件等步骤。通过此次实验,读者可以更好地理解HDFS的基本概念和操作方法。
  • MapReduce初级——五报告
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    本报告为《大数据技术》课程第五次实验报告,主要内容是基于MapReduce框架进行初级编程实践。通过该实验,学生能够深入理解并掌握使用MapReduce处理大规模数据集的基本方法和技巧。 林子雨《大数据原理与技术》第三版实验5报告 **实验名称:MapReduce 初级编程实践** 姓名: **实验环境** - 操作系统:Linux(建议使用Ubuntu16.04) - Hadoop版本:3.2.2 **实验内容及完成情况** (一)编写程序实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件A和B,设计并实现MapReduce程序。该程序应能够将这两个文件的内容进行合并,并剔除重复的元素,最终生成一个输出文件C。 以下是示例输入与预期输出: **输入文件 A 示例** (此处省略具体内容)
  • 之五:初探MapReduce初级
    优质
    本实验旨在引导学生初步接触和理解MapReduce编程模型及其在大数据处理中的应用,通过实际操作掌握其基本编程技巧。 大数据实验五:MapReduce 初级编程实践是一份关于使用 MapReduce 进行文件合并与去重操作的实验报告。MapReduce 是一种基于 Hadoop 的分布式计算模型,最初由 Google 发布,并随后成为 Apache Hadoop 项目的一部分。其主要思想是将复杂的任务分解为多个简单的映射(map)和归约(reduce)步骤来处理大规模数据集。
  • 平台及报告
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    本实验报告聚焦于数据平台与编程实践,涵盖了数据分析、数据库操作和软件开发等领域的实际案例和技术应用,旨在提升学生的动手能力和解决复杂问题的能力。 大数据平台与编程实践实验报告包含八个部分:1. Linux系统的基本使用;2. HDFS shell基本命令操作;3. MapReduce的基本使用;4. HBase的基本使用;5. Hive的基本使用;6. Spark的基本使用;7. SparkSQL的基本使用;8. SparkStreaming的基本使用。