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大数据实验之一：掌握常用Linux与Hadoop操作命令

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简介：
本课程为大数据实验系列的第一部分，专注于教授学生如何在Linux环境下熟练使用基本命令，并介绍Hadoop操作的基础知识。通过实际操作，学员将掌握处理大规模数据集所需的基本技能。 大数据实验一：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作。

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  • 大数据实验之一：掌握常用Linux与Hadoop操作命令
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    本课程为大数据实验系列的第一部分，专注于教授学生如何在Linux环境下熟练使用基本命令，并介绍Hadoop操作的基础知识。通过实际操作，学员将掌握处理大规模数据集所需的基本技能。 大数据实验一：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作。
     
  • 掌握常见的Linux与Hadoop操作技巧
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    本课程聚焦于教授学员在Linux操作系统和Hadoop大数据处理环境中的基本操作及实用技能，旨在帮助学生轻松上手并熟练运用相关技术。 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作。
     
  • 大数据实验二：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。
     
  • 一张图掌握 Vim 常用命令
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    本资料提供了一张全面总结Vim编辑器常用命令的图表，帮助用户快速上手并提升编程效率。适合初学者和进阶使用者参考学习。 本来并不打算撰写 Vim 使用教程的，因为我以为网上应该有很多相关资料。然而当我搜索了一下之后发现现有的资料大多显得混乱且不够美观，于是决定自己整理一些资料，并结合自己的经验总结出这篇文章。 一、图片 二、详解 1. Vim 的基本概念 2. Vim 的基本操作 a) 进入Vim b) 切换至插入模式 c) 在Insert 模式下切换 d) 退出 Vim 并保存文件 3. 命令行模式功能键 1）进入插入模式。 2）从插入模式切换为命令行模式。 3）移动光标。 4）删除文字。 5）复制文本。 6）替换内容。 7）恢复上一步操作。 8）更改现有文本。 9) 跳转到指定行 4. Last line mode 下的常用命令 A) 显示行号 B) 定位至文件中的特定行 C) 查找字符或字符串 D) 保存当前编辑的内容 E) 离开 Vim 编辑器
     
  • 数据科学导论实验报告之实验2：掌握常用HDFS操作
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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。
     
  • 实验二：掌握常用HDFS操作
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    本实验旨在通过实际操作帮助学习者熟练掌握Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本命令和常用操作方法，包括文件的上传、下载、查看等。 A.2 实验二：熟悉常用的HDFS操作 本实验对应第4章的内容。 A.2.1 实验目的 (1) 理解 HDFS在Hadoop体系结构中的角色。 (2) 熟练使用HDFS操作常用的Shell命令。 (3) 熟悉HDFS操作常用的Java API。 A.2.2 实验平台 (1）操作系统: Linux (建议Ubuntu 16.04）。 (2) Hadoop版本: 2.7.1。 (3) JDK版本: 1.7或以上版本。 (4) Java IDE:Eclipse。
     
  • 实验三：掌握常用HBase操作
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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
     
  • 实验2 掌握常用HDFS操作
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    本实验旨在帮助学生掌握Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作，包括文件上传、下载、查看和删除等常用命令，为后续大数据处理任务打下坚实基础。 实验目的：（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的作用；（2）熟练掌握用于操作HDFS的常用Shell命令；（3）熟悉并运用操作HDFS所需的常见Java API。
     
  • Linux常用命令操作
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    本教程涵盖了Linux系统中常用的命令行操作技巧与基础知识，帮助用户掌握文件管理、权限设置和软件安装等核心技能。 关于Linux相关命令操作的API文档以及常用命令整理文档的内容进行了重新组织和编写。
     
  • 数据实验三：掌握常见HBase操作技巧
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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。