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实验二：掌握常用HDFS操作

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 数据存储实验2-掌握常用HDFS操作.doc（实验报告）
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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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 大数据技术原理与应用——实验2：掌握常见HDFS操作（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，旨在通过实践加深学生对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的理解和操作能力，在指导下完成一系列基础且实用的HDFS命令练习。讲师：林子雨。 ### 大数据技术原理与应用-实验2熟悉常用的HDFS操作 #### 分布式文件系统设计的需求 在探讨HDFS之前，我们先了解分布式文件系统设计的一些基本需求： 1. **透明性**： - 访问透明性：确保用户在访问文件时，无论文件位于本地还是远程，都能够以相同的方式进行操作。 - 位置透明性：即便文件的存储位置发生变化，用户也不需要更改访问路径。虽然HDFS提供了某种程度的访问透明性，但它不能完全实现位置透明性和性能伸缩透明性。 2. **并发性**：系统应支持多个客户端同时读写文件。然而，在HDFS中，为了简化设计，任何时候只允许一个程序写入特定文件，这限制了并发写入的能力。 3. **文件复制**：为提高数据可靠性，文件需要在不同位置存储多个副本。HDFS通过多副本机制来实现这一目标。 4. **硬件和操作系统异构性**：分布式文件系统应该能够在不同的硬件和操作系统平台上运行。HDFS使用Java语言开发，具备良好的跨平台能力。 5. **可伸缩性**：系统应支持节点的动态增减，以适应不同规模的数据处理需求。HDFS构建在大量低成本机器之上，具备良好的可伸缩性。 6. **容错**：当客户端或服务器出现故障时，系统仍能正常运行。HDFS通过多副本机制和自动检测恢复机制来保证高可用性。 7. **安全性**：虽然HDFS本身的安全性相对较弱，但可以通过其他方式增强其安全性，例如使用Kerberos认证等。 #### 分布式文件系统的扩展 为了实现高水平的扩展性，分布式文件系统通过将文件分布存储在成千上万个计算节点上形成大型集群。这种方式不仅提高了存储容量，还增强了系统的整体性能和稳定性。 #### HDFS中的块与普通文件系统中的块区别 - **块大小**：HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统中的块，以减少元数据开销和提高存储效率。默认情况下，HDFS的块大小为128MB（在早期版本中为64MB），而普通文件系统的块大小则小得多。 - **数据存储**：即使文件大小小于块大小，HDFS也不会占据整个块的空间。这种设计使得小文件也能高效地存储在HDFS中。 #### 名称节点和数据节点的功能 - **名称节点（NameNode）**：作为HDFS的主控节点，负责维护文件系统的命名空间（包括文件和目录的元数据），以及数据块和数据节点之间的映射关系。 - **数据节点（DataNode）**：是HDFS中的工作节点，负责存储实际的数据块，并根据客户端或名称节点的指令执行数据读写操作。 #### 减轻中心节点负担的方法 HDFS通过分离数据流和控制流来减轻名称节点的负担。具体来说，名称节点不直接参与数据块的传输过程，而是将数据读写操作委托给数据节点完成，从而降低了名称节点的工作负载。 #### 单一名称节点的局限性 - **命名空间限制**：由于名称空间存储在名称节点的内存中，其容量受限于物理内存大小。 - **性能瓶颈**：整个文件系统的吞吐量受到单一名称节点性能的限制。 - **隔离问题**：所有应用程序共享同一个命名空间，难以进行资源隔离。 - **集群可用性**：若名称节点发生故障，则整个集群将不可用。 #### 冗余数据保存策略 HDFS采用多副本机制来保证数据的可靠性。通常情况下，每个数据块会被复制三次，并分散存储在不同的数据节点上。这种策略大大降低了数据丢失的风险。 #### 流水线复制策略 HDFS中的数据复制流程遵循流水线复制策略。具体步骤如下： 1. **客户端**发起文件写入请求。 2. **名称节点**根据当前数据节点的状态选择一系列数据节点，并返回给客户端。 3. **客户端**按照顺序将数据块依次写入各个数据节点。 4. **数据节点**之间形成数据复制链路，以确保数据的完整性和一致性。 #### 错误探测与恢复 - **名称节点故障**：可通过定期备份元数据到另一个文件系统或利用第二名称节点（Secondary NameNode）来恢复。 - **数据节点故障**：数据节点定期向名称节点发送心跳消息。一旦名称节点检测到某数据节点未响应，则将其标记为故障，并启动数据恢复流程。 - **数据损坏**：客户端读取数据时会进行校验，如发现数据损坏，则向其他数据节点请求正确的数据，并通知名称节点进行数据块的重新复制。 #### 不发生故障情况下的读文件过程 1. **客户端**向远程名称节点发起
     
  • 实验2：熟悉常用HDFS操作
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    本实验旨在通过一系列练习帮助学生掌握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，为后续大数据处理打下坚实基础。 实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、实验目的 1. 深入理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色； 2. 掌握并熟练使用用于管理HDFS的常用Shell命令； 3. 了解和熟悉通过Java API与HDFS进行交互的方法。 二、实验平台 1. 系统：建议使用Ubuntu16.04或更高版本的操作系统。
     
  • 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。
     
  • 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。