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JDBC数据库编程实践

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简介:
《JDBC数据库编程实践》是一本专注于Java环境下利用JDBC进行数据库操作的技术书籍,通过大量实例详细讲解了如何高效地连接、查询和管理关系型数据库。适合初学者及中级开发人员阅读。 一、实验目的: (1)熟练掌握使用JDBC操作数据库的全过程; (2)利用预处理语句进行数据库的操作; (3)掌握可滚动及可更新的结果集的基本操作方法; (4)理解在JDBC中实现事务处理的基础方式; (5)了解数据库连接池的工作原理和思想,学会如何在tomcat服务器上配置数据库连接池,并且掌握从连接池获取连接的方法。 (6)初步掌握数据访问层的设计方法,理解web应用的分层架构。

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客服
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  • JDBC
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    《JDBC数据库编程实践》是一本专注于Java环境下利用JDBC进行数据库操作的技术书籍,通过大量实例详细讲解了如何高效地连接、查询和管理关系型数据库。适合初学者及中级开发人员阅读。 一、实验目的: (1)熟练掌握使用JDBC操作数据库的全过程; (2)利用预处理语句进行数据库的操作; (3)掌握可滚动及可更新的结果集的基本操作方法; (4)理解在JDBC中实现事务处理的基础方式; (5)了解数据库连接池的工作原理和思想,学会如何在tomcat服务器上配置数据库连接池,并且掌握从连接池获取连接的方法。 (6)初步掌握数据访问层的设计方法,理解web应用的分层架构。
  • Access习题
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    本书为《Access数据库编程》配套练习册,内容涵盖数据库设计、查询创建及VBA编程等,旨在通过大量实例提升读者的实际操作能力。 此习题适合参加计算机二级Access考试的学生学习,同时也推荐给对Access感兴趣的读者了解。
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    《MySQL实践数据库》是一本专注于MySQL数据库管理与优化的技术书籍,通过实例讲解如何高效设计、操作及维护MySQL数据库。 MySQL官方提供了一个名为employees的练习数据库。
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    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之大验四
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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之大验三
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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。
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    《RDD编程入门实践与数据集》是一本针对初学者介绍Apache Spark中弹性分布式数据集(RDD)基本概念、操作及应用案例的教程。 在大数据处理领域,Spark框架以其高效性、易用性和弹性而闻名,特别是在处理Resilient Distributed Datasets(RDD)方面表现出色。RDD是Spark的核心抽象概念,表示一个只读且分区的数据集,并能在集群中的多个节点上进行并行计算。 本教程将通过“RDD编程初级实践数据集”来深入理解RDD及其操作。 1. **基本概念** - **定义**:在Spark中,RDD是最基础的数据结构形式之一,它是一个不可变的、只读且分区的数据集合。 - **特点**:分布式处理能力、容错机制和可并行计算是其主要优点。 2. **创建RDD** - 通过数据源建立:可以从现有资源如HDFS或本地文件系统中加载数据来生成RDD。 - 使用`SparkContext`操作:例如,可以通过调用`textFile()`方法读取文本段落件以创建新的RDD实例。 3. **操作方式** - 转换操作(Transformation):包括但不限于使用`map()`, `filter()`, `flatMap()`, 和 `reduceByKey()`等函数来生成新数据集。 - 行动操作(Action):如执行`count()`, `collect()`, 或者将计算结果保存为文件的`saveAsTextFile()`。 4. **容错机制** - 检查点功能允许RDD周期性地将其状态存储到持久化存储中,以减少重新计算的成本。 - 血统(Lineage):如果某个分区丢失,Spark可以通过其转换历史记录来重建缺失的数据部分。 5. **数据分区与并行度** - 分区策略通过`partitionBy()`或`repartition()`操作控制如何在节点间分布数据,影响计算效率。 - 并行性优化涉及调整RDD的分区数量以匹配集群资源和任务粒度的最佳实践。 6. **缓存与持久化机制** - 使用如`cache()`, `persist()`等方法将RDD存储于内存中可以加速后续访问速度。 - 不同类型的持久化策略,例如仅保存在内存或磁盘上、或者两者结合使用,可以根据具体需求选择实施。 7. **交互式编程环境** - Spark Shell提供了一个便捷的接口用于快速测试和开发相关的代码片段及操作流程。 8. **案例实践** - 数据加载:可以通过`textFile()`方法读取CSV或JSON格式的数据集。 - 数据清洗与预处理:通过使用如`map()`, `filter()`等函数去除无效记录,筛选特定条件下的数据。 - 分析计算任务:例如利用聚合操作的`reduceByKey()`进行汇总统计、或者采用分组功能的`groupByKey()`实现分类汇总。 - 结果输出步骤:最后可以调用如`saveAsTextFile()`将处理结果写入文件系统中。 通过这个“RDD编程初级实践数据集”,初学者能够动手操作,学习如何在Spark框架内创建、转换和管理RDD,并了解其容错策略及性能优化技巧。实践中遇到的问题与解决方案有助于更深入地理解Spark的工作机制及其最佳使用方式。
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