大数据实验报告【全集】

小鱼儿 2023-02-14 02:46 232阅读 0赞

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]![20200602230101502.png][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

所用教材↑，[配套PPT][PPT]和[厦门大学林子雨配套MOOC][MOOC]内容和书里的内容差不多。

【意味着课上不好好听，课下你还能看教科书补(╹ڡ╹ )】建议先实验再听课或看书。

若对你有帮助的话，记得点赞、关注我哦！实验中遇到不少困难，故本文较长，请耐心阅览！

实验标题：①**安装Hadoop**；②**HDFS编程(安装)**；③**HDFS编程**；④**Mapreduce编程**

大数据类开放在线实践课程（能模拟实验，推荐）：[https://www.educoder.net/paths/158][https_www.educoder.net_paths_158]

◉ 实验中用到的Linux命令：

cd /home/hadoop #把/home/hadoop设置为当前目录
    cd .. #返回上一级目录
    cd ~ #进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。在 Linux 系统中，~代表的是用户的主文件夹，
    #即“/home/用户名”这个目录，如果当前登录用户名为 hadoop，则~就代表“/home/hadoop/”这个目录
    ls #查看当前目录中的文件
    ls -l #查看文件和目录的权限信息
    mkdir input #在当前目录下创建input子目录
    mkdir -p src/main/scala #在当前目录下，创建多级子目录src/main/scala
    cat /proc/version #查看Linux系统内核版本信息
    cat /home/hadoop/word.txt #把/home/hadoop/word.txt这个文件全部内容显示到屏幕上
    cat file1 file2 > file3 #把当前目录下的file1和file2两个文件进行合并生成文件file3
    head -5 word.txt #把当前目录下的word.txt文件中的前5行内容显示到屏幕上
    cp /home/hadoop/word.txt /usr/local/ #把/home/hadoop/word.txt文件复制到“/usr/local”目录下
    rm ./word.txt #删除当前目录下的word.txt文件
    rm –r ./test #删除当前目录下的test目录及其下面的所有文件
    rm –r test* #删除当面目录下所有以test开头的目录和文件
    
    tar -zxf ~/下载/spark-2.1.0.tgz -C /usr/local/ #把spark-2.1.0.tgz这个压缩文件解压到/usr/local目录下
    mv spark-2.1.0 spark #把spark-2.1.0目录重新命名为spark
    chown -R hadoop:hadoop ./spark # hadoop是当前登录Linux系统的用户名，把当前目录下的spark子目录的所有权限，
    #赋予给用户hadoop
    ifconfig #查看本机IP地址信息
    exit #退出并关闭Linux终端

◉ Vim编辑器命令：

sudo apt-get install vim
    vim word.txt
    按Esc退出编辑   i编辑
    :x 或 :wq 回车，保存后退出
    :q 回车，不保存并退出
    :q! 回车，不保存并强制退出

◉ 每次重新启动虚拟机，或者在不同的地方（实验室或者宿舍）启动虚拟机，IP地址都可能会发生变化，所以每次登录Ubuntu系统以后，都需要重新查询IP地址 = “inet地址”。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

◉ virtual box怎么全屏显示？

启动Linux系统后，在虚拟机窗口的“设备”处选择“安装增强功能”，点击“运行”后会弹出授权窗体，安装后即可全屏。

![20200601233849336.png][]![20200601233859216.png][]一阵子不用虚拟机就忘怎么操作。

◉ 关于Linux下JDK：

$ which java 查看JDK的安装路径/usr/java/jdk/jdk1.8.0\_172/

$ rm -rf /usr/java/jdk/jdk1.8.0\_172/ 卸载JDK，并如下图所示，在~/.bashrc文件中把相关JAVA\_HOME的配置信息删除。

$ java -version 或 $ java 或 $ javac 检查JDK版本，即检查是否存在JDK

始终无法自如更换JDK版本，网上多半说的是这种方法：[https://blog.csdn.net/apple\_4872330/article/details/104615894?utm\_medium=distribute.pc\_relevant.none-task-blog-baidujs-3][https_blog.csdn.net_apple_4872330_article_details_104615894_utm_medium_distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-3]

**我觉得我的方法更简单 ↓**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

> ## 实验一 安装Hadoop（黑字基本都是废话，往下拉有推荐链接和我踩过的坑） ##

**一、实验目的**

1. 掌握Linux虚拟机安装方法或者双操作系统安装方法。Hadoop在Linux操作系统上运行可以发挥最佳性能，鉴于目前很多读者可能正在使用Windows操作系统，因此，为了完成本书的后续实验，这里有必要通过本实验让读者掌握在Windows操作系统上搭建Linux虚拟机的方法，以及安装双操作系统的方法（同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统）。

2. 掌握Hadoop的**伪分布式安装**方法。很多读者并不具备集群环境，需要在一台机器上模拟一个小的集群，因此，需要通过本实验让读者掌握在单机上进行Hadoop的伪分布式安装方法。

**（实验一就是让伪分布式安装Hadoop，我见有些同学**用Win10的Linux子系统（不装虚拟机和双系统的方法）**来做此实验，也不失为一种很好的选择，推荐这篇博文：**[手把手教你启用Win10的Linux子系统（超详细）][Win10_Linux][https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/82663977][Win10_Linux]**）**

![20200531232939734.png][]

**二、实验平台**

操作系统：Windows系统或者Ubuntu（或CentOS7）。

虚拟机软件：推荐使用的开源虚拟机软件为VirtualBox 。VirtualBox是一款功能强大的免费虚拟机软件，它不仅具有丰富的特色，而且性能也很优异，简单易用，可虚拟的系统包括Windows、Mac OS X、Linux、OpenBSD、Solaris、IBM OS2甚至Android 4.0系统等操作系统。读者可以在Windows系统上安装VirtualBox软件，然后在VirtualBox上安装并且运行Linux操作系统。本次实验默认的Linux发行版为Ubuntu14.04。

**三、实验内容和要求**

读者需要构建起Linux系统环境，并在Linux系统上安装Hadoop。

构建Linux系统环境，有两种方式：（1）在Windows系统上安装Linux虚拟机；（2）安装双操作系统，即在电脑上同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统。

建议电脑比较新或者配置内存4G以上的电脑可以选择虚拟机安装，电脑较旧或配置内存小于等于4G的电脑强烈建议选择双系统安装，否则，在配置较低的计算机上运行LInux虚拟机，系统运行速度会非常慢。鉴于目前读者的计算机硬件配置一般不高，建议采用双系统安装。

建议读者在完成下列实验之前，仔细阅读网络教程：林子雨老师的blog是我目前看到最简洁明了的，**务必看！**

### 2015年出的教程：[http://dblab.xmu.edu.cn/blog/285/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_285] ###

### 针对3.1.3新版出的教程：[http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_2441-2] ###

**注意：Hadoop版本不同，操作方式会有些许不同！**

**3.1 下载相关软件**

如果读者正在使用Linux操作系统，可以跳过本步，不需要下载相关软件。如果读者正在使用Windows操作系统，并且选择虚拟机方式安装Linux系统，请下载VirtualBox虚拟机软件和Ubuntu14.04镜像文件。同时到Apache Hadoop官网下载Hadoop2.7.1版本安装文件。

**3.2 安装Linux系统**

读者可以选择下面两种方式中的一种方式来安装Linux系统。

**3.2.1 虚拟机方式**

如果读者正在使用Linux操作系统，则不需要了解Windows系统上的Linux虚拟机安装方法。如果读者正在使用Windows操作系统，则需要在Windows系统上安装Linux虚拟机。首先，在Windows系统上安装虚拟机软件VirtualBox；然后，在虚拟机软件VirtualBox上安装Ubuntu14.04操作系统。

**3.2.2 双系统方式**

在电脑上同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统。可以参考“百度经验”中的安装指南。

第一步：制作安装U盘

根据下面指南，在一个U盘上制作启动安装盘，然后，电脑启动后，就可以从U盘启动安装Ubuntu系统。

http://jingyan.baidu.com/article/59703552e0a6e18fc007409f.html

第二步：双系统安装

请根据下面指南完成双系统安装：

[http://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6fa3b905f1a44052bd.html][http_jingyan.baidu.com_article_dca1fa6fa3b905f1a44052bd.html]

**3.3 进行Hadoop伪分布式安装**

在Linux环境下完成伪分布式环境的搭建，并运行Hadoop自带的WordCount实例检测是否运行正常。

--------------------

### 我的配置：Ubuntu18.04.3LST + Hadoop3.1.3 + JDK-Linux-14.0.1 ###

### 我踩过的坑：namenode格式化后，既没有Data文件夹，也无法启动DataNode进程 ###

明明按照林子雨老师的步骤一步步做的o(≧口≦)o 很多同学都没有遇到我这类问题，是人品的关系吗。。。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]**但我的输出结果如下 ↓**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]![20200602211803724.png][]

**用林子雨老师的方法无效**![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]**百度失败**

**尝试Hadoop2.7.7（有些同学就没问题）不仅没有DataNode和SecondaryNameNode还报错 \_(:з)∠)\_**

**![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### 终于迎来了问题的突破口！ ###

我看了这篇文章，文末解决了我的问题：[https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7647686.html\#\_label0][https_www.cnblogs.com_zhangyinhua_p_7647686.html_label0]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]**问题解决后的运行结果 ↓**

![20200602211149273.png][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

验证Hadoop是否启动成功？

以前的版本访问MapReduce的页面：[http://localhost:50030][http_localhost_50030] HDFS的页面：[http://localhost:50070][http_localhost_50070]

3.x的版本访问Hadoop Administration：[http://localhost:9870][http_localhost_9870]

> ## 实验二 HDFS编程 ##

**一、实验目的**

熟悉HDFS操作常用的Java API。

**二、实验平台**

操作系统：Linux

Hadoop版本：2.6.0或以上版本

JDK版本：1.6或以上版本

Java IDE：Eclipse

**三、实验内容和要求**

在完成以下实验之前，请认真阅读“大数据课程学生服务站”的学习指南栏目中的相关内容，具体请参见《大数据技术原理与应用 第三章 Hadoop分布式文件系统 学习指南》，

### 2015年出的教程： [http://dblab.xmu.edu.cn/blog/290-2/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_290-2] ###

###  2020年出的教程：[http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2460-2/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_2460-2] ###

1.  编写一个Java程序，打开一个HDFS中的文件，并读取其中的数据，输出到标准输出；
2.  编写一个Java程序，新建一个HDFS文件，并向其中写入你的名字；
3.  编写一个Java程序，判断HDFS上是否存在某个文件？

要求：在实验报告中，给出实验过程的一些必要截图，并附上源代码。

--------------------

### 装Ubuntu时警告10G磁盘空间快见底了，我还没装什么软件呐。。。 ###

我参考了这些文章：

VirtualBox 扩展虚拟硬盘容量 [https://blog.csdn.net/ganshuyu/article/details/17954733][https_blog.csdn.net_ganshuyu_article_details_17954733]

注\*：我$partprobe会报Warning，在别的博文里看到：使用partprobe重载分区只能是对不同的硬盘才能及时生效。对于同一块硬盘，修改过分区信息后，必须重启系统才能使修改过的分区信息生效。

控制器SATA和IDE是什么? [https://zhidao.baidu.com/question/49756416.html][https_zhidao.baidu.com_question_49756416.html]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

VBOX UBUNTU虚拟机扩容方案 虚拟分配空间转换为实际分配空间 将新开辟的/dev/sda2挂载到用户下面[https://www.freesion.com/article/959318019/][https_www.freesion.com_article_959318019]

VMware+Ubuntu18.04 磁盘扩容 用GParted工具将/dev/sda1与/dev/sda2合并[https://blog.csdn.net/lhl\_blog/article/details/86636217][https_blog.csdn.net_lhl_blog_article_details_86636217]

### 我用了最后一篇的方法，主要是简单，还有我不知道挂载到用户下面的/dev/sda2怎么用（怎么改软件默认下载路径）。 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

![20200604104220773.png][]

**挂载**是指给磁盘分区（包括被虚拟出来的磁盘分区）分配一个盘符。在第三方软件，如磁盘分区管理软件、虚拟磁盘软件中，也附带有挂载功能。在linux操作系统中，挂载是指将一个设备（通常是存储设备）挂接到一个已存在的目录上。我们要访问存储设备中的文件，必须将文件所在专的分区挂载到一个已存在的目录上，然后通过访问这个目属录来访问存储设备。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][] ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

新版Ubuntu自带“磁盘”工具，和另外下载的GParted功能一样，所以也可以不下载GParted。

### 我又踩坑了：没注意看上半部分教程，搞了半天没理解/user/hadoop目录哪来的？5个文件怎么被执行？所以一定要认真看林子雨老师的教程 ↓ ###

**林子雨老师给的示例：**在目录“hdfs://localhost:9000/user/hadoop”下**先上传**5个文件file1.txt、file2.txt、file3.txt、file4.abc和file5.abc，要求从该目录中过滤出所有后缀名不为“.abc”的文件，对过滤之后的文件进行读取，并将这些文件的内容合并到文件“hdfs://localhost:9000/user/hadoop/merge.txt”中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

![20200609214030705.png][]

### 示例结果： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

### 实验结果： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]把 f.txt 先上传到HDFS的“/user/”目录下

①只读取了一行，想全部读取可以写个for循环。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

②把全部内容改写成“Hello world”。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 26][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 27][]

③检查文件是否存在。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 28][]

> ## 实验三 HBase编程 ##

**一、实验目的**

1. 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色；

2. 熟练使用HBase操作常用的Shell命令；

3. 熟悉HBase操作常用的Java API。

**二、实验平台**

操作系统：Linux

Hadoop版本：2.6.0或以上版本

HBase版本：1.1.2或以上版本

JDK版本：1.6或以上版本

Java IDE：Eclipse

**三、实验内容和要求**

### 我的配置：Ubuntu18.04.3LST + Hadoop3.1.3 + JDK-Linux-14.0.1 + HBase-2.2.5 ###

### 2020年出的教程：[http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2442-2/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_2442-2] ###

![20200609221233873.png][]

1. 根据上面给出的表格，用Hbase Shell模式设计student学生表格。

a）设计完后，用scan指令浏览表的相关信息，给出截图。

b）查询zhangsan 的Computer成绩。给出截图。

c）修改lisi的Math成绩，改为95。给出截图。

2. 根据上面已经设计出的student，用Hbase API编程。

a）添加数据：English:45 Math:89 Computer:100

![2020060922145887.png][]

b）获取scofield的English成绩信息

--------------------

### 命令'vim'可在'usr/bin/vi/处找到 由于/usr/bin不在PATH环境变量中,故无法找到该命令。 ###

### 命令'lesspipe'可在以下位置找到... 由于/bin:/usr/bin不在PATH环境变量中，故无法找到该命令。 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 29][]

### 解决方法：检查 ~/.bashrc 文件，路径是否写对。 ###

### ![20200610110026961.png][] ###

### 一定要记得关HBase和Hadoop，不然再次打开时就会报错！ ###

### 在HBase shell中出现error: KeeperErrorCode = NoNode for /hbase/master ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 30][]

![20200611135401805.png][]

参考：[https://blog.csdn.net/shijinxin3907837/article/details/101544390][https_blog.csdn.net_shijinxin3907837_article_details_101544390]

### 解决方法：在没有重要文件得情况下，删除tmp文件夹，重新初始化 ###

![20200611140320828.png][]

### 实验代码： ###

import java.io.IOException;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
    import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
    import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
    import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
    import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
    import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
    import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
     
    public class hbase_insert {
    
          //三个静态成员对象
    	  public static Configuration configuration;//管理HBase的配置信息
          public static Connection connection;//管理HBase的连接
          public static Admin admin;  //管理HBase数据库的表信息
    	public static void main(String[] args) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		 configuration  = HBaseConfiguration.create();//使用默认的HBase配置文件创建configuration          configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");//连接hbase
             try{
                 connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
                 admin = connection.getAdmin();
             }catch (IOException e){
                 e.printStackTrace();
             }
             try {//插入的信息
    			insertRow("student","scofield","score","English","45");
    			insertRow("student","scofield","score","Math","89");
    			insertRow("student","scofield","score","Computer","100");
    		} catch (IOException e) {//异常处理
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}
             close();
    	}
    	 public static void insertRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,
    			 String col,String val) throws IOException {
             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
             Put put = new Put(rowKey.getBytes());
             put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes());
             table.put(put);
             table.close();
         }
          //关闭连接
    	  public static void close(){
                try{
                    if(admin != null){
                        admin.close();
                    }
                    if(null != connection){
                        connection.close();
                    }
                }catch (IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
         }
    }

### 实验结果： ###

参考：大数据——四种数据库(MySQL,HBase,MongoDB,Redis)操作实例总结[https://blog.csdn.net/weixin\_43042683/article/details/106230370][https_blog.csdn.net_weixin_43042683_article_details_106230370]

先开Hadoop→HBase（最不方便的是中途你最好不要写错一个字，不然很容易报错）→先关HBase→Hadoop

① 用Hbase Shell模式设计student学生表格，用scan指令浏览表的相关信息

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 31][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 32][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 33][]

②查询 zhangsan 的Computer成绩

![20200611151533723.png][]

③修改 lisi 的Math成绩，改为95

![20200611151609254.png][]

④用Hbase API编程，添加数据：English:45 Math:89 Computer:100

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 34][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 35][]

⑤获取 scofield 的English成绩信息

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 36][]

> ## 实验四 MapReduce编程 ##

**一、实验目的**

1. 理解Hadoop中MapReduce模块的处理逻辑

2. 熟悉MapReduce编程

**二、实验平台**

操作系统：Linux

工具：Eclipse或者Intellij Idea等Java IDE

**三、实验内容和要求**

### **2020年出的教程：**[http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2481-2/][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_2481-2] ###

1. 在电脑上新建文件夹input，并input文件夹中创建三个文本文件：file1.txt,file2.txt,file3.txt

三个文本文件的内容分别是：

file1.txt: hello dblab world

file2.txt: hello dblab hadoop

file3.txt: hello mapreduce

2. 启动hadoop伪分布式，将input文件夹上传到HDFS上

3. 编写mapreduce程序，实现单词出现次数统计。统计结果保存到hdfs的output文件夹。

4. 获取统计结果（给出截图或相关结果数据）

--------------------

### 实验代码： ###

import java.io.IOException;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.StringTokenizer;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
    
    public class WordCount {
        public WordCount() {
        }
         public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
            if(otherArgs.length < 2) {
                System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
                System.exit(2);
            }
            Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
            job.setJarByClass(WordCount.class);
            job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
            job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
            for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
                FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
        }
        public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
            private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text word = new Text();
            public TokenizerMapper() {
            }
            public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
                StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); 
                while(itr.hasMoreTokens()) {
                    this.word.set(itr.nextToken());
                    context.write(this.word, one);
                }
            }
        }
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
            private IntWritable result = new IntWritable();
            public IntSumReducer() {
            }
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
                int sum = 0;
                IntWritable val;
                for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                    val = (IntWritable)i$.next();
                }
                this.result.set(sum);
                context.write(key, this.result);
            }
        }
    }

### 实验结果： ###

①编写mapreduce程序，实现单词出现次数统计。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 37][]

②在电脑上新建文件夹input，并input文件夹中创建三个文本文件：file1.txt,file2.txt,file3.txt，启动hadoop伪分布式，将input文件夹上传到HDFS上

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 38][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 39][]

③统计结果保存到hdfs的output文件夹。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 40][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 41][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 42][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 43][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 44][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200531222150248.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200602230101502.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602230101502.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200531181822336.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[PPT]: http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/
[MOOC]: http://www.icourse163.org/course/XMU-1002335004
[https_www.educoder.net_paths_158]: https://www.educoder.net/paths/158
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200605000434569.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200608205723482.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Win10_Linux]: https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/82663977
[20200531232939734.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200531232939734.png
[http_dblab.xmu.edu.cn_blog_285]: http://dblab.xmu.edu.cn/blog/285/
[http_dblab.xmu.edu.cn_blog_2441-2]: http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/
[http_jingyan.baidu.com_article_dca1fa6fa3b905f1a44052bd.html]: http://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6fa3b905f1a44052bd.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602201120599.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602200525887.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200602211803724.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602211803724.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602201451591.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602204632638.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602210559687.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602210619493.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_www.cnblogs.com_zhangyinhua_p_7647686.html_label0]: https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7647686.html#_label0
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602212151713.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200602211149273.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602211149273.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200602213502344.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[http_localhost_50030]: http://localhost:50030
[http_localhost_50070]: http://1.0.0.5:50070
[http_localhost_9870]: http://localhost:9870
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200604184145916.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200604104204464.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200604104220773.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200604104220773.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200604184922278.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200604185339773.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200609213909219.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200609213944957.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200609214002977.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxNTg3NjEy,size_16,color_FFFFFF,t_70
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