物联网数据处理---实验指导书.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除物联网数据处理实 验 指 导 书实验一：熟悉常用的Linux操作（2学时）一、实验目的与要求1、熟悉安装和配置Linux。2、熟悉常用的Linux操作。6、总结在调试过程中的错误。二、实验类型验证型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对Linux的使用有一个更深刻的理解；熟悉Linux的开发环境及程序结构。四、实验仪器安装操作系统：Linux 五、实验内容和步骤熟悉常用的Linux操作请按要求上机实践如下linux基本命令。cd命令：切换目录（1）切换到目录 /usr/local（2）去到目前的上层目录（3）回到自己的主文件夹ls命令：查看文件与目录（4）查看目录/usr下所有的文件mkdir命令：新建新目录（5）进入/tmp目录，创建一个名为a的目录,并查看有多少目录存在（6）创建目录a1/a2/a3/a4rmdir命令：删除空的目录（7）将上例创建的目录a（/tmp下面）删除（8）删除目录a1/a2/a3/a4，查看有多少目录存在cp命令：复制文件或目录（9）将主文件夹下的.bashrc复制到/usr下，命名为bashrc1（10）在/tmp下新建目录test，再复制这个目录内容到/usrmv命令：移动文件与目录，或更名（11）将上例文件bashrc1移动到目录/usr/test（12）将上例test目录重命名为test2rm命令：移除文件或目录（13）将上例复制的bashrc1文件删除（14）rm -rf 将上例的test2目录删除cat命令：查看文件内容（15）查看主文件夹下的.bashrc文件内容tac命令：反向列示（16）反向查看主文件夹下.bashrc文件内容more命令：一页一页翻动查看（17）翻页查看主文件夹下.bashrc文件内容head命令：取出前面几行（18）查看主文件夹下.bashrc文件内容前20行（19）查看主文件夹下.bashrc文件内容，后面50行不显示，只显示前面几行tail命令：取出后面几行（20）查看主文件夹下.bashrc文件内容最后20行（21） 查看主文件夹下.bashrc文件内容，只列出50行以后的数据touch命令：修改文件时间或创建新文件（22）在/tmp下创建一个空文件hello并查看时间（23）修改hello文件，将日期调整为5天前chown命令：修改文件所有者权限（24）将hello文件所有者改为root帐号，并查看属性find命令：文件查找（25）找出主文件夹下文件名为.bashrc的文件tar命令：压缩命令tar -zcvf /tmp/etc.tar.gz /etc（26）在/目录下新建文件夹test,然后在/目录下打包成test.tar.gz（27）解压缩到/tmp目录tar -zxvf /tmp/etc.tar.gzgrep命令：查找字符串（28）从/.bashrc文件中查找字符串examples（29）配置Java环境变量，在/.bashrc中设置（30）查看JAVA_HOME变量的值六、注意事项命令的名称。七、预习与思考题1、Linux 操作系统的安装和使用2、常用的命令实验二：安装Hadoop开发环境（2学时）一、实验目的与要求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。二、实验类型综合型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。四、实验仪器操作系统：Windows系统或者Ubuntu（推荐）。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。五、实验内容和步骤共享文件夹设置virtualbox中ubuntu和windows共享文件夹设置先关闭ubuntu，在virtualbox“设置”中找到“共享文件夹”，点击进入，点击右边添加目录按钮，添加windows中要共享的目录，取一个名。比如我在D盘建一个名为share的文件夹，如下图：重启ubuntu，在ubuntu系统最上端“设备”中找到“共享文件夹”，点击进入，点击右边添加目录按钮，添加第二步操作的共享目录，如进入虚拟Ubuntu，在命令行终端下输入：sudo mkdir /mnt/sharedsudo mount -t vboxsf share /mnt/shared其中share是之前创建的共享文件夹的名字。OK，现在Ubuntu和主机可以互传文件了。要想自动挂载的话，可以在/etc/fstab中添加一项share /mnt/shared vboxsf rw,gid=100,uid=1000,auto 0 0Java安装第一步 获取安装包。到oracle官方去下载jdk安装包，选择版本时注意选择自己的系统的版本。第二步：解压安装sudo tar zxvf ./jdk-7-linux-i586.tar.gz -C /usr/lib/jvm cd /usr/lib/jvm sudo mv jdk1.7.0/ java-7-sun 第三步：修改环境变量vi /.bashrc 添加：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-sun export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 保存退出，输入以下命令使之立即生效。source /.bashrc 第四步：配置默认JDK版本由于ubuntu中可能会有默认的JDK，如openjdk，所以，为了将我们安装的JDK设置为默认JDK版本，还要进行如下工作。执行代码:sudo update-alternatives -install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 300 sudo update-alternatives -install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javac 300 sudo update-alternatives -install /usr/bin/jar jar /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/jar 300 sudo update-alternatives -install /usr/bin/javah javah /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javah 300 sudo update-alternatives -install /usr/bin/javap javap /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javap 300 执行代码：sudo update-alternatives -config java 系统会列出各种JDK版本，如下所示：baidubaidu:$ sudo update-alternatives -config java 有 3 个候选项可用于替换 java (提供 /usr/bin/java)。 选择 路径 优先级 状态 - * 0 /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java 1061 自动模式 1 /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java 1061 手动模式 2 /usr/lib/jvm/java-6-sun/jre/bin/java 63 手动模式 3 /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 300 手动模式 要维持当前值*请按回车键，或者键入选择的编号：3 update-alternatives: 使用 /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 来提供 /usr/bin/java (java)，于 手动模式 中。第五步：测试baidubaidu:$ java -version java version 1.7.0 Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0-b147) Java HotSpot(TM) Server VM (build 21.0-b17, mixed mode) Hadoop安装1、创建hadoop用户安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash接着使用如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提示输入两次密码： sudo passwd hadoop可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题：sudo adduser hadoop sudo最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。2. 安装SSH、配置SSH无密码登陆集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：sudo dpkg -i openssh-server_6.0p1-3ubuntu1_i386.debsudo dpkg -i ssh_6.0p1-3ubuntu1_all.deb安装后，可以使用如下命令登陆本机：ssh localhost利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：$exit # 退出刚才的 ssh localhost$cd /.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost$ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就可以$cat ./id_rsa.pub ./authorized_keys # 加入授权$sudo tar -zxf /下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中$cd /usr/local/$sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop$sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限$cd /usr/local/hadoop$./bin/hadoop version六、注意事项Apache Hadoop官网下载Hadoop2.7.1版本安装文件。七、预习与思考题1、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。实验三：熟悉Hadoop平台（2学时）一、实验目的与要求1、理解 Hadoop平台运行原理。2、熟悉Hadoop的操作二、实验类型设计型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。四、实验仪器安装Ubuntu系统的计算机若干台五、实验内容和步骤1. Hadoop单机配置(非分布式)Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce- examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfsa-z.+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。2. Hadoop伪分布式配置Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的修改为下面配置：同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：Hadoop配置文件说明Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。此外，伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行（官方教程如此），不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数，则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行 format 才行。所以要指定 .dir 和 dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会出错。配置完成后，执行 NameNode 的格式化:成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好，请先设置好 JAVA_HOME 变量，否则后面的过程都是进行不下去的。接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。若出现如下SSH提示，输入yes即可。启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况，如下图所示：这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 /.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA_HOME 变量一样，其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录）：保存后，务必执行 source /.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。成功启动后，可以访问 Web 界面 http:/localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。六、注意事项熟悉Hadoop的配置文件。七、预习与思考题单机版与伪分布式的配置。实验四：Hadoop初级实践（2学时）一、实验目的与要求1、理解 Hadoop平台运行原理。2、熟悉wordcount程序。二、实验类型设计型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。四、实验仪器安装Ubuntu系统的计算机若干台五、实验内容和步骤单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版Hello World，该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的src/examples目录下找到。单词计数主要完成功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。以hadoop用户登录Hadoop服务器。1. 创建本地的示例数据文件：并在这个目录下创建2个文件分别命名为【myTest1.txt】和【myTest2.txt】或者你想要的任何文件名。分别在这2个文件中输入下列示例语句：2. 在HDFS上创建输入文件夹调出终端，输入下面指令：$cd /usr/local/hadoop$./bin/hadoop fs -mkdir hdfsInput执行这个命令时可能会提示类似安全的问题，如果提示了，请使用$./bin/hadoop dfsadmin -safemode leave来退出安全模式。当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入 安全模式。3. 上传本地file中文件到集群的hdfsInput目录下在终端依次输入下面指令：cd hadoop-1.2.1$./bin/hadoop fs -put file/myTest*.txt hdfsInput4. 运行例子：在终端输入下面指令：$./bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput注意，这里的示例程序是1.2.1版本的，可能每个机器有所不一致，那么请用*通配符代替版本号$./bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput应该出现下面结果：Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序，并自动获得Hadoop的配置，同时把类的路径（及其依赖关系）加入到Hadoop的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录，从这里可以看到，这个Job被赋予了一个ID号：job_201202292213_0002，而且得知输入文件有两个（Total input paths to process : 2），同时还可以了解map的输入输出记录（record数及字节数），以及reduce输入输出记录。查看HDFS上hdfsOutput目录内容：在终端输入下面指令：bin/hadoop fs -ls hdfsOutput从上图中知道生成了三个文件，我们的结果在part-r-00000中。使用下面指令查看结果输出文件内容bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000输出目录日志以及输入目录中的文件是永久存在的，如果不删除的话，如果出现结果不一致，请参考这个因素。六、注意事项熟悉Hadoop常用的命令。七、预习与思考题Hadoop的执行过程。实验五：熟悉常用的HDFS操作（2学时）一、实验目的与要求1、理解 Hadoop平台运行原理。2、熟悉HDFS系统二、实验类型设计型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。四、实验仪器安装Ubuntu系统的计算机若干台五、实验内容和步骤1. 编写简单shell脚步1. 使用gedit等任意文本编辑工具，都可以编写shell脚本。使用“gedit test.sh”在当前目录下，创建一个测试shell脚本。shell脚本的后缀习惯性写成“.sh”。1. 2shell脚本的开始需要声明此脚本使用什么程序解析执行，首行为“#!/bin/sh”，标明使用bash解析器解析当前shell脚本。 2. 3完成所有语言都有的入门级显示效果，使用shell脚本打印hello world，第二行为“echo Hello World！”。步骤阅读3. 4由于新建的shell脚本没有执行权限，首先使用“chmod 755 test.sh”对shell脚本添加执行权限。步骤阅读4. 5使用“./test.sh”命令执行新建的shell脚本。步骤阅读5. 6看看自己编写第一个shell脚本执行的结果吧。2. 利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：（1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件；先到Hadoop主文件夹cd /usr/local/hadoop启动Hadoop服务sbin/start-dfs.shsbin/start-yarn.sh创建两个任意文本文件用于实验echo hello world local.txtecho hello hadoop text.txt检查文件是否存在hadoop fs -test -e text.txtecho $?上传本地文件到HDFS系统(上传之后再执行一遍上一步,如果是第一次做HDFS操作第一次做这一步会出错，可以直接做一次hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt就能解决)hadoop fs -put text.txt追加到文件末尾的指令hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt查看HDFS文件的内容hadoop fs -cat text.txt覆盖原有文件的指令(覆盖之后再执行一遍上一步)hadoop fs -copyFromLocal -f local.txt text.txt以上步骤也可以用如下Shell脚步实现if $(hadoop fs -test -e text.txt);then $(hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt);else $(hadoop fs -copyFromLocal -f local.txt text.txt);fi（2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名； Shell命令实现:if $(hadoop fs -test -e /usr/local/hadoop/text.txt);then $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text.txt); else $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text2.txt); fi（3） 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中；hadoop fs -cat text.txt（4） 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息；hadoop fs -ls -h text.txt（5） 给定HDFS中某一个目录，输出该目录下的所有文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息，如果该文件是目录，则递归输出该目录下所有文件相关信息；hadoop fs -ls -R -h /user/tiny（6） 提供一个HDFS内的文件的路径，对该文件进行创建和删除操作。如果文件所在目录不存在，则自动创建目录；Shell命令实现:if $(hadoop fs -test -d dir1/dir2);then $(hadoop fs -touchz dir1/dir2/filename); else $(hadoop fs -mkdir -p dir1/dir2 & hdfs dfs -touchz dir1/dir2/filename); fi删除操作hadoop fs -rm dir1/dir2/filename（7） 提供一个HDFS的目录的路径，对该目录进行创建和删除操作。创建目录时，如果目录文件所在目录不存在则自动创建相应目录；删除目录时，由用户指定当该目录不为空时是否还删除该目录；a) 创建目录hadoop fs -mkdir -p dir1/dir2 b) 删除目录（如果目录非空则会提示not empty，不执行删除）hadoop fs -rmdir dir1/dir2 c) 强制删除目录hadoop fs -rm -r dir1/dir2 （8） 向HDFS中指定的文件追加内容，由用户指定内容追加到原有文件的开头或结尾；追加到文件末尾hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt追加到文件开头hadoop fs -get text.txtcat text.txt local.txthadoop fs -copyFromLocal -f text.txt text.txt（9） 删除HDFS中指定的文件；hadoop fs -rm text.txt（10） 删除HDFS中指定的目录，由用户指定目录中如果存在文件时是否删除目录；a) 删除目录（如果目录非空则会提示not empty，不执行删除）hadoop fs -rmdir dir1/dir2 b) 强制删除目录hadoop fs -rm -R dir1/dir2（11） 在HDFS中，将文件从源路径移动到目的路径。hadoop fs -mv text.txt input3. 编程实现一个类“MyFSDataInputStream”，该类继承“org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream”，要求如下：实现按行读取HDFS中指定文件的方法“readLine()”，如果读到文件末尾，则返回空，否则返回文件一行的文本。package com.zucc.tiny.hdfs;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.text.SimpleDateFormat;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*;public class MyFSDataInputStream extends FSDataInputStream public MyFSDataInputStream(InputStream in) super(in); / TODO Auto-generated constructor stub public static String readline(Configuration conf, String remoteFilePath) throws IOException FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path remotePath = new Path(remoteFilePath); FSDataInputStream in = fs.open(remotePath); BufferedReader d = new BufferedReader(new InputStreamReader(in); String line = null; if(line=d.readLine()!=null) d.close(); in.close(); fs.close(); return line; else d.close(); in.close(); fs.close(); return null; public static void main(String args) Configuration conf = new Configuration(); conf.set(,hdfs:/localhost:9000); String remoteFilePath = /user/tiny/text.txt; / HDFS路径 try System.out.println(读取文件: + remoteFilePath); System.out.println(MyFSDataInputStream.readline(conf, remoteFilePath); System.out.println(n读取完成); catch (IOException e) / TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); 4. 查看Java帮助手册或其它资料，用“.URL”和“org.apache.hadoop.fs.FsURLStreamHandlerFactory”编程完成输出HDFS中指定文件的文本到终端中。package com.zucc.tiny.hdfs;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import .URL;import org.apache.hadoop.fs.*;import org.apache.hadoop.io.IOUtils;public class FsUrl static URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory(); public static void cat(String remoteFilePath) throws IOException InputStream in = null; try in = new URL(hdfs,localhost,9000,remoteFilePath).openStream(); IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); finally IOUtils.closeStream(in); /* * 主函数 */ public static void main(String args) String remoteFilePath = /user/tiny/text.txt; / HDFS路径 try System.out.println(读取文件: + remoteFilePath); FsUrl.cat(remoteFilePath); System.out.println(n读取完成); catch (Exception e) e.printStackTrace(); 六、注意事项熟悉HDFS常用的命令。七、预习与思考题HDFS的执行过程。实验六：熟悉常用的HBase操作（2学时）一、实验目的与要求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、实验类型设计型三、实验原理及说明通过实际操作，使学生对HBase的使用有一个更深刻的理解；熟悉HBase的开发环境。四、实验仪器操作系统：LinuxHadoop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五、实验内容和步骤把 HBase 压缩包放到 Home 文件夹中右键打开终端，解压 HBase 到/usr/localsudo tar zxvf hbase-1.2.3-bin.tar.gz -C /usr/local重命名方便后续操作sudo mv /usr/local/hbase-1.2.3/ /usr/local/hbase/获取文件夹权限(tiny改为你的主机名)sudo chown -R tiny /usr/local/hbase/设置环境变量sudo gedit /etc/profile在最后一行添加内容:#set hbase pathexport PATH=$PATH:/usr/local/hbase/bin使环境变量生效source /etc/profile配置Hbase的配置文件进入/usr/local/hbase/conf/cd /usr/local/hbase/conf/配置hbase-env.shgedit hbase-env.sh在最后一行添加内容:配置hbase-site.xmlgedit hbase-site.xml在标签中添加内容: hbase.rootdir hdfs:/localhost:9000/hbase hbase.cluster.distributed true启动 Hadoop进入 Hadoop 主文件夹cd /usr/local/hadoop/开启 Hadoop 相关进程sbin/start-dfs.shsbin/start-yarn.sh启动 HBase进入HBase主文件夹cd /usr/local/hbase/开启HBase相关进程bin/start-hbase.sh查看 jps进入 Hbase Shell创建一个表以便实验使用create student,score1. 用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务：（1） 列出HBase所有的表的相关信息，例如表名；a) 以列表的形式显示所有数据表list b) 查看表的结构describe student c) 查询表是否存在exists student d) 查询表是否可用is_enabled student（2） 在终端打印出指定的表的所有记录数据；scan student（3） 向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列；put student,s001,score:math,100（4） 向student表,删除指定列delete student,s001,score:math（5） 统计表的行数。count student2. 现有以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据：学生表（Student）学号（S_No）姓名（S_Name）性别（S_Sex）年龄（S_Age）2015001Zhangsanmale232015003Maryfemale222015003Lisimale24课程表（Course）课程号（C_No）课程名（C_Name）学分（C_Credit）123001Math2.0123002Computer Science5.0123003English3.0 选课表（SC）学号（SC_Sno）课程号（S