熟悉常用的HBase操作,编写MapReduce作业

1. 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)(不包括最后一列)

学号(S_No)

姓名(S_Name)

性别(S_Sex)

年龄(S_Age)

课程(course)

2015001

Zhangsan

male

23

 

2015003

Mary

female

22

 

2015003

Lisi

male

24

数学(Math)85

复制代码
***创建数据表studen
   其中info,course分别为表studen的两个列族,
info存储学生个人信息——学号、姓名、性别、年龄
course 则存储课程信息***
create 'studen','info','course'



接着添加学号为2015001的学生信息
put 'studen','001','info:S_No','2015001'
此行代码插入一个行健为001的数据,且在列族info中添加一个列S_No,值为2015001。同时由于Hbase一次只能添加一个列数据,所以下面继续添加2015001其他信息
put 'studen','001','info:S_Name','Zhangsan'
put 'studen','001','info:S_Sex','male'
put 'studen','001','info:S_Age','23'
复制代码

  

2. 用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务:

  • 列出HBase所有的表的相关信息;list
  • 在终端打印出学生表的所有记录数据;
  • 向学生表添加课程列族;
  • 向课程列族添加数学列并登记成绩为85;
  • 删除课程列;
  • 统计表的行数;count 's1'
  • 清空指定的表的所有记录数据;truncate 's1'
list
scan 'Student'
alter 'Student', NAME=>'S_Course'
put 'Student', '001', 'S_Course:math', '85'
alter 'Student', {NAME=>'S_Course', METHOD=>'delete'}
count 'Student'
truncate 'Student'

3. 用Python编写WordCount程序任务

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

  1. 编写map函数,reduce函数
  2. 将其权限作出相应修改
  3. 本机上测试运行代码
  4. 放到HDFS上运行
  5. 下载并上传文件到hdfs上
  6. 用Hadoop Streaming命令提交任务
  1. 编写map函数,reduce函数
    1. 复制代码
      #!/usr/bin/env python
      import sys
      for i in stdin:
          i = i.strip()
          words = i.split()
          for word in words:
          print '%s	%s' % (word,1)
      复制代码
    2. 复制代码
      #!/usr/bin/env python
      from operator import itemgetter
      import sys
      
      current_word = None
      current_count = 0
      word = None
      
      for i in stdin:
          i = i.strip()
          word, count = i.split('	',1)
          try:
          count = int(count)
          except ValueError:
          continue
      
          if current_word == word:
          current_count += count 
          else:
          if current_word:
              print '%s	%s' % (current_word, current_count)
          current_count = count
          current_word = word
      
      if current_word == word:
          print '%s	%s' % (current_word, current_count)
      复制代码
  2. 将其权限作出相应修改
    1. chmod a+x /home/hadoop/mapper.py
  3. 本机上测试运行代码
    1. echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/wc/mapper.py
      
      echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/wc/mapper.py | sort -k1,1 | /home/hadoop/wc/reducer.p
  4. 放到HDFS上运行
  5. 下载并上传文件到hdfs上
  6. 用Hadoop Streaming命令提交任务
cd  /home/hadoop/wc
wget http://www.gutenberg.org/files/5000/5000-8.txt
wget http://www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt
  1. cd /usr/hadoop/wc hdfs dfs -put /home/hadoop/hadoop/gutenberg/*.txt /user/hadoop/input
原文地址:https://www.cnblogs.com/verson/p/9011221.html