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）
| 学号（S_No） | 姓名（S_Name） | 性别（S_Sex） | 年龄（S_Age） |
|---|---|---|---|
| 2015001 | Zhangsan | male | 23 |
| 2015002 | Marry | female | 22 |
| 2015003 | Lisi | male | 24 |
命令如下
ssh localhost
start-dfs.sh
start-hbase.sh
hbase shell
create 'Student', 'S_No', 'S_Name', 'S_Sex', 'S_Age'
put 'Student', '001', 'S_No', '2015001'
put 'Student', '001', 'S_Name', 'Zhangsan'
put 'Student', '001', 'S_Sex', 'male'
put 'Student', '001', 'S_Age', '23'
put 'Student', '002', 'S_No', '2015002'
put 'Student', '002', 'S_Name', 'Marry'
put 'Student', '002', 'S_Sex', 'female'
put 'Student', '002', 'S_Age', '22'
put 'Student', '003', 'S_No', '2015003'
put 'Student', '003', 'S_Name', 'Lisi'
put 'Student', '003', 'S_Sex', 'male'
put 'Student', '003', 'S_Age', '24'
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 |
- 编写map函数，reduce函数
- 将其权限作出相应修改
- 本机上测试运行代码
- 放到HDFS上运行
- 下载并上传文件到hdfs上
- 用Hadoop Streaming命令提交任务
这里所有的操作均在用户目录下 ~
首先把hdfs中input里面的txt文件清除，然后放入需要分析的文本文件，命令如下
hdfs dfs -rm input/*.txt
hdfs dfs -put ~/lyric.txt input/
在目录下创建mapper.py
内容如下：
import sys
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
words = line.split()
for word in words:
print('%s\t%s' % (word, 1))
在目录下创建reducer.py
内容如下：
from operator import itemgetter
import sys
current_word = None
current_count = 0
word = None
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
word, count = line.split('\t', 1)
try:
count = int(count)
except ValueError:
continue
if current_word == word:
current_count += count
else:
if current_word:
print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
current_count = count
current_word = word
if current_word == word:
print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
接下来配置.bashrc文件，将streaming的路径配置到环境变量中
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar
配置好后在目录下创建run.sh
内容如下：
hadoop jar $STREAM \
-D stream.non.zero.exit.is.failure=false \
-file /home/hadoop/mapper.py \
-mapper 'python /home/hadoop/mapper.py' \
-file /home/hadoop/reducer.py \
-reducer 'python /home/hadoop/reducer.py' \
-input /user/hadoop/input/*.txt \
-output /user/hadoop/wcoutput
在配置mapper和reducer中，加入了python，不然运行出错。
还有上面的命令中加入-D stream.non.zero.exit.is.failure=false 是因为运行时抛出异常
java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed wi
这个异常是streaming默认的情况下，mapper和reducer的返回值不是0，被认为异常任务，将被再次执行，默认尝试4次都不是0，整个job都将失败。
现在在本目录下写入命令source run.sh即可运行，之后在运行命令hdfs dfs -cat wcoutput/*就可看见执行后代码后的结果
参考链接
https://blog.csdn.net/deqingguo/article/details/7448427
https://blog.csdn.net/liang0000zai/article/details/50547177