大数据技术之Hadoop(HDFS).docx详细文档

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。
传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。
由于NFS中，文件是存储在单机上，因此无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFSServer时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈。
另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。
某种程度上，NFS不是一种典型的分布式系统，虽然

可视化hadoop页面工具,可以查看存储文件及路径,谢谢

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

上传文件到HDFS的java代码实现。
已经测试了，可以直接运行。

这是一个完整的代码，里面的eclipse整合了elasticsearch和hdfs大数据平台，可以用于搜索，IK分词等功能。

Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

（1）创建RDD（2）将RDD转为DataFrame（3）调用registerTempTable，注册为表，表名为：tb_book（4）使用使用sql语句查询前15条（5）模糊查询书名包含“微积分”的书（6）输出图书的前10行的name和price字段信息（7）统计书名包含“微积分”的书的数量（8）查询评分大于9的图书，，且只展示前10条（9）计算所有书名包含“微积分”的评分平均值（10）把书目按照评分从高到低进行排列，且只展示前15条（11）把图书按照出版社进行分组，统计出不同出版社图书的总数(12)将书名包含“微积分”的书记录保存到本地或HDFS上，且保存的格式为csv，文件名为：学号.csv（13）然后再从该csv文件加载，创建DataFrame，并查询和显示

个人笔记_hadoop之hdfs架构详解

该文档的目录如下：1.1实验目的1.2实验环境V1.3实验步骤1.3.1安装eclipse1.3.2安装Hadoop-EclipsePlugin1.3.3配置Hadoop-EclipsePlugin1.3.4在Eclipse中操作HDFS中的文件1.3.5在Eclipse中创建MapReduce项目附:查看HDFS文件系统数据的三种方法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。