熟悉常用的HBase操作，编写MapReduce作业

时间：2023-03-09 08:27:21
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）

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.****.net/deqingguo/article/details/7448427

https://blog.****.net/liang0000zai/article/details/50547177

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