第一步，建立 student.tsv 文件。 第二步，编辑 student.tsv 文件，添加以下内容，并保存。 (2) 把数据上传到 hdfs 上 第三步，创建一个目录 在 hdfs 上创建一个目录(-mkdir) 第四步，上传文件 将本地文件系统中的 student.tsv 文件上传到 hdfs 文件系统。(-put) (3) 在 hbase 中创建表 第五步，建表，在 HBase 中创建一个名为 student1 的表，列簇为 info.(create) (4) 将 hdfs 中的数据导入到 hbase 表中，开始运行 MapReduce # yarn jar /usr/local/hbase-1.2.2/lib/hbase-server-1.2.2.jar importtsv Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age student1 /hbase/data1/1.tsv

感谢您提供的步骤，这是一个数据处理的过程，大概的流程如下：

1. 创建一个名为 student.tsv 的文件，并将数据添加到该文件中。
2. 将 student.tsv 文件上传到 HDFS 中。
3. 在 HDFS 上创建一个目录。
4. 将 student.tsv 文件上传到创建的 HDFS 目录中。
5. 在 HBase 中创建一个名为 student1 的表，同时指定列簇为 info。
6. 使用 MapReduce 将 HDFS 中的数据导入到 HBase 表 student1 中。

具体步骤可以参考您提供的命令和参数，这些命令和参数可以实现将数据从本地文件系统上传到 HDFS，然后将数据从 HDFS 导入到 HBase 表中。

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!pip install pandas

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import pandas as pd

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data = pd.read_csv('chipotle.tsv', sep='\t')

# 打印前几行数据
print(data.head())

在上述代码中，我们首先导入了pandas库，并使用`read_csv`函数来读取chipotle.tsv文件数据。`sep='\t'`参数指定了文件的分隔符为制表符。然后，我们使用`head`函数打印了前几行数据。

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print(file_path)

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