MapReduce操作HBase数据导入HDFS的实验

本实验旨在通过使用MapReduce将HBase表中的数据批量导入到HDFS上，学习如何使用MapReduce连接并读取HBase数据表，并了解HBase在分布式计算中的应用。 实验环境：Centos 7.5操作系统，Apache Hadoop 2.7.3版本，Apache Zookeeper 3.4.10版本，Eclipse Neon.3 4.6.3版本，Apache HBase 1.2.6版本。 第一部分：HBase编程：读取HBase表数据 1. 实验描述：通过使用MapReduce编程技术，批量将HBase表中的数据导入到HDFS上。通过这个实验，我们将掌握如何连接和读取HBase数据表，并学习HBase在分布式计算中的应用。 2. 主要步骤： a. 修改主机名：将主机名的格式设置为学号+自己的姓名简称。在/etc/hostname文件中将主机名修改为设定的格式。 b. 启动Hadoop集群：在master节点上运行命令，启动Hadoop集群。 c. 启动Zookeeper集群：在master、slave01和slave02节点上分别运行命令，启动Zookeeper集群。 d. 配置HBase：在HBase配置文件中进行一些设置，如设置HBase的根目录、设置HBase的数据存储路径等配置项。 e. 创建HBase表：在HBase Shell中使用HBase API创建一个新的表。 f. 插入数据：使用HBase API将数据插入到创建的表中。 g. 创建MapReduce程序：在Eclipse中创建一个新的Java项目，导入HBase和Hadoop的相关库，编写MapReduce程序来读取HBase表中的数据。 h. 执行MapReduce程序：使用Hadoop集群来运行刚刚创建的MapReduce程序，将HBase表中的数据导入到HDFS上。 i. 检查结果：在HDFS上检查导入的数据，并验证其正确性。 通过完成以上实验步骤，我们可以学习并掌握使用MapReduce编程来连接和读取HBase数据表的技术，同时也可以了解HBase数据库在分布式计算中的应用。这对于研究分布式计算和大数据处理非常重要，而且可以为日后的工作和学习提供基础和参考。