MapReduce操作HBase数据：实验指南

该实验是关于使用MapReduce操作HBase数据的实践，主要涉及Hadoop、Zookeeper、Eclipse和HBase的相关知识。实验环境基于Centos 7.5，使用Apache Hadoop 2.7.3、Apache Zookeeper 3.4.10、Eclipse Neon.34.6.3和Apache HBase 1.2.6。实验内容包括设置主机名、启动Hadoop和Zookeeper集群、启动HBase集群、在HBase Shell中创建表以及编写MapReduce程序来读取和写入HBase数据。 在实验中，首先需要根据要求修改主机名，然后启动Hadoop和Zookeeper集群。Hadoop集群的启动是在Master节点上进行，而Zookeeper集群则需要在Master、Slave01和Slave02三个节点分别启动。接着，启动HBase集群也在Master节点上执行。在HBase Shell中，学生需要按照规定的格式创建一个表，包括指定的列族和子列。例如，创建一个名为学号+姓名的表，至少包含两个列族，每个列族下至少有两个子列，行键由学号+姓名+编号组成。 实验的编程部分涉及MapReduce的使用，主要任务是读取HBase表中的数据并将其批量导入到HDFS上。这通常涉及到编写Mapper和Reducer类。在提供的MemberMapper.java和Main.java代码中，Mapper类负责解析HBase中的数据，Reducer类则可能用于聚合或处理这些数据。实验者需要确保代码完整并正确无误地执行，以便在运行MapReduce作业后生成名为"part-m-00000"的结果文件。这个文件可以使用特定命令从虚拟机拉取到本地计算机，以供后续实验使用。 此外，实验还涵盖了HBase的数据写入，即如何利用MapReduce程序将数据存储回HBase表。这一部分的描述没有给出详细步骤，但通常会涉及创建另一个MapReduce作业，这个作业的Mapper会处理数据并将它们写入HBase。这可能需要使用HBase的TableOutputFormat和HTable类来实现。 通过这个实验，学生将深入了解如何在分布式环境下利用MapReduce与HBase交互，理解大数据处理的基本流程，并掌握HBase在NoSQL数据库中的应用。同时，这也涉及到集群管理、配置优化和错误排查等实际操作技能，对于提升学生的综合IT能力具有重要意义。