本文的目的是讓一個從未接觸Hadoop的人，在很短的時間內快速上手，掌握編譯、安裝和簡單的使用。

HBase的一個典型例子. // You need a configuration object to tell the client where to connect. // But don't worry, the defaults are pulled from the local config file. HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration(); // This instantiates an HTable object that connects you to the "myTable" // table. HTable table = new HTable(config, "myTable");

確定版本，hive的安裝版本必須與本機hadoop的安裝版本相同，要知道hive的安裝版本可以登錄

數據結構（c語言版）習題集答案第1章緒論1.1簡述下列術語：數據，數據元素、數據對象、數據結構、存儲結構、數據類型和抽象數據類型。解：數據是對客觀事物的符號表示。在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中并被計算機程序處理的符號的總稱。數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體進行考慮和處理。數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據結構是相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。存儲結構是數據結構在計算機中的表示。數據類型是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。抽象數據類型是指一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。

第一章概論一、選擇題1、研究數據結構就是研究（D）。A.數據的邏輯結構B.數據的存儲結構C.數據的邏輯結構和存儲結構D.數據的邏輯結構、存儲結構及其基本操作2、算法分析的兩個主要方面是（A）。A.空間復雜度和時間復雜度B.正確性和簡單性C.可讀性和文檔性D.數據復雜性和程序復雜性3、具有線性結構的數據結構是（D）。A.圖B.樹C.廣義表D.棧4、計算機中的算法指的是解決某一個問題的有限運算序列，它必須具備輸入、輸出、（B）等5個特性。

《數據結構與算法》復習題一、選擇題。1．在數據結構中，從邏輯上可以把數據結構分為C。A．動態結構和靜態結構B．緊湊結構和非緊湊結構C．線性結構和非線性結構D．內部結構和外部結構2．數據結構在計算機內存中的表示是指A。A．數據的存儲結構B．數據結構C．數據的邏輯結構D．數據元素之間的關系3．在數據結構中，與所使用的計算機無關的是數據的A結構。A．邏輯B．存儲C．邏輯和存儲D．物理4．在存儲數據時，通常不僅要存儲各數據元素的值，而且還要存儲C。A．數據的處理方法B．數據元素的類型C．數據元素之間的關系D．數據的存儲方法5．在決定選取何種存儲結構時，一般不考慮A。A．各結點的值如何B．結點個數的多少C．對數據有哪些運算D．所用的編程語言實現這種結構是否方便。

第二章習題與解答一判斷題1．線性表的邏輯順序與存儲順序總是一致的。2．順序存儲的線性表可以按序號隨機存取。3．順序表的插入和刪除操作不需要付出很大的時間代價，因為每次操作平均只有近一半的元素需要移動。4．線性表中的元素可以是各種各樣的，但同一線性表中的數據元素具有相同的特性，因此是屬于同一數據對象。5．在線性表的順序存儲結構中，邏輯上相鄰的兩個元素在物理位置上并不一定緊鄰。6．在線性表的鏈式存儲結構中，邏輯上相鄰的元素在物理位置上不一定相鄰。7．線性表的鏈式存儲結構優于順序存儲結構。8．在線性表的順序存儲結構中，插入和刪除時，移動元素的個數與該元素的位置有關。

數據結構總復習一、基本要求掌握的知識點如下：⑴?線性表、順序表和鏈表。要求掌握線性表的概念，兩種存儲結構的實現、優缺點及兩種存儲結構上的基本操作。⑵?棧與隊列。要求掌握棧和隊列的概念，順序棧、鏈棧的操作，棧的應用，循環隊列、循環鏈隊列的操作。⑶?串的基本運算和模式匹配。掌握串的基本運算的含義，了解模式匹配算法和時間復雜度。⑷?多維數組和廣義表。掌握多維數組及特殊矩陣的地址公式，廣義表的運算和存儲。⑸?樹和二叉樹。樹、二叉樹的定義、術語,二叉樹的性質、存儲、遍歷、應用,線索二叉樹的概念，樹與二叉樹的關系。⑹?圖的存儲及其操作。

云計算pig使用Hadoop的普及和其生態系統的不斷壯大并不令人感到意外。Hadoop不斷進步的一個特殊領域是Hadoop應用程序的編寫。雖然編寫Map和Reduce應用程序并不十分復雜，但這些編程確實需要一些軟件開發經驗。ApachePig改變了這種狀況，它在MapReduce的基礎上創建了更簡單的過程語言抽象，為Hadoop應用程序提供了一種更加接近結構化查詢語言(SQL)的接口。因此，您不需要編寫一個單獨的MapReduce應用程序，您可以用PigLatin語言寫一個腳本，在集群中自動并行處理與分發該腳本。PigLatin示例讓我們從一個簡單的Pig示例開始介紹，并剖析該示例。

實現通訊錄管理系統任務：自學C語言中有關鏈表及外部文件的內容，設計出通訊錄管理系統。要求如下所述： ?建立通訊錄信息，信息至少包含編號、姓名、年齡、電話、通訊地址、電子郵箱等； 能夠提供添加、刪除和修改通訊錄信息的功能； 能夠提供按不同方式查詢的功能；如按姓名或年齡、電話等查詢； 將通訊錄保存在文件中；????能夠按表格方式輸出通訊錄信息。?要求：②??根據以上功能需求，自己定義單鏈表結點的存儲結構；③??為了保證所有的數據可以長期被使用，要求程序能將相關數據存儲在外部數據文件中，具體數據格式和文件名、路徑等自定；④??提供友好的用戶界面，方便用戶操作。

Hive概述Hive是建立在Hadoop上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為HQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉MapReduce開發者的開發自定義的mapper和reducer來處理內建的mapper和reducer無法完成的復雜的分析工作。Hive沒有專門的數據格式。Hive可以很好的工作在Thrift之上，控制分隔符，也允許用戶指定數據格式。由于Hive采用了SQL的查詢語言HQL，因此很容易將Hive理解為數據庫

將hbase目錄中的lib中的jar包導入，然后將src目錄中的java下的包導入。

zoomkeeper分布式協作場景一有這樣一個場景：系統中有大約100w的用戶，每個用戶平均有3個郵箱賬號，每隔5分鐘，每個郵箱賬需要收取100封郵件，最多3億份郵件需要下載到服務器中(不含附件和正文)。用20臺機器劃分計算的壓力，從多個不同的網路出口進行訪問外網，計算的壓力得到緩解，那么每臺機器的計算壓力也不會很大了。通過我們的討論和以往的經驗判斷在這場景中可以實現并行計算，但我們還期望能對并行計算的節點進行動態的添加/刪除，做到在線更新并行計算的數目并且不會影響計算單元中的其他計算節點，但是有4個問題需要解決，否則會出現一些嚴重的問題：20臺機器同時工作時，有一臺機器down掉了，其他機器怎么進行接管計算任務，否則有些用戶的業務不會被處理，造成用戶服務終斷。隨著用戶數量增加，添加機器是可以解決計算的瓶頸，但需要重啟所有計算節點，如果需要，那么將會造成整個系統的不可用。

hbase,hive,hadoop一個演示的例子。

Zookeeper作為一個分布式的服務框架，主要用來解決分布式集群中應用系統的一致性問題，它能提供基于類似于文件系統的目錄節點樹方式的數據存儲，但是Zookeeper并不是用來專門存儲數據的，它的作用主要是用來維護和監控你存儲的數據的狀態變化。通過監控這些數據狀態的變化，從而可以達到基于數據的集群管理ZooKeeper是否對ZNode有大小限制如果你仔細看過ZooKeeper的文檔，會發現文檔中對ZNode的大小做了限制，最大不能超過1M。

一、安裝準備1、下載zookeeper-3.3.1，地址：http://www.apache.org/dist/hadoop/zookeeper/zookeeper-3.3.1/2、JDK版本：jdk-6u20-linux-i586.bin3、操作系統：Linux?4、默認前提是安裝完hadoop0.20.2版本：192.168.3.131 namenode???192.168.3.132 datanode???192.168.3.133datanode二、操作步驟（默認在namenode上進行）1、拷貝以上文件到Linux的“/usr/”目錄下。同時新建目錄“/zookeeper-3.3.1”。

HIVE結構Hive是建立在Hadoop上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為QL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉MapReduce開發者的開發自定義的mapper和reducer來處理內建的mapper和reducer無法完成的復雜的分析工作。HIVE架構Hive的結構可以分為以下幾部分：用戶接口：包括CLI,Client,WUI元數據存儲。通常是存儲在關系數據庫如mysql,derby中解釋器、編譯器、優化器、執行器Hadoop：用HDFS進行存儲，利用MapReduce進行計算用戶接口主要有三個：CLI，Client和WUI。其中最常用的是CLI，Cli啟動的時候，會同時啟動一個Hive副本。Client是Hive的客戶端，用戶連接至HiveServer。

Hbase分析報告本文基于環境 hadoop-0.16.4和hbase-0.1.3編寫Hbase是一個分散式開源數據庫，基于Hadoop分散式文件系統，模仿并提供了基于Google文件系統的Bigtable數據庫的所有功能。Hbaes的目標是處理非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行資料，并且有數百萬列元素組成的資料表。Hbase可以直接使用本地文件系統或者Hadoop作爲資料存儲方式，不過爲了提高資料可靠性和系統的健壯性，發揮Hbase處理大資料量等功能，需要使用Hadoop作爲文件系統，那麼我們就先要了解Hadoop文件系統的基本特性和原理，才能更好地理解Hbase的工作方式。Hadoop文件系統Hadoop文件系統是一個能夠兼容普通硬件環境的分散式文件系統，和現有的分散式文件系統不同的地方是Hadoop更注重容錯性和兼容廉價的硬設備，這樣做是爲了用很小的預算甚至直接利用現有機器就實現大流量和大資料量的讀取。

Hbase shell下面我們看看HBase Shell的一些基本操作命令，我列出了幾個常用的HBaseShell命令，如下：?一、一般操作1.查詢服務器狀態hbase(main):024:0>status3servers,0dead,1.0000averageload?2.查詢hive版

Hbase是bigtable的開源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存儲、可伸縮、實時讀寫的數據庫系統。它介于nosql和RDBMS之間，僅能通過主鍵(rowkey)和主鍵的range來檢索數據，僅支持單行事務(可通過hive支持來實現多表join等復雜操作)。主要用來存儲非結構化和半結構化的松散數據。與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器，來增加計算和存儲能力。HBase中的表一般有這樣的特點：1大：一個表可以有上億行，上百萬列2面向列:面向列(族)的存儲和權限控制，列(族)獨立檢索。