HBase与Eclipse集成

2016-04-06 660

1 开发环境

1、系统：Windows

2、IDE工具：Eclipse-Juno

3、HBase-0.98.4-hadoop1

2 前提条件

1、已经按照“Hadoop”目录中“HBase安装”文章，搭建起了HBase集群，并且集群已经启动。

3 项目布局

4 开发流程

4.1 新建项目

可以普通项目，也可以Web项目。此处新建Java Web项目：CloudDataBase。

4.2 添加JAR包

进入HBase文件下的lib目录，拷贝该目录下的所有Jar包，复制到项目CloudDataBase\WebContent\WEB-INF\lib文件夹下：

若是普通java，那么可以再项目上点击右键，选择Propertie，在弹出的快捷菜单中选择“Java Build Path”对话框，再单击Libraries选项卡，在该选项卡下单击“Add External JARs”按钮，定位到HBase文件下的lib目录，并选取其中的所有Jar包。

（Propertie->Java Build Path->Libraries-> Add External JARs）

4.3 添加hbase-site.xml配置文件

在工程根目录下创建一个名字为“conf”的文件夹，从已经搭建好的HBase集群中，找到$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件，并将其复制到该文件夹中（比如，我搭建好的集群，该文件在Linux服务器中“/opt/hbase-0.98.4/conf/”目录下。注意，需要是已经配置好的HBase集群中的hbase-site.xml文件，刚下载的HBase部署文件中的该文件是不能使用的）。

再次右键点击项目，选择Propertie->Java Build Path->Libraries->Add Class Folder，然后选择conf文件夹。

4.4 在windows中添加集群的hosts信息

windows下开发HBase应用程序，而HBase部署在linux环境中，在运行调试时会出现无法找到主机，类似异常信息如下：java.net.UnknownHostException: unknown host: master

解决方案：

在C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts文件中添加如下信息


[server_IP]    [server_name]

比如，针对我之前搭建的集群，添加的内容如下：

4.5 编写代码

4.6 运行

4.7 查看结果

5 参考资料

http://www.cnblogs.com/jingyunyb/p/3392506.html

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/24225

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[Hadoop]Hive r0.9.0中文文档（一）之数据操作语句

一、创建表的语法 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [AS select_statement] CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name LI...

2016-04-07

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语音识别技术经过三十几年的发展，识别率的提升使语言识别技术越来越贴近我们的生活。各大公司都在语音识别的产品和技术上大有投入。语音输入法成为IOS,Andriod,YunOS手机输入法是必不可少的按钮，智能助手如Siri，Google Now，Cortana，YunOS语音助手都把speech和NLP结合在一起作为智能助手的形式提供给大家。家庭娱乐如xbox，apple tv, 天猫魔盒语音的输入让人机交互更容易。和其他机器学习一样，语音识别是一个science和engineer美妙结合的任务。Science推动语音识别基本技术的升级，engineer扩充语音识别的场景和语言。本节主要讨论在机器学习的engineering方面我们做了什么。从语音识别内部的技术角度，大家已经逐渐的建立了以下的一些共识： 1.真实场景的数据是王道。机器学习需要教科书，真实数据是最好的教科书。 2.统计模型是state-of-the-art。 3.先HMM训练再DNN模型是标准模式。所以语音识别最标准的玩法就是下面这个循环：咱们先人工建立初始的数据库来build第一个模型。当然有市场的地方就有生意...

2016-04-07

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