R语言与Hadoop和Hbase的联合使用

HBase和rhbase的安装与使用,分为3个章节。

1. 环境准备及HBase安装
2. rhbase安装
3. rhbase程序用例

每一章节,都会分为”文字说明部分”和”代码部分”,保持文字说明与代码的连贯性。

注:Hadoop环境及RHadoop的环境,请查看同系列前二篇文章,此文将不再介绍。

1. 环境准备及HBase安装

文字说明部分:

首先环境准备,这里我选择了Linux Ubuntu操作系统12.04的64位版本,大家可以根据自己的使用习惯选择顺手的Linux。

但JDK一定要用Oracle SUN官方的版本,请从官网下载,操作系统的自带的OpenJDK会有各种不兼容。JDK请选择1.6.x的版本,JDK1.7版本也会有各种的不兼容情况。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

Hadoop的环境安装,请参考RHadoop实践系统”Hadoop环境搭建”的一文。

Hadoop和HBase版本:hadoop-1.0.3,hbase-0.94.2

配置HBase的启动命令的环境变量,使用HBase自带的ZooKeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=true

配置hbase-site.xml,设置访问目录,数据副本数,ZooKeeper的访问端口。

复制Hadoop环境的类库,覆盖HBase中的类库。

配置完成,启动HBase服务。

代码部分:

hbase安装

1) 下载安装hbase

~ http://www.fayea.com/apache-mirror/hbase/hbase-0.94.2/hbase-0.94.2.tar.gz
~ tar xvf hbase-0.94.2.tar.gz

2) 修改配置文件

~ cd hbase-0.94.2/
~ vi conf/hbase-env.sh 

    export JAVA_HOME=/root/toolkit/jdk1.6.0_29
    export HBASE_HOME=/root/hbase-0.94.2
    export HADOOP_INSTALL=/root/hadoop-1.0.3
    export HBASE_CLASSPATH=/root/hadoop-1.0.3/conf
    export HBASE_MANAGES_ZK=true

~ vi conf/hbase-site.xml

    <configuration>
      <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
      </property>

      <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
      </property>

      <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>1</value>
      </property>

      <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>master</value>
      </property>

      <property>
          <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
          <value>2181</value>
      </property>

      <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/root/hadoop/hdata</value>
      </property>
    </configuration>

3) 复制hadoop环境的配置文件和类库

  ~ cp ~/hadoop-1.0.3/conf/hdfs-site.xml ~/hbase-0.94.2/conf
  ~ cp ~/hadoop-1.0.3/hadoop-core-1.0.3.jar ~/hbase-0.94.2/lib
  ~ cp ~/hadoop-1.0.3/lib/commons-configuration-1.6.jar ~/hbase-0.94.2/lib
  ~ cp ~/hadoop-1.0.3/lib/commons-collections-3.2.1.jar ~/hbase-0.94.2/lib

4) 启动hadoop和hbase

  ~/hadoop-1.0.3/bin/start-all.sh
  ~/hbase-0.94.2/bin/start-hbase.sh

5) 查看hbase进行

~ jps

    12041 HMaster
    12209 HRegionServer
    31734 TaskTracker
    31343 DataNode
    31499 SecondaryNameNode
    13328 Jps
    31596 JobTracker
    11916 HQuorumPeer
    31216 NameNode

6) 打开hbase命令行客户端

~/hbase-0.94.2/bin/hbase shell

HBase Shell; enter ‘help<RETURN>‘ for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 0.94.2, r1395367, Sun Oct  7 19:11:01 UTC 2012

hbase(main):001:0> list

    TABLE
    0 row(s) in 0.0150 seconds

HBase安装完成。

2. rhbase安装

文字说明部分:

安装完成HBase后,我们还需要安装Thrift,因为rhbase是通过Thrift调用HBase的。

Thrift是需要本地编译的,官方没有提供二进制安装包,首先下载thrift-0.8.0。

在thrift解压目录输入./configure,会列Thrift在当前机器所支持的语言环境,如果只是为了rhbase默认配置就可以了。
在我的配置中除了希望支持rhbase访问,还支持PHP,Python,C++。因此需要在系统中,装一些额外的类库。大家可以根据自己的要求,设置Thrift的编译参数。

编译并安装Thrift,然后启动HBase的ThriftServer服务。

最后,安装rhbase。

代码部分:

  1. 下载thrift

    ~ wget http://archive.apache.org/dist/thrift/0.8.0/thrift-0.8.0.tar.gz
    ~ tar xvf thrift-0.8.0.tar.gz
    ~ cd thrift-0.8.0/
  2. 下载PHP支持类库(可选)
    ~ sudo apt-get install php-cli
  3. 下载C++支持类库(可选)
    ~ sudo apt-get install libboost-dev libboost-test-dev libboost-program-options-dev libevent-dev automake libtool flex bison pkg-config g++ libssl-dev
  4. 生成编译的配置参数
    ~ ./configure
    
      thrift 0.8.0
    
      Building code generators ..... :
    
      Building C++ Library ......... : yes
      Building C (GLib) Library .... : no
      Building Java Library ........ : no
      Building C# Library .......... : no
      Building Python Library ...... : yes
      Building Ruby Library ........ : no
      Building Haskell Library ..... : no
      Building Perl Library ........ : no
      Building PHP Library ......... : yes
      Building Erlang Library ...... : no
      Building Go Library .......... : no
    
      Building TZlibTransport ...... : yes
      Building TNonblockingServer .. : yes
    
      Using Python ................. : /usr/bin/python
    
      Using php-config ............. : /usr/bin/php-config
  5. 编译和安装
    ~ make
    ~ make install
  6. 查看thrift版本
    ~ thrift -version
    
      Thrift version 0.8.0
  7. 启动HBase的Thrift Server
      ~ /hbase-0.94.2/bin/hbase-daemon.sh start thrift
    
      ~ jps 
    
          12041 HMaster
          12209 HRegionServer
          13222 ThriftServer
          31734 TaskTracker
          31343 DataNode
          31499 SecondaryNameNode
          13328 Jps
          31596 JobTracker
          11916 HQuorumPeer
          31216 NameNode
  8. 安装rhbase
      ~ R CMD INSTALL rhbase_1.1.1.tar.gz

很顺利的安装完成。

3. rhbase的相关函数

hb.compact.table      hb.describe.table     hb.insert             hb.regions.table
hb.defaults           hb.get                hb.insert.data.frame  hb.scan
hb.delete             hb.get.data.frame     hb.list.tables        hb.scan.ex
hb.delete.table       hb.init               hb.new.table          hb.set.table.mode

4. hbase和rhbase的基本操作对比

建表
HBASE:     create ‘student_shell‘,‘info‘
RHBASE:    hb.new.table("student_rhbase","info")

列出所有表
HBASE:     list
RHBASE:    hb.list.tables()

显示表结构
HBASE:     describe ‘student_shell‘
RHBASE:    hb.describe.table("student_rhbase")

插入一条数据
HBASE:     put ‘student_shell‘,‘mary‘,‘info:age‘,‘19‘
RHBASE:    hb.insert("student_rhbase",list(list("mary","info:age", "24")))

读取数据
HBASE:     get ‘student_shell‘,‘mary‘
RHBASE:    hb.get(‘student_rhbase‘,‘mary‘)

删除表(HBASE需要两条命令,rhbase仅是一个操作)
HBASE:     disable ‘student_shell‘
HBASE:     drop ‘student_shell‘
RHBASE:    hb.delete.table(‘student_rhbase‘)

代码部分:

Hbase Shell

> create ‘student_shell‘,‘info‘
> list

    TABLE
    student_shell

> describe ‘student_shell‘

   DESCRIPTION                                                          ENABLED
   {NAME => ‘student_shell‘, FAMILIES => [{NAME => ‘info‘, DATA_BLOCK_ true
   ENCODING => ‘NONE‘, BLOOMFILTER => ‘NONE‘, REPLICATION_SCOPE => ‘0‘
   , VERSIONS => ‘3‘, COMPRESSION => ‘NONE‘, MIN_VERSIONS => ‘0‘, TTL
   => ‘2147483647‘, KEEP_DELETED_CELLS => ‘false‘, BLOCKSIZE => ‘65536
   ‘, IN_MEMORY => ‘false‘, ENCODE_ON_DISK => ‘true‘, BLOCKCACHE => ‘t
   rue‘}]}

>  put ‘student_shell‘,‘mary‘,‘info:age‘,‘19‘
>  get ‘student_shell‘,‘mary‘

  COLUMN                      CELL
  info:age                   timestamp=1365414964962, value=19

> disable ‘student_shell‘
> drop ‘student_shell‘

rhbase script

~ R
> library(rhbase)
> hb.init()

    <pointer: 0x16494a0>
    attr(,"class")
    [1] "hb.client.connection"

 >hb.new.table("student_rhbase","info",opts=list(maxversions=5,x=list(maxversions=1L,compression=‘GZ‘,inmemory=TRUE)))

   [1] TRUE

> hb.list.tables()

    $student_rhbase
      maxversions compression inmemory bloomfiltertype bloomfiltervecsize
    info:           5        NONE    FALSE            NONE                  0
          bloomfilternbhashes blockcache timetolive
    info:                   0      FALSE         -1

 > hb.describe.table("student_rhbase")

          maxversions compression inmemory bloomfiltertype bloomfiltervecsize
    info:           5        NONE    FALSE            NONE                  0
          bloomfilternbhashes blockcache timetolive
    info:                   0      FALSE         -1

> hb.insert("student_rhbase",list(list("mary","info:age", "24")))

    [1] TRUE

> hb.get(‘student_rhbase‘,‘mary‘)

    [[1]]
    [[1]][[1]]
    [1] "mary"

    [[1]][[2]]
    [1] "info:age"

    [[1]][[3]]
    [[1]][[3]][[1]]
    [1] "24"

> hb.delete.table(‘student_rhbase‘)

    [1] TRUE

RHadoop实践系列文章的第四篇完成!希望这个四篇文章对大家有所帮助。
稍后我可能还会写一些,关于rmr算法实践,rhadoop架构方面和hive的使用的相关文章。
欢迎大家多提问题,多交流。

时间: 2024-08-16 16:24:54

R语言与Hadoop和Hbase的联合使用的相关文章

R语言与Redis的联合使用

分为4个章节. Redis环境准备 rredis函数库 rredis基本使用操作 rredis使用案例 每一章节,都会分为"文字说明部分"和"代码部分",保持文字说明与代码的连贯性. 第一章 Redis环境准备 文字说明部分: 首先环境准备,这里我选择了Linux Ubuntu操作系统12.04的64位服务器版本,大家可以根据自己的使用习惯选择顺手的Linux. Redis安装过程跳过. sudo apt-get install redis-server 查看Red

中文分词实践(基于R语言)

背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题. 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云,效果如下: 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程,以后有机会再学习下. ================================================== * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallse

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R(1)Mac OS 下安装R语言开发环境

本文原文连接: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/45825267 转载请注明出处! 1,关于R 参考百度: http://baike.baidu.com/view/942569.htm R是一个免费的自由软件,它有UNIX.LINUX.MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的.在那儿可以下载到R的安装程序.各种外挂程序和文档.在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得. R的原代码可自由下

R语言学习笔记

參考:W.N. Venables, D.M. Smith and the R DCT: Introduction to R -- Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics,2003. http://bayes.math.montana.edu/Rweb/Rnotes/R.html 前言:关于R 在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data

零基础数据分析与挖掘R语言实战课程(R语言)

随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析, 挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习 之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如 此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺

机器学习 视频教程 数据挖掘 实战 开发 应用 算法 案例 R语言

视频资料都逐个核对,清晰高质量,而且包含各种文档.软件安装包和源码!永久免费更新! 技术团队永久免费解答各种技术问题:Hadoop.Redis.Memcached.MongoDB.Spark.Storm.云计算.R语言.机器学习.Nginx.Linux.MySQL.Java EE..NET.PHP,节省您的时间! 获取视频资料和技术支持地址 ------------------------------------------------------------------------------

微软的R语言发行版本MRO及开发工具RTVS

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:微软在收购R语言的开发商后,也独立发行或在自己的产品中集成了R语言,这里就介绍下它们包括开发工具RTVS. R是世界上最强大的统计计算.机器学习和图形化语言/平台,同时伴有一个众多用户.开发者和贡献者的全球化社区.R在我之前从事的环境分析领域也被广泛使用,据朋友说一个从环境专业毕业的博士就因为R用得熟还成功进入Facebook成为数据科学家. 众所周知,微软去年初收购了R语言的开发商Revol

R语言统计分析应用与SAS、SPSS的比较

能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS