一、Linux基本操作
1、文件、目录操作
（1）创建目录、重命名目录、删除目录
mkdir tools //在当前目录下创建一个名为tools的目录
mkdir /bin/tools //在指定目录下创建一个名为tools的目录

mv 当前目录名 新目录名 //修改目录名，同样适用与文件操作
mv /usr/tmp/tool /opt //将/usr/tmp目录下的tool目录剪切到 /opt目录下面
mv -r /usr/tmp/tool /opt //递归剪切目录中所有文件和文件夹

rm 文件名 //删除当前目录下的文件
rm -f 文件名 //删除当前目录的的文件（不询问）
rm -r 文件夹名 //递归删除当前目录下此名的目录
rm -rf 文件夹名 //递归删除当前目录下此名的目录（不询问）
rm -rf * //将当前目录下的所有目录和文件全部删除
rm -rf /* //将根目录下的所有文件全部删除【慎用！相当于格式化系统】

（2）复制文件、重命名文件、移动文件、删除文件

cp [选项] 源文件 目标文件

cp /home/downloads/xampp-linux-x64-7.3.6-0-installer.run /opt/

#拷贝目录
cp /usr/tmp/tool /opt //将/usr/tmp目录下的tool目录复制到 /opt目录下面
cp -r /usr/tmp/tool /opt //递归剪复制目录中所有文件和文件夹

mv a.txt aa.txt //把文件a.txt移动到当前目录下并改名为aa.txt
mv /tmp/a.txt aaa.txt //把/tmp目录下的a.txt文件移动到当前目录下并改名为aaa.txt

mv move [移动 改名]
mv a.txt /tmp //把文件a.txt移动到/tmp 目录下

rm 文件名 //删除当前目录下的文件
rm -f 文件名 //删除当前目录的的文件（不询问）

（3）切换工作目录
cd / //切换到根目录
cd /bin //切换到根目录下的bin目录
cd ../ //切换到上一级目录 或者使用命令：cd ..
cd ~ //切换到home目录
cd - //切换到上次访问的目录
cd xx(文件夹名) //切换到本目录下的名为xx的文件目录，如果目录不存在报错
cd /xxx/xx/x //可以输入完整的路径，直接切换到目标目录，输入过程中可以使用tab键快速补全

（4）查看文件内容
ls //查看当前目录下的所有目录和文件
ls -a //查看当前目录下的所有目录和文件（包括隐藏的文件）
ls -l //列表查看当前目录下的所有目录和文件（列表查看，显示更多信息），与命令"ll"效果一样
ls /bin //查看指定目录下的所有目录和文件

（5）查看进程
ps -ef //查看所有正在运行的进程
jps
（6）测试两台主机是否连通
ping
2、vi编辑器
vi 文件名 //打开需要编辑的文件
--进入后，操作界面有三种模式：命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode）
命令模式
-刚进入文件就是命令模式，通过方向键控制光标位置，
-使用命令"dd"删除当前整行
-使用命令"/字段"进行查找
-按"i"在光标所在字符前开始插入
-按"a"在光标所在字符后开始插入
-按"o"在光标所在行的下面另起一新行插入
-按"："进入底行模式
插入模式
-此时可以对文件内容进行编辑，左下角会显示 "-- 插入 --""
-按"ESC"进入底行模式
底行模式
-退出编辑： :q
-强制退出： :q!
-保存并退出： :wq

操作步骤示例

1.保存文件：按"ESC" -> 输入":" -> 输入"wq",回车 //保存并退出编辑
2.取消操作：按"ESC" -> 输入":" -> 输入"q!",回车 //撤销本次修改并退出编辑

补充

vim +10 filename.txt //打开文件并跳到第10行
vim -R /etc/passwd //以只读模式打开文件

二、Hadoop集群操作
1、启动、停止Hadoop服务
/usr/local/hadoop-3.1.0/sbin/start-all.sh
2、查看Hadoop Web管理界面
:50070

三、Spark集群操作
1、启动、停止Spark服务
/usr/local/spark-3.3.0-bin-hadoop3/sbin/start-all.sh
2、查看Spark Web管理界面
:8080

打开spark-shell
/usr/local/spark-3.3.0-bin-hadoop3/bin/spark-shell

四、RDD
1、打开本地文件方式创建RDD对象
sc.textFile("file:///usr/local/words.txt")
从 HDFS 加载数据创建 RDD
sc.textFile("/words.txt")
2、转换算子
（1）筛选（filter）
val rdd1 = rdd0.filter(line=>line.contains("spark"))
（2）映射（map、flatMap）
val rdd1 = rdd0.map(line=>line.split(" "))
val rdd1 = rdd0.flatMap(line=>line.split(" ")):先执行 rdd0.map(line=>line.split(" "))映射操作，得到 RDD[Array[String]],再执行 flat()扁平化操作，得到 RDD[String]
（3）分组（groupByKey）
切分、映射后扁平化。
val rdd1 = rdd0.flatMap(line=>line.split(" ")).map(word=>(word,1))
返回分组后新的键值对。
val rdd2 = rdd1.groupByKey()

（4）聚合运算（reduceByKey）
切分、映射后扁平化。
val rdd1 = rdd0.flatMap(line=>line.split(" ")).map(word=>(word,1))
返回分组后新的键值对。
val rdd2 = rdd1.reduceByKey((a,b)=>a+b)

3、行动算子
（1）返回元素的个数（count）
rdd0.count()
（2）返回第一个元素（first）
rdd0.first()
（3）返回前n个元素（take）
rdd0.take(3)
（4）以数组形式返回所有元素（collect）
rdd0.collect()
（5）将数据集中的每个元素传递到 func 函数中运行（foreach）
rdd0.foreach(x=>println(x))
（6）通过 func 函数（两个输入参数，一个返回值）聚合数据集中的元素（reduce）
val rdd0 = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
rdd0.reduce((a,b)=>a+b)
4、使用scala编写词频统计程序
package org.example
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//本地模式执行单词记数程序
object WordCount {
def main(args: Array[String]):Unit = {
//（1）创建 SparkConf 对象，设置 appName 和 Master 地址
val sparkConf = new
SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
//（2）创建 SparkContext 对象，它是所有任务计算的源头
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
//（3）读取数据文件到 String 类型的集合中
val data: RDD[String] = sparkContext.textFile("D:\news.txt")
//（4）切分每一行（以空格作为分隔符），获取所有的单词
var words: RDD[String] = data.flatMap(.split(" "))
//（5）每个单词记为 1，转换为（单词，1）
val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = words.map(x=>(x, 1))
//（6）相同单词汇总，前一个下划线表示累加数据，后一个下划线表示新数据
val result:RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(+_)
//收集打印结果数据
val finalResult: Array[(String, Int)] = result.collect()
//按第 2 列降序排序，第 1 列升序排序的规则输出所有元素
finalResult.sortBy(r=>(r._2, r._1))(Ordering.Tuple2(Ordering.Int.reverse,
Ordering.String)).foreach(x=>println(x))
//（8）关闭 sparkContext 对象
sparkContext.stop()
}
}

通过并行集合创建 RDD
（1）定义数组
val array=Array(1,2,3,4,5)
（2）调用 parallelize()方法创建 RDD
val arrRDD=sc.parallelize(array)

五、SQL操作 打开hadoop、spark
1、RDD对象转换为DataFrame对象
（一）创建 DataFrame
（1）通过 txt 格式文件创建 DataFrame 对象。
val df = spark.read.text("file:///usr/local/person.txt")
（2）打印 DataFrame 对象的 Schema 元数据信息。
df.printSchema()
（3）查看 DataFrame 对象的结果数据。
df.show()
（二）RDD 转换 DataFrame
（1）加载数据，创建 rdd0 对象。
val rdd0 = sc.textFile("/person.txt").map(_.split(" "))
（2）定义 Person 样例类，相当于表的 Schema 元数据信息。
case class Person(id:Int, name:String, age:Int)
（3）使 rdd0 中的数组数据与 Person 样例类关联，将 RDD[Array[String]]更改为 RDD[Person]。
val rdd1 = rdd0.map(x=>Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))
（4）将 RDD 对象 rdd1 转换成 DataFrame 对象 df。
val df = rdd1.toDF()
（5）查看 df 对象的结果数据。
df.show()
（6）查看 DataFrame 对象 df 的 Schema 元数据信息。
df.printSchema()

2、查看指定列的数据
df.select(df.col("name"), df.col("age")).show()

3、根据条件过滤指定行的数据
df.filter(df("age") >= 25).select(df.col("name"), df.col("age")).show()
4、使用别名
df.select(df("name").as("Name"), df("age").as("Age")).show()

上传文件到 HDFS 指定目录（如“/”）。
hdfs dfs -put /usr/local/person.txt /
查看 HDFS 文件内容。
hdfs dfs -cat /person.txt

六、Scala编程
1、使用数组或集合存储批量数据
// 使用数组存储批量数据
val arrayData = Array(1, 2, 3, 4, 5)
// 使用列表存储批量数据
val listData = List(1, 2, 3, 4, 5)
// 使用集合存储批量数据
val setData = Set(1, 2, 3, 4, 5)
// 使用映射存储批量数据
val mapData = Map("a" -> 1, "b" -> 2, "c" -> 3)
2、修改其中某个数据
// 修改数组中的数据
arrayData(2) = 10
// 修改列表中的数据
val updatedListData = listData.updated(2, 10)
// 修改集合中的数据（集合是不可变的，需要创建新的集合）
val updatedSetData = setData - 3 + 10
// 修改映射中的数据
val updatedMapData = mapData + ("c" -> 10)
3、判断某个数据是否存在
// 判断数组中是否存在某个数据
val existsInArray = arrayData.contains(3)
// 判断列表中是否存在某个数据
val existsInList = listData.contains(3)
// 判断集合中是否存在某个数据
val existsInSet = setData.contains(3)
// 判断映射中是否存在某个键
val existsInMap = mapData.contains("c")
4、输出所有数据
// 输出数组中的所有数据
println(arrayData.mkString(", "))
// 输出列表中的所有数据
println(listData.mkString(", "))
// 输出集合中的所有数据
println(setData.mkString(", "))
// 输出映射中的所有数据
println(mapData.mkString(", "))

七、HBase
（1）在 hadoop01、hadoop02、hadoop03 上分别执行 zkServer.sh start 命令，启动 Zookeeper 集群。
/usr/local/zookeeper-3.3.3/bin/zkServer.sh start
（2）在 hadoop01 上执行 start-dfs.sh 命令，启动 Hadoop 集群的 HDFS。
/usr/local/hadoop-3.1.0/sbin/start-dfs.sh
（3）在 hadoop01 上执行 start-hbase.sh 命令，启动 HBase 集群。
/usr/local/hbase-2.4.12/bin/start-hbase.sh
启动 HBase Shell
/usr/local/hbase-2.4.12/bin/hbase shell

1、创建表：create ’表名’, ’列簇’
【例】创建名称为 student、列簇名为 info 的 HBase 表。
create ’student’, ’info’
查看数据库中折数据表。
list
2、插入数据：put ’表名’, ’行键’, ’列簇:列名’, ’值’
【例】向 student 表中插入 5 条数据。
put 'student', '1001', 'info:sex', 'male'
put 'student', '1001', 'info:age', '18'
put 'student', '1002', 'info:name', 'Janna'
put 'student', '1002', 'info:sex', 'female'
put 'student', '1002', 'info:age', '20'
3、扫描数据：scan ’表名’
【例】扫描 student 表中的所有数据。
scan'student'
4、查看表结构：describe ’表名’
【例】扫描 student 表中的所有数据。
describe 'student'
5、更新数据：put ’表名’, ’行键’, ’列簇:列名’, ’新值’
【例】将 student 表中行键为“1001”的记录的列名“info:age”的值更新为 22。
put 'student', '1001', 'info:age', '22'
执行成功后扫描 student 表中的所有数据。
scan 'student'
6、获取指定字段的数据：get ’表名’, ’行键’[, ’列簇:列名’]
【例】获取 student 表中行键为“1001”的数据。
get 'student', '1001'
【例】获取 student 表中行键为“1002”、列名为“info:name”的数据。
get 'student', '1002', 'info:name'
7、统计行数：count ’表名’
【例】统计 student 表中数据的行数。
count 'student'
8、 删除指定行或列的数据：delete ’表名’, ’行键’, ’列簇:列名’
【例】删除 student 表中行键为“1002”、列名为“info:sex”的数据。
delete 'student', '1002', 'info:sex'
执行成功后扫描 student 表中的所有数据。
scan 'student'
9、删除整个行或列的数据：deleteall ’表名’, ’行键’
【例】删除 student 表中行键为“1001”的数据。
deleteall 'student', '1001'
执行成功后扫描 student 表中的所有数据。
scan 'student'
10、 清空整个表的数据：truncated ’表名’
【例】删除 student 表的所有数据。
truncate 'student'
执行成功后扫描 student 表中的所有数据。
scan 'student'
11、删除表：disable ’表名’
drop ’表名’
【例】删除 student 表。
disable 'student'
drop 'student'
查看数据库中折数据表。
list