wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/hbase/stable/hbase-0.90.4.tar.gz
编辑 hbase/conf/hbase-env.sh, 修改JAVA_HOME
启动守护进程： bin/start-hbase.sh
启动hbase hql shell： bin/hbase shell
查看当前Hbase信息： http://localhost:60010
启动Hbase REST服务： bin/hbase rest start
参考：http://hadoop.apache.org/common/docs/stable/single_node_setup.html
到 http://hadoop.apache.org/common/releases.html 下面，下载hadoop:
安装JDK
cd /opt
wget http://labs.renren.com/apache-mirror//hadoop/common/stable/hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz
tar -zxvf hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz
ln -s hadoop-0.20.203.0 hadoop
设置环境变量，vi /etc/profile.d/hadoop.sh, 添加：
export HADOOP_INSTALL=/opt/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_INSTALL/conf
运行 source /etc/profile，环境设置生效
设置hadoop JAVA_HOME，编辑 $HADOOP_INSTALL/conf/hadoop-env.sh，设置：export JAVA_HOME=/opt/java
添加hadoop用户并设置密码：useradd -s /bin/bash -d /home/hadoop hadoop; passwd hadoop
编辑 conf/core-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
编辑 conf/hdfs-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
编辑 conf/mapred-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
设置无密码登陆：
ssh hadoop
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys
格式化一个分布式文件系统: bin/hadoop namenode -format
在hadoop目录里建立一个logs目录，所有hadoop后台程序都将记录日志在这里：mkdir logs
启动hadoop： bin/start-all.sh
打开网页显示 NameNode 和 JobTracker，默认为：
NameNode: http://localhost:50070/
JobTracker: http://localhost:50030/
Copy the input files into the distributed filesystem: bin/hadoop fs -put conf input
Run some of the examples provided: bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
验证hadoop 进程： /opt/java/bin/jps
查看dfs文件系统中已有目录： hadoop dfs -ls
测试 wordcount：
上传文件到dfs文件系统的firstTest目录下： bin/hadoop dfs -copyFromLocal README.txt firstTest
执行wordcount： bin/hadoop jar hadoop-examples-0.20.203.0.jar wordcount firstTest result
查看结果： bin/hadoop dfs -cat result/part-r-00000
查看表： list
创建表： create '表名称', '列名称1', '列名称2','列名称N'
添加记录： put '表名称', '行名称', '列名称:', '值'
查看记录： get '表名称', '行名称'
查看表中的记录总数： count '表名称'
删除记录： delete '表名', '行名称', '列名称'
删除一张表： 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable '表名称' 第二步 drop '表名称'
查看所有记录： scan "表名称"
查看某个表某个列中所有数据： scan "表名称", ['列名称:']
查看表结构： describe '表名称'
输入help加命令名称，就可以查看该命令帮助，如：help scan
> create 'scores', 'grade', 'course'
> describe 'scores' # 查看表结构
> put 'scores', 'Tom', 'grade:', '1' # 加入一行数据, 行名称为Tom列族grade的列名为"", 值为1
> put 'scores', 'Tom', 'course:math', '87' # 加入一列<math, 87>
> put 'scores', 'Tom', 'course:art', '87' # 加入一列<art, 87>
> put 'scores', 'Tom', 'course:art', '97' # 更新<art, 87>为<art, 97>
> get 'scores', 'Tom' # 查看scores表中Tom的相关数据
> put 'scores', 'Jerry', 'course:math', '100'
> put 'scores', 'Jerry', 'course:art', '80'
> scan 'scores' # 查看表中所有数据
> scan 'scores', {COLUMNS=>'course'} # 查看表中所有数据 courses 列族的所有数据
> scan 'scores', {COLUMNS=>'course:art'} # 查看表中所有数据 courses 列族属性为art的所有数据
\c │ A counter that increments for each statement you issue
\D │ The full current date
\h │ The server host
\m │ Minutes of the current time
\n │ A newline character
\s │ Seconds of the current time
\t │ A tab character
\U │ Your full user_name@host_name account name
\v │ The server version
放在.my.cnf中的[mysql]块中：
prompt=\v | \c | \m:\\s \U >
分别是： MySQL版本 | 累计数 | 当前时间 | 用户名@主机 >
* 最佳数据类型 ( 节省磁盘空间 )
* 命名标准
不使用 BIGINT AUTO_INCREMENT，而是使用 INT UNSIGNED INCREMENT
BIGINT 8 bytes
INT 4 bytes
INT UNSIGNED: 0 to 4294967295.
* 使用 ENUM：
1. 值检测
2. 对静态数据很理想
3. 压缩 - 例如: 1 bytes for 'True', 'False'
4. 可读性强
CREATE TABLE click ( id INT AUTO_INCREMENT, keyword VARCHAR(10), click INT, UNIQUE(keyword), PRIMARY KEY(Id) )ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT '关键词点击量';
INSERT INTO click(keyword, click) VALUES ('dxy.com', 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE click=click+1;
INSERT INTO click(keyword, click) VALUES ('baidu.com', 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE click=click+1;
DOCTYPE 声明：
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
XML 声明：
<?xml version="1.0" encoding="utf8-8"?>
连接外部CSS文件：link方法：
<link rel="StyleSheet" href="stylesheet.css" type="text/css" media="all" />
或者 @import 方法：
<script type="text/css" media="all"> /* <![CDATA[ */ @import url(stylesheet.css); /* ]]> /* </script>
连接favicons：
<link rel="shortcut icon" href="favicon.ico" type="image/x-con"/>
连接JavaScript：
<script type="text/javascript" src="javascriptfile.js"></script>
将所有元素的内外边距设置为0：
* {
margin: 0;
padding: 0;
}
body设置（默认字体和颜色，以及背景）：
body {
color: #000000;
background-color: #ffffff;
font: Tahoma,Helvetica,SimSun,sans-serif;
}
import os
import sys
import MySQLdb
def getStatus(conn):
query = " SHOW SLAVE STATUS "
# print query
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
result = cursor.fetchall()
return result[0]
def resolve(conn):
cursor = conn.cursor()
query1 = "set global sql_slave_skip_counter=1"
query2 = "START SLAVE"
query3 = "SHOW SLAVE STATUS"
cursor.execute(query1)
cursor.execute(query2)
cursor.execute(query3)
conn.commit()
if __name__ == '__main__':
conn = MySQLdb.connect(read_default_file="~/.my.cnf", db="", port=3306, charset="utf8")
status = getStatus(conn)
print "Master_Log_File: %s" % status[5]
print "Read_Master_Log_Pos: %s" % status[6]
print "Seconds_Behind_Master: %s" % status[-1]
if status[32] is None:
resolve(conn)
else:
print 'resolved'
information_schema 没有物理文件，大多数表都是MEMORY表，只有COLUMNS, ROUTINES, TRIGGERS, VIEWS 这4张表是MYISAM表。
1. 错误日志：
# 定位错误日志, 或使用SELECT @@global.log_error;
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_error';
mysql> system hostname; # 查看主机名