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1写你要实现的功能的shell脚本 2chmod 增加可执行权限 3放到类似usr/local/bin 之类的目录下面，就是环境变量PATH能找到的目录
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一、新建本地java工程
file-new-java project
二、添加jar包和配置文件
1、添加JAR包
右击Propertie在弹出的快捷菜单中选择Java Build Path对话框，在该对话框中单击Libraries选项卡，在该选项卡下单击
Add External JARs按钮，定位到$HBASE/lib目录下，并选取如下JAR包。
hadoop-core-1.0.0.jar
commons-loggings-version.jar
commons-cli-version.jar
commons-lang-version.jar
commons-configuration-version.jar
hbase-0.94.1.jar
zookeeper-3.4.3.jar
slf4j-api-1.5.8.jar
slf4j-log4j12-1.5.8.jar
log4j-1.2.16.jar
protobuf-java-2.4.1.jar
2、添加hbase-site.xml配置文件
在工程根目录下创建conf文件夹，将$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件复制到该文件夹中。通过右键
选择Propertie-Java Build Path-Libraries-Add Class Folder。
3、windows下开发HBase应用程序，HBase部署在linux环境中，在运行调试时可能会出现无法找到主机，类似异常信息如下：java.net.UnknownHostException: unknown host: master
解决办法如下：在C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts文件中添加如下信息
192.168.2.34 master
hbase的核心数据结构如下：
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
其他数据结构：
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
Hbase0.9装到Linux7.6不建表处理。
启动HBase没有问题，但是使用bin，hbaseshell命令转换到shell下时，使用比如命令，list，create，table，col等等都会出错，虽然看到了log文档里面的提示，但是由于是刚开始接触HBase，所以还是不知道如何下手。
还是上网找各种资源，最后看到官方文档上面说，如果系统是Ubuntu的话，要注意/etc/hosts里面的127.0.0.1是否是127.0.1.1，如果是的话，把他改过来就可以了，虽然网上大家的版本各种各样，但是如果真的要学的话，还是官网上面的资料齐全点。
1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据。 2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用。 3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多...
