hbase shell常用命令

本文主要介绍了HBase中命名空间和表的相关操作。命名空间操作包括列出指定命名空间中的表、创建、列出、查看信息和删除命名空间;表操作涵盖创建、禁用、启用、删除表,查看表结构,增改、获取、删除数据,以及修改列簇版本等内容。

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列出指定namespace中的表

list_namespace_tables 'hbase'

创建namespace

create_namespace "test"

列出所有namespace

list_namespace

查看namespace信息

describe_namespace "test"

删除namespace

drop_namespace 'test'

 万恶的分割线  —————————————————————————————

创建一个表

#default 是指定的namespace,可以不加,默认为default(如:create 'students', "info", "other")
#info and other 为列簇
create 'default:students', "info", "other"

禁用一个表

disable 'students'

启用一个表

enable 'students'

删除表 

disable 'students'
#删除一个表之前一定要将它禁用,才能删除掉
drop 'students'

列出所有表

#会将hbase之外的所有的namespace中的所有表列出
list

查看表结构信息

describe 'students'

向表中新增或修改数据

#default 指定的namespace
#1  rowkey
#name  列名
#xiaoming  数据
put 'default:students', '1', 'info:name', 'xiaoming'

根据rowkey获取数据

get 'students', '1'

#获取一个或多个指定列簇的数据
get 'students', '1', 'info','other'

#获取一个或多个指定列的数据
get 'students', '1', 'info:name','other'

修改列簇版本

alter 'students', {NAME => 'info',VERSIONS => 3}

获取多个版本的数据

#VERSIONS=>3 指列出前3个版本的数据,不是列出版本号等于3的数据
get 'students', 1, {COLUMN=>'info:name',VERSIONS=>3}

根据rowkey删除数据

#删除数据,列数据的所有的版本都会被删除
delete 'students',1, 'info:name'

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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