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数据库技术及应用实验

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简介：
《数据库技术及应用实验》是一本专注于数据库理论与实践相结合的学习指南，通过丰富的实验案例帮助读者深入理解并掌握数据库设计、管理及优化技巧。 这是老师布置的作业，我现在上传的是实验一的内容，后续还会陆续上传其他部分的实验报告。这段文字是关于本科生学习数据库技术与应用课程中所做的实验报告的相关描述。

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  • 数据库技术及应用实验
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    《数据库技术及应用实验》是一本专注于数据库理论与实践相结合的学习指南，通过丰富的实验案例帮助读者深入理解并掌握数据库设计、管理及优化技巧。 这是老师布置的作业，我现在上传的是实验一的内容，后续还会陆续上传其他部分的实验报告。这段文字是关于本科生学习数据库技术与应用课程中所做的实验报告的相关描述。
     
  • 大数据技术原理及应用实验
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    《大数据技术原理及应用实验》是一门结合理论与实践的教学课程，旨在通过实际操作帮助学生深入理解大数据处理的核心技术和方法。 第一章 Hadoop基础环境安装和部署 1. 实验一：Hadoop基础环境搭建 2. 实验二：Hadoop伪分布式环境安装 3. 实验三：Hadoop完全分布式环境安装 4. 实验四：Hadoop商业版安装 第二章 分布式文件系统HDFS 5. 实验五：HDFS Shell命令使用 6. 实验六：Eclipse开发插件配置 7. 实验七：HDFS Java API编程 第三章 分布式协调服务系统ZooKeeper 8. 实验八：Zookeeper安装部署 9. 实验九：Zookeeper Shell命令使用 10. 实验十：Zookeeper Java API编程 第四章 分布式离线计算框架MapReduce 11. 实验十一：MapReduce单词计数 12. 实验十二：MapReduce数据去重 13. 实验十三：MapReduce单表关联 第五章 统一资源管理系统YARN 14. 实验十四：YARN命令基础 15. 实验十五：YARN命令进阶 第六章 分布式列族数据库HBase 16. 实验十六：HBase安装部署
     
  • 《数据库技术与应用》实验报告.docx
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    本实验报告详细记录了《数据库技术与应用》课程中的各项实践操作和学习成果，包括数据库设计、SQL语言运用及性能优化等内容。 北科数据库与技术与应用的作业报告涵盖了学生管理信息系统的设计实现，包括整个数据库系统的设计流程。
     
  • 数据库技术及其应用
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    《数据库技术及其应用》一书深入浅出地介绍了关系型数据库的基本概念、设计原理以及开发技巧，并通过大量实例展示了如何将理论应用于实际项目中。 数据库是存储和管理数据的重要工具，它为组织和企业提供了高效、安全的数据存储与检索机制，在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，并广泛应用于金融、医疗、电子商务和社会媒体等行业。本段落将深入探讨数据库的核心概念、类型、设计原则以及常见操作。 数据库是一个有组织的数据集合，旨在支持高效的查询和更新操作。这些数据可以是结构化的（如表格形式）或半结构化及非结构化的（如文本、图像、音频和视频）。数据库管理系统(DBMS)是一种软件系统，用于创建、维护和管理数据库。它提供了一种定义数据结构的方法，并控制对数据的访问权限以确保一致性和完整性；同时处理并发访问时可能出现的问题。 根据组织方式的不同，可以将数据库分为以下几类： 1. 关系型数据库：如MySQL、Oracle或SQL Server等，基于关系模型使用表格和行来存储信息。支持SQL（结构化查询语言）进行操作。 2. 非关系型数据库(NoSQL)：例如MongoDB、Cassandra及Redis，适用于大规模分布式环境下的灵活数据架构，并且可以处理文档、键值对、图形以及列族等多种格式的数据。 3. 文档数据库：如MongoDB存储JSON或XML等文件类型的数据，在内容管理和Web应用开发中非常有用。 4. 图形数据库：例如Neo4j专门设计用于存储和查询复杂的网络关系，适用于社交分析及推荐系统等领域。 5. 列式存储数据库：比如HBase特别优化了大数据的处理能力，并且非常适合在线分析（OLAP）的应用场景。 在进行数据库设计时需要遵循一些基本原则，包括范式理论、数据依赖性以及实体-关系模型等。这些原则有助于减少重复的数据项、提高一致性并防止更新错误的发生。 实际操作中，常见的CRUD操作（创建、读取、更新和删除）构成了基本的数据库功能；而事务处理则是确保每一步都能保持原子性、一致性和持久性的关键机制之一。此外，通过使用索引可以显著提升查询效率但会增加存储需求。 安全性是数据库管理中的另一重要方面，可通过用户权限控制、数据加密及审计跟踪等方式来保障信息安全不被非法访问或篡改；同时备份和恢复策略也是确保在遇到系统故障或灾难时能够快速恢复正常业务流程的关键措施之一。 总之，理解数据库的核心原理及其操作对于任何IT专业人员来说都是至关重要的。不同的类型满足了不同场景的需求，并通过合理的设计与管理最大限度地发挥了数据的价值。
     
  • 大数据技术原理及应用（实验二）
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    《大数据技术原理及应用》实验二是针对大数据课程设计的操作实践环节，通过实际案例和项目演练，帮助学生深入理解并掌握大数据处理与分析的核心技术和方法。 ### 大数据技术原理与应用（实验二） #### 实验背景及目标 本次实验报告针对的是《大数据平台核心技术》课程中的一个实践性学习任务。实验的主要目的是帮助学生掌握Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本操作，理解并实践大数据处理的基础步骤。通过具体的编程实践，加深学生对HDFS各种命令的理解，并学会如何使用编程接口来操作HDFS。 #### 实验环境 - **操作系统**：Windows - **Hadoop版本**：3.1.3 - **JDK版本**：1.8 - **Java IDE**：Eclipse #### 实验内容 本实验主要包含两个部分： 1. **HDFS基本操作**：通过编程实现常见的HDFS操作，并使用Hadoop Shell命令验证结果。 2. **自定义HDFS文件读取类**：编写一个名为`MyFSDataInputStream`的类，用于按行读取HDFS中的文件。 #### HDFS基本操作 ##### 1. 文件上传与管理 - **上传文件**：使用HDFS命令或编程接口将本地文件上传至HDFS。 - 命令示例：`hadoop fs -put localfile pathtoremotefile` - 编程实现：使用`FileSystem` API中的`create()`方法。 - **文件存在性检查**：使用`-exists`命令或API检查文件是否存在。 - 命令示例：`hadoop fs -test -e pathtofile` - **文件覆盖与追加**：允许用户选择覆盖或追加操作。 - 命令示例：`hadoop fs -appendToFile localfile pathtoremotefile` - **文件下载**：下载HDFS中的文件到本地。 - 命令示例：`hadoop fs -get pathtoremotefile localdir` ##### 2. 文件信息查询 - **文件详情展示**：使用`-ls`命令或API获取文件的详细信息。 - 命令示例：`hadoop fs -ls pathtodirectory` - **目录内容查询**：列出指定目录下的所有文件及其属性。 - 命令示例：`hadoop fs -ls -R pathtodirectory` ##### 3. 目录操作 - **目录创建与删除**：支持目录的创建与删除。 - 命令示例： - 创建：`hadoop fs -mkdir pathtonewdir` - 删除：`hadoop fs -rm -r pathtoexistingdir` #### 自定义HDFS文件读取类 本部分要求学生设计并实现一个自定义的`MyFSDataInputStream`类，该类继承自`FSDataInputStream`，具备以下功能： - **按行读取**：实现`readLine()`方法，能够按行读取文件内容。 - 方法实现：通过`BufferedReader`逐行读取文件。 - **缓存机制**：实现缓存功能，提高读取效率。 - 方法实现：使用内存缓存存储已读取的数据，减少磁盘IO操作。 ##### 示例代码 下面给出一个简单的`MyFSDataInputStream`类的实现示例： ```java import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class MyFSDataInputStream extends FSDataInputStream { private BufferedReader bufferedReader; public MyFSDataInputStream(FSDataInputStream in) { super(in); this.bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in)); } public String readLine() throws IOException { return bufferedReader.readLine(); } } ``` ### 实验总结 通过本次实验，学生不仅掌握了HDFS的基本命令操作，还深入了解了如何使用编程接口来操作HDFS。这有助于理解和掌握大数据处理技术。此外，自定义文件读取类的设计与实现进一步加深了对HDFS文件操作机制的理解。这种理论结合实践的学习方式能够有效提升学生的实际应用能力和创新能力。
     
  • 大数据技术原理及应用（实验报告）
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    《大数据技术原理及应用》是一份基于课程内容的学习实验报告，深入探讨了大数据处理、分析技术和实际应用场景，旨在通过实践加深对理论知识的理解。 七章实验内容及报告全部包含其中。
     
  • 数据库技术及应用实验与课程设计教程_B5.231_12962757.pdf
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    《数据库技术及应用实验与课程设计教程》一书深入浅出地介绍了数据库的基本概念、设计方法以及实现技巧，通过丰富的实验和项目案例帮助读者掌握数据库开发的实践技能。 《数据库技术及应用实验与课程设计教程》是一本专注于教授数据库技术及其实际应用的教材或指南。书中涵盖了从基础理论到实践操作的内容，并通过一系列精心设计的实验和项目来帮助读者深入理解如何在现实世界中运用这些知识。这本书适合于学习数据库管理系统的初学者以及希望提高自己技能水平的专业人士使用，是课堂教学与自学的理想选择。
     
  • 数据库技术的应用
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    《数据库技术的应用》一书深入浅出地介绍了数据库系统的基本概念、设计原理及应用开发技巧，涵盖关系型数据库与非关系型数据库的实际操作和案例分析。 资源名称：数据库应用技术 资源内容较多，已上传至百度网盘，请自行下载附件中的链接获取。有需要的同学可自取。
     
  • 数据库应用技术实验三：SQL语言的DDL数据定义
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    本实验旨在通过SQL语言的DDL（Data Definition Language）学习如何创建和管理数据库中的表结构，包括定义字段类型、设置主键及外键等操作。 **内容概要：** SQL（结构化查询语言）是关系数据库的标准语言。它是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言，并不仅仅用于查询，而是功能强大的通用型关系数据库语言。 从本次实验开始，我们将详细学习SQL的DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）和DCL（数据控制语言）。本实验的重点是掌握利用 SQL 查询分析器进行数据库及基本表的定义、删除与修改；学会索引的建立与删除的方法，并为后续实验做准备。 适合人群：具备一定数据库知识基础的新手 通过本次学习，你将能够： - 掌握使用SQL查询分析器来创建、修改和删除数据库以及其中的基本表格。 - 学会如何建立并移除索引来提高数据查询效率。 - 为接下来的实验做好准备（包括创建新数据库及初始化所需的数据）。 **一、实验目的** 本次实验的主要目标是学习与掌握SQL中的DDL，即用于定义数据库结构的语言。这将涉及使用SQL来创建新的表，修改或删除现有的表等操作。通过本实验的学习，你不仅能够更好地理解SQL语言的运用方式及其功能，还能为后续更复杂的数据库操作打下坚实的基础。 **二、SQL的DDL** 1. **创建表格** DDL用于定义数据库结构。例如，在学生信息表`Student`中设置学号（Sno）为主键，并规定其他字段如姓名(Sname)必须填写等。 2. **修改表格** 通过ALTER TABLE语句，你可以对现有的表进行各种操作，包括添加、删除或更改列的定义。 3. **删除表格** 使用DROP TABLE命令可以移除数据库中的某个表。需要注意的是，在执行此操作后需要重新创建该表以供后续实验使用。 **三、索引的操作** 索引能够极大地提升查询效率。通过SQL语句，你可以轻松地添加或删除这些性能优化工具。 1. **创建索引** - 聚簇索引：`CREATE CLUSTERED INDEX idx_Sname ON Student (Sname);` - 唯一性索引：例如为学生表的学号字段设置唯一约束。 2. **移除索引** 使用DROP INDEX语句可以删除之前创建的所有类型的索引。 **四、实验环境** 本课程使用MySQL数据库管理系统和Navicat Premium 15作为图形界面工具。尽管两者在细节上可能有所差异，但SQL的基本语法是通用的。 通过这个实验过程的学习与实践，你能掌握基础的DDL操作，并熟练地运用数据库管理工具进行数据处理工作。继续练习这些技能将帮助你更好地理解并应用它们在未来的工作中。
     
  • Spark大数据技术与应用源代码及实验数据.rar
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    本资源包含Spark大数据技术与应用的相关源代码和实验数据，适用于学习和实践Spark框架在大数据处理中的应用。 Spark大数据技术与应用_源代码和实验数据.rar