Advertisement

林子雨的《大数据技术原理与应用》上机实验一。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
林子雨的《大数据技术原理与应用》上机实验,这篇实验报告是我在实际操作中撰写而成,可能存在一些错误之处,特供各位学习者参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    《大数据技术原理与应用》林子雨上机实验一是配合教材内容设计的基础实践环节,旨在通过实际操作加深学生对大数据处理技术和方法的理解和掌握。 大数据技术原理与应用【林子雨】上机实验内容是我自己在实验课上完成的,可能存在一些错误,仅供参考。
  • 》测题.docx
    优质
    《大数据技术原理与应用》是由林子雨编写的教材配套文件,包含了针对课程内容设计的相关测验题目,旨在帮助学生检验学习效果并深入理解大数据技术的核心概念和实际应用场景。 本段落是一份关于大数据技术的测试题,涵盖了大数据概述、数据存储与管理、数据处理及分析以及数据安全等方面的内容。第一章介绍了第一次信息化浪潮解决的主要问题,并简述了大数据技术的基本概念;第二章则详细讲解了如何使用分布式文件系统、数据仓库和关系数据库等工具来管理和储存结构化、半结构化及非结构化的海量数据。此外,本段落还探讨了其他与大数据处理分析和安全相关的话题,为读者提供了深入了解这一领域的参考材料。
  • ——编著
    优质
    《大数据技术的应用与原理》由林子雨编著,全面解析了大数据技术的核心概念、工作原理及其在实际场景中的应用案例,旨在帮助读者深入理解并掌握大数据技术。 《大数据技术原理与应用》由林子雨编写,是一本关于大数据技术的书籍。书中详细介绍了大数据的基本概念、技术和应用场景等内容。 在第一章中,作者首先回顾了信息化浪潮的发展历程,并阐述了从信息化到大数据时代的转变过程。接着,本书深入探讨了数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低等基本特征。此外,还特别强调了“数据爆炸”现象——即每年产生的数据增长50%,每两年翻一番。 书中进一步解释了科学研究的四个阶段:实验、理论、计算及数据分析范式,并详细介绍了大数据技术的核心概念和技术细节。 第二章专注于Hadoop技术的介绍,包括其核心组件(如分布式文件系统HDFS和MapReduce)以及这些工具在不同领域的应用。Hadoop是一个开源框架,具备高可靠性和容错性,支持多种编程语言,在Linux平台上运行,适用于大规模数据处理任务。 本书还探讨了大数据的应用场景及其关键技术。它不仅涵盖了金融、汽车及互联网行业的具体案例(如高频交易分析和车联网技术),也涉及个人健康管理等日常生活领域。此外,书中详细介绍了批处理计算、流式计算、图计算以及查询与数据分析等多种关键计算方法,并阐述了云计算、物联网与大数据之间的相互作用。 《大数据技术原理与应用》全面覆盖了从基础设施到数据应用层的整个产业链条,包括IT基础架构(如存储和计算机资源)、原始数据来源(例如传感器或社交媒体平台)、管理工具及分析系统等。这本书非常适合专业人士和技术爱好者深入了解这一领域并应用于实际工作中。
  • -厦门学-
    优质
    《大数据技术原理与应用》是林子雨在厦门大学教授的一门课程,旨在向学生传授大数据处理的核心技术和实际应用。 厦门大学林子雨教授的《大数据技术原理与应用》课程第一章节为“大数据概述”,该版本发布于2017年2月。这一部分主要介绍了大数据的基本概念、发展历程以及关键技术等,旨在帮助学生建立对大数据领域的初步认识和理解。
  • 课程:熟悉常LinuxHadoop操作(
    优质
    本实验为《大数据技术原理及应用》课程设计,旨在通过林子雨教授指导,使学生掌握Linux系统基本命令和Hadoop平台的操作方法,加深对大数据技术的理解。 在大数据技术的学习过程中,Linux和Hadoop是两个重要的基石。由于其开源性和分布式计算能力,Hadoop通常部署于Linux操作系统之上,而后者提供了稳定且高度可定制化的底层支持环境。 本实验的主要目的是使学生熟悉基本的Linux命令操作以及Hadoop的基本使用方法,为后续的大数据处理实验奠定坚实的基础。 ### Linux 操作 - **cd 命令**:用于目录切换。例如: - `cd usrlocal` 切换到指定目录; - `cd ..` 返回上一级目录; - `cd` 回到用户主文件夹。 - **ls 命令**:列出当前或指定目录下的所有内容,如 `ls /usr` 可查看 `/usr/` 目录中的文件和子目录。 - **mkdir 和 rmdir命令**: - 创建新目录使用 `mkdir tmpa`, 或者创建多级目录使用 `mkdir -p tmpa1/a2/a3`. - 删除空的指定目录采用 `rmdir tmpa`. - **cp 命令**:复制文件或整个目录,如将`~/.bashrc` 复制到 `/usr/bashrc1`, 或者复制一个完整目录使用 `-r` 参数。 - **mv命令**:移动和重命名文件或目录。例如: - `mv /usr/bashrc1 /usr/test` - `mv test usrtest2` - **rm 命令**:删除文件或整个目录,如 `rm usrbashrc1` 或者使用 `-r` 参数删除一个包含子项的完整目录。 - 文件内容查看: - 使用 `cat`, `tac`, `more`, `head -n 20 ~/.bashrc`, `tail -n 20 ~/.bashrc` 和 `tail +51 ~.bashrc` 查看文件。 - **touch 命令**:创建新的空白文件或更新现有文件的时间戳,如使用 `-m -t` 参数设置特定日期。 - 文件权限修改: - 使用 `chown root tmphello` 更改所有者为root. - 文件搜索和目录操作: - 使用 `find ~ -name .bashrc` 在主目录下查找.bashrc文件. - **tar 命令**:打包或解压缩,如使用 `-czvf test.tar.gz test` 打包并压缩一个目录。 ### Hadoop 操作 - 启动Hadoop服务(包括启动HDFS和YARN等组件)。 - 在HDFS上执行基本操作: - `hadoop fs -mkdir user/hadoop` - 创建用户目录,如 `user/hadoop/test`. 通过上述实验步骤的练习,学生可以掌握Linux的基本运维技能以及Hadoop的基础应用能力。这将为进行大规模数据处理和分析做好充分准备,并且深入理解Linux与Hadoop结合使用对于大数据生态系统的重要性。
  • ——三:掌握常见HBase操作(
    优质
    本实验为《大数据技术原理与应用》课程设计,旨在通过实际操作使学生熟练掌握HBase数据库的基本操作技能,在指导教师林子雨的引领下深入理解HBase的核心技术和使用方法。 ### 大数据技术原理与应用-实验3熟悉常用的HBase操作 #### HBase与Hadoop生态系统的集成 在Hadoop生态系统中,HBase扮演着重要的角色,与其他组件有着紧密的联系,共同支持大规模数据处理的需求。 1. **HBase与Hadoop MapReduce:** - **关系**:HBase依赖于MapReduce来处理海量数据。 - **功能**:通过MapReduce框架,HBase能够执行复杂的数据处理任务,实现高性能计算。 - **优势**:利用MapReduce的并行处理能力,加速数据处理速度。 2. **HBase与ZooKeeper:** - **关系**:ZooKeeper为HBase提供稳定的协同服务。 - **功能**: - 协调HBase中的RegionServer,确保服务稳定。 - 实现失败恢复机制,增强系统的可靠性。 3. **HBase与HDFS:** - **关系**:HDFS作为HBase的主要数据存储层。 - **功能**: - 提供高可靠的存储服务,支持廉价集群的大规模数据存储。 - 能够选择使用本地文件系统作为替代方案,但为了提高数据可靠性和系统性能,推荐使用HDFS。 4. **HBase与Sqoop:** - **关系**:Sqoop增强了HBase的数据导入能力。 - **功能**:提供高效的关系数据库管理系统(RDBMS)数据导入工具,简化了数据迁移过程。 5. **HBase与Pig和Hive:** - **关系**:Pig和Hive为HBase提供高级语言支持。 - **功能**: - Pig使用Pig Latin语言处理HBase中的数据,适用于数据统计任务。 - Hive允许使用类似于SQL的语言查询HBase数据,便于数据分析。 #### HBase与BigTable的技术对应关系 HBase的设计灵感来源于Google的BigTable,两者在技术层面有许多相似之处: 1. **数据模型**:均采用列族存储模型,每个列族包含多个列。 2. **数据分布**:使用分区(Region)将数据分布在集群中,支持水平扩展。 3. **版本控制**:存储多个版本的数据,支持时间戳查询。 #### HBase与传统关系数据库的区别 HBase作为一种NoSQL数据库,在设计理念和实现机制上与传统关系型数据库有很大区别: 1. **数据类型**: - **关系数据库**:支持丰富多样的数据类型,如整型、浮点型、日期等。 - **HBase**:存储未经解释的字符串形式的数据,用户需自行解析。 2. **数据操作**: - **关系数据库**:提供丰富的数据操作,如复杂的表间连接等。 - **HBase**:仅支持基本的数据操作,如插入、查询、删除等。 3. **存储模式**: - **关系数据库**:基于行模式存储。 - **HBase**:基于列族存储,支持低IO开销和高并发查询。 4. **数据索引**: - **关系数据库**:支持多列索引。 - **HBase**:主要依靠行键进行查询,支持行键范围扫描。 5. **数据维护**: - **关系数据库**:更新操作会覆盖旧值。 - **HBase**:保留旧版本数据,支持历史版本查询。 6. **可伸缩性**: - **关系数据库**:纵向扩展有限,横向扩展困难。 - **HBase**:易于通过增加节点实现水平扩展。 #### HBase支持的访问接口 HBase提供了多种访问接口,以适应不同的应用场景和需求: 1. **Native Java API**:适用于Java应用程序对HBase的直接访问,效率高。 2. **HBase Shell**:命令行工具,适合简单的管理任务和数据操作。 3. **Thrift Gateway**:支持C++、PHP、Python等多种语言,适用于异构系统的交互。 4. **REST Gateway**:支持HTTP API访问,方便Web应用集成。 5. **Pig**:使用Pig Latin语言处理HBase中的数据,适用于批量数据处理。 6. **Hive**:提供SQL-like查询语言,适用于数据分析场景。 #### HBase数据模型示例 假设有一个在线商店需要存储商品信息,可以使用HBase建立一个表格: - **Row Key**:商品ID - **Column Family**:info - **Qualifier**:price, description, stock - **Timestamp**:记录不同版本的时间戳 通过这样的模型,可以轻松地查询特定商品的价格、描述和库存情况,并且能够根据时间戳获取历史数据。 HBase不仅与Hadoop生态系统中的其他组件紧密结合,还具有独特的优势和特性,使其成为大数据领域不可或缺的一部分。无论是从数据模型、访问接口还是与传统数据库的对比来看,HBase都在不断满足现代大数据处理的需求。
  • ——2:掌握常见HDFS操作(
    优质
    本实验为《大数据技术原理与应用》课程设计,旨在通过实践加深学生对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的理解和操作能力,在指导下完成一系列基础且实用的HDFS命令练习。讲师:林子雨。 ### 大数据技术原理与应用-实验2熟悉常用的HDFS操作 #### 分布式文件系统设计的需求 在探讨HDFS之前,我们先了解分布式文件系统设计的一些基本需求: 1. **透明性**: - 访问透明性:确保用户在访问文件时,无论文件位于本地还是远程,都能够以相同的方式进行操作。 - 位置透明性:即便文件的存储位置发生变化,用户也不需要更改访问路径。虽然HDFS提供了某种程度的访问透明性,但它不能完全实现位置透明性和性能伸缩透明性。 2. **并发性**:系统应支持多个客户端同时读写文件。然而,在HDFS中,为了简化设计,任何时候只允许一个程序写入特定文件,这限制了并发写入的能力。 3. **文件复制**:为提高数据可靠性,文件需要在不同位置存储多个副本。HDFS通过多副本机制来实现这一目标。 4. **硬件和操作系统异构性**:分布式文件系统应该能够在不同的硬件和操作系统平台上运行。HDFS使用Java语言开发,具备良好的跨平台能力。 5. **可伸缩性**:系统应支持节点的动态增减,以适应不同规模的数据处理需求。HDFS构建在大量低成本机器之上,具备良好的可伸缩性。 6. **容错**:当客户端或服务器出现故障时,系统仍能正常运行。HDFS通过多副本机制和自动检测恢复机制来保证高可用性。 7. **安全性**:虽然HDFS本身的安全性相对较弱,但可以通过其他方式增强其安全性,例如使用Kerberos认证等。 #### 分布式文件系统的扩展 为了实现高水平的扩展性,分布式文件系统通过将文件分布存储在成千上万个计算节点上形成大型集群。这种方式不仅提高了存储容量,还增强了系统的整体性能和稳定性。 #### HDFS中的块与普通文件系统中的块区别 - **块大小**:HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统中的块,以减少元数据开销和提高存储效率。默认情况下,HDFS的块大小为128MB(在早期版本中为64MB),而普通文件系统的块大小则小得多。 - **数据存储**:即使文件大小小于块大小,HDFS也不会占据整个块的空间。这种设计使得小文件也能高效地存储在HDFS中。 #### 名称节点和数据节点的功能 - **名称节点(NameNode)**:作为HDFS的主控节点,负责维护文件系统的命名空间(包括文件和目录的元数据),以及数据块和数据节点之间的映射关系。 - **数据节点(DataNode)**:是HDFS中的工作节点,负责存储实际的数据块,并根据客户端或名称节点的指令执行数据读写操作。 #### 减轻中心节点负担的方法 HDFS通过分离数据流和控制流来减轻名称节点的负担。具体来说,名称节点不直接参与数据块的传输过程,而是将数据读写操作委托给数据节点完成,从而降低了名称节点的工作负载。 #### 单一名称节点的局限性 - **命名空间限制**:由于名称空间存储在名称节点的内存中,其容量受限于物理内存大小。 - **性能瓶颈**:整个文件系统的吞吐量受到单一名称节点性能的限制。 - **隔离问题**:所有应用程序共享同一个命名空间,难以进行资源隔离。 - **集群可用性**:若名称节点发生故障,则整个集群将不可用。 #### 冗余数据保存策略 HDFS采用多副本机制来保证数据的可靠性。通常情况下,每个数据块会被复制三次,并分散存储在不同的数据节点上。这种策略大大降低了数据丢失的风险。 #### 流水线复制策略 HDFS中的数据复制流程遵循流水线复制策略。具体步骤如下: 1. **客户端**发起文件写入请求。 2. **名称节点**根据当前数据节点的状态选择一系列数据节点,并返回给客户端。 3. **客户端**按照顺序将数据块依次写入各个数据节点。 4. **数据节点**之间形成数据复制链路,以确保数据的完整性和一致性。 #### 错误探测与恢复 - **名称节点故障**:可通过定期备份元数据到另一个文件系统或利用第二名称节点(Secondary NameNode)来恢复。 - **数据节点故障**:数据节点定期向名称节点发送心跳消息。一旦名称节点检测到某数据节点未响应,则将其标记为故障,并启动数据恢复流程。 - **数据损坏**:客户端读取数据时会进行校验,如发现数据损坏,则向其他数据节点请求正确的数据,并通知名称节点进行数据块的重新复制。 #### 不发生故障情况下的读文件过程 1. **客户端**向远程名称节点发起
  • (第2版)》(作者:)配套答案
    优质
    本书为《大数据技术原理与应用(第2版)》的配套实践指南,提供了详细的实验操作步骤和解答,帮助读者深入理解和掌握大数据技术的核心概念及应用技巧。 广工大数据技术原理课程中的5个实验参考答案。
  • 3:掌握常见HBase操作(
    优质
    本课程为《大数据技术原理及应用》系列实验之一,由林子雨教授设计。实验三重点讲解和实践HBase数据库的基本操作,帮助学生深入理解HBase的特性和应用场景。 3. 掌握HBase操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议使用Ubuntu 16.04或Ubuntu 18.04); 2. Hadoop版本:3.1.3; 3. HBase版本:2.2.2; 4. JDK版本:1.8; 5. Java集成开发环境(IDE):Eclipse。 三、实验步骤...