Hadoop原理及技术、Spark操作实验-ITADN社区

Hadoop原理及技术、Spark操作实验

优质

本课程深入解析Hadoop分布式处理架构的核心原理与技术，并通过实际操作练习掌握Spark大数据处理框架的应用技巧。一、实验目的 1. 理解Spark编程思想。 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序。 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容（一）Spark基础知识 1. 输入start-all.sh启动hadoop进程及相关端口号。 2. 启动Spark分布式集群并查看信息。 3. 在网页端查看集群信息。 4. 启动spark-shell控制台，包括： 1) local模式启动； 2) 登录master服务器，在集群模式下启动。 5. 访问http://localhost:4040可以看到Spark Web界面。 6. 从本地文件系统中加载数据。 7. 从分布式文件系统HDFS中加载数据。 8. 调用SparkContext的parallelize方法，利用Driver中的已存在数组创建RDD。（二）运行WordCount程序 1. 使用Scala编写WordCount应用程序。 2. 在spark-shell环境中执行编写的WordCount程序。

Hadoop原理及MapReduce技术实验

优质

本课程深入剖析Hadoop架构与原理，并通过实践操作教授MapReduce编程技术，旨在帮助学员掌握大数据处理的核心技能。 ### 实验目的 1. 熟悉Hadoop开发包。 2. 编写MapReduce程序。 3. 调试并运行MapReduce程序。 4. 完成老师在课堂上展示的内容。 ### 实验环境 - Windows 10 - VMware Workstation Pro虚拟机 - Hadoop环境 - JDK 1.8 ### 实验内容 #### 单词计数实验（wordcount） 1. 输入`start-all.sh`启动Hadoop相关进程和端口号。 2. 打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务的运行情况。 3. 编写单词计数代码并将其打包成jar文件。 4. 运行以下命令： - 将Linux下的文件上传到HDFS上； - 执行MapReduce操作。 5. 查看实验结果。 6. 在网页上查看MapReduce任务的执行情况。 #### 矩阵相乘实验（matrix） 1. 编写矩阵相乘代码并将其打包成jar文件。 2. 运行以下命令： - 将Linux下的文件上传到HDFS； - 执行MapReduce操作。 3. 查看运行结果。 #### 网页排名实验（pagerank） 1. 编写网页排名算法的代码，生成jar包。

大数据技术原理及应用课程实验一：熟悉常用Linux与Hadoop操作（林子雨实验）

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。

大数据技术原理及应用课实验3：掌握常见HBase操作（林子雨实验）

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...

Hadoop Spark生态系统的操作和实战指南

优质

本书为读者提供了深入理解及实践Hadoop与Spark生态系统中核心技术的操作指南，涵盖大数据处理、存储、分析等多方面内容。 Hadoop Spark生态系统操作与实战指南提供了一套全面的方法来理解和应用大数据技术的核心组件之一。该指南涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面，帮助读者掌握如何有效利用Spark进行数据处理、分析以及机器学习任务。通过丰富的案例和实践指导，此手册旨在使用户能够快速上手并精通Hadoop生态系统中的各种工具和技术，为解决复杂的数据问题提供强有力的支持。

大数据技术原理及应用实验

优质

《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

微机原理及接口技术实验报告

优质

本实验报告涵盖了微机原理及接口技术的相关课程内容，包括微处理器架构、汇编语言编程、I/O端口操作以及各类外部设备接口设计等实践环节。安徽工业大学陆勤老师的微机原理与接口技术实验报告包含了对学生在该课程中的实践操作和技术掌握情况的详细记录。这份报告不仅展示了学生对理论知识的理解程度，还反映了他们在实际应用中解决问题的能力。通过这些实验，学生们能够更好地理解计算机硬件的工作机制，并学会如何使用各种接口进行有效的数据传输和处理。

大数据技术原理及应用（实验二）

优质

《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。

大数据技术原理与应用课程实验7: Spark初阶编程实践

优质

本课程为《大数据技术原理与应用》系列实验之七，专注于Spark基础编程实践。通过实际操作，学生将掌握Spark的核心概念及基本编程技巧，为进一步深入学习奠定坚实的基础。实验7：Spark初级编程实践一、实验目的： 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。 2. 掌握编写、编译及运行Spark应用程序的技巧。二、实验平台：操作系统为Ubuntu 18.04（或Ubuntu 16.04）；Spark版本为2.4.0；Hadoop版本为3.1.3。三、实验步骤：每个步骤中均需提供运行截图以供参考。

Spark安装及Hadoop操作在大数据分析与内存计算中的应用-实验报告

优质

本实验报告探讨了Spark在大数据分析和内存计算中的应用，并详细记录了Spark的安装过程以及如何结合Hadoop进行高效的数据处理，旨在提升数据处理效率和性能。大数据分析与内存计算-Spark安装以及Hadoop操作-实验报告

是否确定退出登录?

Hadoop原理及技术、Spark操作实验

全部评论 (0)