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Flink初级编程实践(实验8)

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简介:
本实验为《Flink初级编程实践》系列课程中的第八部分,专注于通过实际操作帮助学习者掌握Apache Flink的基础编程技能和数据流处理技术。 实验内容与完成情况: 1. 使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序:在Linux操作系统中安装IntelliJ IDEA,并使用该工具开发WordCount程序。完成后将程序打包成JAR包,提交到Flink环境中运行。 2. 安装和启动相关软件: - 安装Maven - 使用IntelliJ IDEA编写Java代码 3. 数据流词频统计:利用Linux操作系统自带的NC程序模拟生成数据流,并不断发送单词。接着开发一个Fink程序来实时处理这些单词,计算它们出现的频率并输出结果。 在以上步骤中: - 在IntelliJ IDEA环境中进行编程和调试 - 将完成的应用打包成JAR文件后部署到Flink系统上运行 实验过程中包括了使用NC工具发送测试数据以及执行编译好的Java程序。

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客服
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  • Flink8
    优质
    本实验为《Flink初级编程实践》系列课程中的第八部分,专注于通过实际操作帮助学习者掌握Apache Flink的基础编程技能和数据流处理技术。 实验内容与完成情况: 1. 使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序:在Linux操作系统中安装IntelliJ IDEA,并使用该工具开发WordCount程序。完成后将程序打包成JAR包,提交到Flink环境中运行。 2. 安装和启动相关软件: - 安装Maven - 使用IntelliJ IDEA编写Java代码 3. 数据流词频统计:利用Linux操作系统自带的NC程序模拟生成数据流,并不断发送单词。接着开发一个Fink程序来实时处理这些单词,计算它们出现的频率并输出结果。 在以上步骤中: - 在IntelliJ IDEA环境中进行编程和调试 - 将完成的应用打包成JAR文件后部署到Flink系统上运行 实验过程中包括了使用NC工具发送测试数据以及执行编译好的Java程序。
  • 大数据技术原理与应用课8Flink
    优质
    本课程实验为《大数据技术原理与应用》系列之一,聚焦于Apache Flink的基础编程技巧和实践操作,旨在帮助学生掌握流处理框架的核心概念及其实战能力。 一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的Flink编程方法。 2. 掌握用IntelliJ IDEA工具编写Flink程序的方法。 二、实验内容与要求 1. 使用Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04)操作系统。 2. 安装并使用IntelliJ IDEA开发环境。 3. 集成和使用Flink 1.9.1版本的流处理框架。 三、实验步骤(每个步骤需附带运行截图) 1.在Linux系统中安装IntelliJ IDEA,然后利用该工具编写WordCount程序,并将其打包为JAR文件后提交到Flink环境中执行。通过这次练习,不仅掌握了基础的Flink编程技巧和大数据的基本编程技能,还深入了解了Flink的工作原理及其操作机制。此外,在实践中熟悉了如何使用IntelliJ IDEA进行代码开发与调试过程,从而提高了对这款集成环境的认识水平。
  • 大数据之五:探MapReduce
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    本实验旨在引导学生初步接触和理解MapReduce编程模型及其在大数据处理中的应用,通过实际操作掌握其基本编程技巧。 大数据实验五:MapReduce 初级编程实践是一份关于使用 MapReduce 进行文件合并与去重操作的实验报告。MapReduce 是一种基于 Hadoop 的分布式计算模型,最初由 Google 发布,并随后成为 Apache Hadoop 项目的一部分。其主要思想是将复杂的任务分解为多个简单的映射(map)和归约(reduce)步骤来处理大规模数据集。
  • MapReduce——大数据五报告
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    本报告为《大数据技术》课程第五次实验报告,主要内容是基于MapReduce框架进行初级编程实践。通过该实验,学生能够深入理解并掌握使用MapReduce处理大规模数据集的基本方法和技巧。 林子雨《大数据原理与技术》第三版实验5报告 **实验名称:MapReduce 初级编程实践** 姓名: **实验环境** - 操作系统:Linux(建议使用Ubuntu16.04) - Hadoop版本:3.2.2 **实验内容及完成情况** (一)编写程序实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件A和B,设计并实现MapReduce程序。该程序应能够将这两个文件的内容进行合并,并剔除重复的元素,最终生成一个输出文件C。 以下是示例输入与预期输出: **输入文件 A 示例** (此处省略具体内容)
  • 一:OpenGL
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    本实验旨在通过OpenGL进行图形编程的基础学习,涵盖基本概念、函数使用及简单图形绘制技巧,为后续深入三维图形学打下坚实基础。 计算机图形学是一门研究如何使用计算机生成图像的学科。它涵盖了从简单的2D绘图到复杂的3D建模、动画制作等多个方面。通过算法和技术来模拟真实世界的视觉效果,为游戏开发、电影特效、建筑设计等领域提供了强大的工具和解决方案。此外,随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的发展,计算机图形学的应用范围也在不断扩大,并且对于推动相关领域的创新具有重要意义。
  • 七:Spark基础
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    本实验旨在通过实际操作帮助学生掌握Apache Spark的核心概念和基本编程技巧,包括RDD操作、SQL查询等,为大数据处理打下坚实的基础。 实验环境: 设备名称:LAPTOP-9KJS8HO6 处理器:Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz,2.50 GHz 内存:16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统:Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统:UbuntuKylin-16.04 Hadoop 版本:3.1.3 JDK 版本:1.8 Java IDE:Eclipse 系统类型:64位操作系统,基于 x64 的处理器 笔和触控输入:无 实验内容与完成情况: 1. 安装 Hadoop 和 Spark。将下载好的安装包解压至固定路径并进行安装。 使用命令 `./bin/spark-shell` 启动 Spark。 2. 使用 Spark 读取文件系统的数据: - 在 spark-shell 中,读取 Linux 系统本地文件 `/home/hadoop/test.txt` 并统计出文件的行数; - 再次在 spark-shell 中,读取 HDFS 文件系统中的 `test.txt` 文件。
  • 三:MapReduce入门
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    本实验为初学者设计,旨在通过实际操作引导学习者掌握MapReduce的基础编程技能,帮助理解分布式计算原理及其在大数据处理中的应用。 实验3:MapReduce编程初级实践
  • Flink 案例分析
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    本案例集深入剖析了Apache Flink在实际业务场景中的应用与优化策略,涵盖了实时计算、数据处理及流式数据分析等多个方面。 本段落档总结了国内各大互联网公司使用Flink的案例,包括美团、唯品会、滴滴和360等企业如何实现对Flink的各种应用,并且还包含了关于这些公司在实际操作中使用Flink的经验总结。