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大数据技术原理与应用课程实验7: Spark初阶编程实践

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简介：
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。

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  • 大数据技术原理与应用课程实验7: Spark初阶编程实践
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    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。
     
  • 大数据技术原理与应用课程实验8：Flink初阶编程实践
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    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。
     
  • 大数据技术原理与应用课程实验五：MapReduce初阶编程实践
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    本课程实验为《大数据技术原理与应用》第五部分，专注于MapReduce的基本编程技巧和实践操作，帮助学生理解分布式计算的核心概念。 一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤 每个步骤下均需有运行截图： （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 版权声明：本段落为原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
     
  • 大数据技术的应用与原理（实验）
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    本课程通过理论讲解和实践操作相结合的方式，深入浅出地介绍大数据技术的基本原理及其广泛应用场景。参与者将掌握大数据处理的核心技术和方法，并有机会亲手进行相关实验。 作业实验：学习一些Linux命令以及Hadoop操作。
     
  • 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
     
  • 大数据实验之五：初探MapReduce初级编程实践
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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。
     
  • 《大数据技术原理与应用》课程报告
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    本课程报告聚焦于《大数据技术原理与应用》，深入探讨了大数据处理的关键技术和实际应用场景，旨在帮助学生理解并掌握大数据分析的核心理念和技术。 2017学年在学习《大数据》这门课程期间所做的实验记录及撰写的实验报告。
     
  • 大数据技术原理与应用课程实验六：掌握Hive基本操作
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    本课程实验聚焦于通过实践操作深化理解大数据技术中的Hive组件，涵盖创建表、数据导入及查询等核心技能，旨在帮助学生熟练掌握Hive的基本使用方法。 一、实验目的 1. 理解Hive在Hadoop体系结构中的角色作为数据仓库。 2. 掌握如何使用Hive进行数据分析操作。 二、技术环境配置 1. 操作系统：Linux Ubuntu 64位。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 采用《Hive编程指南》(OReilly系列，人民邮电出版社)中提供的数据集。
     
  • 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