Advertisement

大数据技术原理及应用实验

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

简介：
《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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
     
  • 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。
     
  • 大数据技术原理及应用（实验报告）
    优质
    《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。
     
  • 大数据技术的应用与原理（实验）
    优质
    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。
     
  • 大数据技术的应用与原理
    优质
    《大数据技术的应用与原理》一书深入浅出地解析了大数据处理的核心技术和广泛应用场景，涵盖数据采集、存储、分析及安全等关键领域。 《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》是深入了解大数据领域的宝贵资源。大数据技术处理海量、高增长速度、多样的信息资产，旨在发现隐藏模式、市场趋势以及用户偏好，从而帮助决策者做出更明智的业务决策。这一领域涵盖了多个层面，包括数据采集、存储、处理、分析和应用。 大数据的核心概念包括四个V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。Volume强调数据规模，大数据往往涉及PB乃至EB级别的数据；Velocity关注数据产生的速度，要求实时或近实时处理；Variety意味着数据来源广泛，包括结构化、半结构化和非结构化数据；而Value则指从大数据中挖掘出的潜在价值。 在大数据存储方面，传统数据库系统难以应对挑战。因此出现了Hadoop分布式文件系统（HDFS）等解决方案。HDFS通过将数据分布在多台廉价服务器上实现了高容错性和高吞吐量的数据读写。同时，NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra因其灵活性和可扩展性在大数据存储中占据重要位置。 MapReduce和Spark是大数据处理技术的主要代表。其中，MapReduce是一种分布式计算模型通过“映射”和“化简”两个阶段来处理大规模数据；而Spark作为新一代的大数据处理框架以其内存计算的优势，在处理速度上显著优于MapReduce，并支持批处理、交互式查询、流处理和图形计算等多种模式。 数据分析是大数据技术的关键环节，包括描述性分析、预测性和规范性分析。其中，机器学习和人工智能算法在预测性分析中发挥重要作用如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等这些算法能够从数据中发现规律并实现对未来的预测与决策优化。 大数据的应用场景广泛涵盖电商推荐系统、金融风控、医疗健康等领域。例如电商平台通过分析用户行为提供个性化推荐；在金融领域，大数据可用于信用评分和欺诈检测；而在医疗健康领域，大数据可以辅助疾病预测及治疗方案设计。 总之，掌握大数据技术原理与应用对于理解数据驱动的决策机制以及提升企业竞争力具有重要意义。深入研读《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》，读者可全面了解这一领域的全貌，并逐步掌握其核心知识，无论理论还是实践都能有所收获。
     
  • 数据库技术及应用实验
    优质
    《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。
     
  • 《大数据技术原理与应用》林子雨 上机实验一
    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。
     
  • 《大数据原理及技术》实验报告模板.doc
    优质
    该文档为《大数据原理及技术》课程设计的实验报告模板，旨在帮助学生规范地记录和展示在大数据相关实验中的操作步骤、分析结果与个人见解。 燕山大学软件工程大数据原理与技术选修课实验报告完整版包含七次实验的详细内容、实验结果和截图。文档篇幅较长且非常全面，欢迎下载参考。
     
  • 大数据技术的应用与原理.rar
    优质
    本资料详细介绍了大数据技术的核心应用领域及其工作原理，包括数据采集、存储、处理和分析等方面的知识，适合初学者和技术爱好者。 《大数据技术原理与应用》是林子雨教授编写的一份配套教材讲义，涵盖了大数据技术的基础理论、核心技术和实际应用。这份PPT资料详细解析了2015年6月时大数据领域的最新进展和重要概念，对于学习和理解大数据有极大的帮助。 以下是基于这个主题的详细知识点讲解： 1. **大数据定义**：大数据是指由于数据规模巨大、类型多样、增长速度快，传统数据处理工具无法有效处理的数据集合。它强调的是数据的价值挖掘，而非简单的数据存储。 2. **大数据的4V特征**：即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。其中Volume指的是海量数据规模；Velocity表示快速的数据生成速度；Variety意味着多种类型的数据形式；而Value则强调在大数据中发现有价值的信息。 3. **大数据处理框架**：Hadoop是大数据处理的基础，它是一个开源的分布式计算平台，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。其中，HDFS用于存储海量数据集，而MapReduce提供并行化处理能力。 4. **Hadoop生态组件**：除了基本的框架外，生态系统还包括如HBase、Hive、Pig及Spark等工具和技术，它们共同构成了大数据处理解决方案。 5. **NoSQL数据库**：随着大数据的发展需求增加，在传统关系型数据库之外出现了支持大规模分布式存储和高并发读写操作的NoSQL（Not Only SQL）数据库系统，例如MongoDB、Cassandra等。 6. **流处理技术**：Kafka是一种用于实时数据流处理的高效消息传递系统；而Storm与Flink则是专门设计用来进行持续性实时数据分析计算框架。 7. **大数据分析**：包括统计分析、机器学习和数据挖掘等领域，这些方法和技术能够帮助我们发现隐藏在大量复杂信息中的模式、关联以及趋势。常见的工具库有Apache Mahout及TensorFlow等。 8. **大数据应用领域**：从电商推荐系统到金融风控再到医疗健康与智慧城市管理等多个行业都可以看到大数据的应用身影，通过高效的数据分析可以显著提高业务决策效率和用户体验质量。 9. **大数据安全与隐私保护**：鉴于涉及大量敏感信息（如个人及企业数据），确保这些数据的安全性和用户隐私成为重要议题。加密技术、匿名化处理以及访问控制等策略被广泛应用于保障信息安全。 10. **未来趋势**：随着云计算、物联网和人工智能的快速发展，大数据技术也将持续进步与创新，例如边缘计算、实时分析能力增强及智能预测功能将是未来发展的重要方向。 这份林子雨教授的讲义深入浅出地介绍了大数据技术的基本概念、核心技术以及实际应用场景，是理解和掌握大数据技术不可或缺的学习资源。通过学习该教材内容，读者可以对大数据有更全面的认识，并能够将其应用到具体的工作实践中去。