本实验报告为全英文撰写，深入探讨了大数据分析的核心技术与应用。通过使用Python、SQL等工具对实际数据集进行处理和建模，旨在培养学生的数据分析能力和跨文化交流能力。
本资源为燕山大学大数据实验报告，包括四个实验：Hadoop与Spark环境搭建、使用mllib实现线性回归算法、支持向量机算法以及k-means聚类算法。其中支持向量机部分通过计算recall（召回率）、precision（精确率）、f1-score和accuracy来评估模型性能。
### 大数据分析实验报告知识点概览
#### 实验一：Hadoop与Spark环境构建及应用开发
##### 实验目的与要求
本实验旨在使学生掌握Hadoop与Spark环境的搭建方法，并能正确启动Spark服务流程，进而实现简单的Spark应用程序并确保其正常运行。
1. **Hadoop与Spark环境构建**：
- 要求学生能够独立完成Hadoop和Spark环境的安装配置。
- 学生需具备启动Hadoop及Spark服务的能力。
2. **Spark应用开发**：
- 学生应能编写并运行简单的Spark应用程序。
- 通过实践加深对Spark工作原理的理解。
##### 实验环境与软件配置
- 虚拟机平台：VMware Workstation Pro 16
- 操作系统：Ubuntu 14.04 Server (AMD64)
- JDK版本：1.8
- Scala版本：2.12.6
- Hadoop版本：2.7.7
- Spark版本：2.4.4（包含Hadoop 2.7）
##### 实验内容
在Linux系统或虚拟机上安装配置Hadoop与Spark环境，并启动相应的守护进程。使用Spark实现WordCount程序的开发与运行。
1. **数据准备**：
- 输入文件名：`input.txt`
2. **代码实现**：
```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(WordCount).setMaster(local[*])
val sc = new SparkContext(conf)
val input = sc.textFile(file:/home/liqing/桌面/input.txt)
val words = input.flatMap(line => line.split( ))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
val result = wordCounts.collect()
result.foreach(println)
sc.stop()
}
}
```
3. **测试结果**：
- 访问Hadoop集群管理界面，查看相关服务状态。
- 使用Spark UI检查程序运行情况。
- 展示WordCount程序的执行结果。
由于WordCount不涉及分类或回归任务，因此无法用Precision（精确率）、Recall（召回率）等指标进行评估。
#### 实验二：使用Spark MLlib实现线性回归算法
##### 实验目的与要求
1. **理解线性回归的基本原理**：学生应准确掌握线性回归的理论基础。
2. **实现线性回归算法**：利用Spark MLlib库，完成基本的线性回归模型训练，并在实际数据集上进行测试和验证。
##### 实验内容
1. **数据准备**：
- 准备用于训练与测试的数据样本。
2. **模型训练**：
- 使用MLlib提供的API实现线性回归算法的具体步骤。
3. **模型评估**：
- 通过测试集计算并分析准确率、精确率、召回率以及F1分数等性能指标。
本实验报告涵盖了Hadoop和Spark环境的构建，WordCount程序的开发及基于Spark MLlib的线性回归算法实现与评估。完成这些任务后，学生将对大数据处理技术有更深入的理解。
5星
