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大数据实验之五:初探MapReduce初级编程实践

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简介:
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。

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客服
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  • 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——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)
  • MapReduce
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    本简介介绍《MapReduce编程实践之大数据实验四》,通过具体实验操作,深入讲解如何使用MapReduce处理大规模数据集,并提供详细的代码示例和分析。 一.实验内容 MapReduce编程实践:使用MapReduce实现多个文本段落件中的WordCount词频统计功能,包括编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑以及编写main方法。 二.实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2. 实现统计HDFS系统中多个文本段落件中的单词出现频率的功能。 三.实验过程截图及说明 1. 在本地创建多个文本段落件并上传到Hadoop: - 创建存放文件的本地文件夹; - 使用vim命令向这些文件里添加内容; - 在Hadoop里创建用于存放文件的目录; - 将本地的3个文件上传至Hadoop上。 2. 编写java代码来操作读取文件并统计: - 启动IDE(如IntelliJ IDEA); - 创建项目和相应的目录结构; - 编写log4j.properties配置文件; - 引入所需的依赖库。
  • 技术原理与应用课MapReduce
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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。
  • Flink8)
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    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。
  • 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。
  • HBase
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    本篇简介聚焦于HBase编程实践之大数据实验三,详细探讨了在HBase上进行高级数据操作和优化技术的应用,包括性能调优及故障排查等内容。适合有一定基础的数据工程师参考学习。 ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的可扩展大数据存储系统,在Hadoop之上构建,特别是在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。它为大规模数据提供了高性能的随机读写操作,并能够处理PB级别的数据量。其核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力,特别适合实时查询场景。 1. **角色定位**: - **数据库功能**:尽管建立在HDFS之上,但更像是一个数据库而非文件系统;支持表的概念和行级读写操作。 - **数据模型**:采用列族模式高效存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**:具备自动故障恢复机制,在节点失败时继续服务。 - **实时读写**:支持快速的数据访问,适合需要即时响应的应用场景。 #### 二、HBase的Shell命令 这些命令用于管理表、插入和查询数据等操作。以下是常用的一些: 1. **创建表** - `create tablename, columnfamily` 创建新表。 示例:`create student, info` 2. **列出所有表** - `list` 示例:`list` 3. **插入数据** - `put tablename, rowkey, columnfamily:qualifier, value` 示例:`put student, 95001, info:Sname, YangJile` 4. **获取数据** - `get tablename, rowkey` 示例:`get student, 95001` 5. **扫描数据** - `scan tablename` 示例:`scan student` 6. **删除表** - 先禁用,再删除 示例: ```shell disable student drop student ``` #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令外,还有丰富的Java API用于更复杂的编程操作: 1. **创建连接** - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)` 示例:`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表** - 使用`TableDescriptorBuilder` - 通过管理员对象创建 示例: ```java TableDescriptor descriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(student)) .setColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(info)) .build(); Admin admin = conn.getAdmin(); admin.createTable(descriptor); ``` 3. **插入数据** - 使用`Put` 示例: ```java Put put = new Put(Bytes.toBytes(95001)); put.addColumn(Bytes.toBytes(info), Bytes.toBytes(Sname), Bytes.toBytes(YangJile)); Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(student)); table.put(put); ``` 4. **获取数据** - 使用`Get` 示例: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes(95001)); Result result = table.get(get); ``` 5. **扫描数据** - 使用`Scan` 示例: ```java Scan scan = new Scan(); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result row : scanner) { // 处理每一行的数据 } ``` 6. **关闭连接** - `conn.close()` 示例:`conn.close();` #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实践,我深入了解了HBase的安装和配置,并掌握了如何使用Shell命令及Java API进行表操作。认识到HBase可以高效处理大规模数据并提供快速的数据读写能力,在未来工作中会更加熟练地运用它来解决实际问题,并探索更多大数据技术栈。
  • 技术原理与应用课8:Flink
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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。
  • 技术原理与应用课7: Spark
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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。