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  大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)4——MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐

  鏈接: 大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)1——熟悉常用的HDFS操作 鏈接: 大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)2——熟悉常用的Hbase操作 鏈接: 大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)3——NoSQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的操作比較 （1）通過實(shí)驗(yàn)掌握基本的MapReduce編程方法； （2）掌握用MapReduce解決一些常見的數(shù)據(jù)處理

  2024年02月06日

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  云計(jì)算與大數(shù)據(jù)入門實(shí)驗(yàn)四 —— MapReduce 初級(jí)編程實(shí)踐

  通過實(shí)驗(yàn)掌握基本的 MapReduce 編程方法 掌握用 MapReduce 解決一些常見的數(shù)據(jù)處理問題，包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)排序和數(shù)據(jù)挖掘等 (一)編程實(shí)現(xiàn)文件合并和去重操作 對(duì)于兩個(gè)輸入文件，即文件A和文件B，請編寫MapReduce程序，對(duì)兩個(gè)文件進(jìn)行合并，并剔除其中重復(fù)的內(nèi)容，得到一個(gè)

  2024年02月05日

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  大數(shù)據(jù)技術(shù)原理及應(yīng)用課實(shí)驗(yàn)5 :MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐

  目錄 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 三、實(shí)驗(yàn)步驟（每個(gè)步驟下均需有運(yùn)行截圖） （一）編程實(shí)現(xiàn)文件合并和去重操作 （二）編寫程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)輸入文件的排序 （三）對(duì)給定的表格進(jìn)行信息挖掘 四、實(shí)驗(yàn)總結(jié) 五、優(yōu)化及改進(jìn)（選做） 實(shí)驗(yàn)5 ?MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐 1. 通過實(shí)驗(yàn)掌

  2024年01月21日

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• 實(shí)驗(yàn)5 MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐（1）——編程實(shí)現(xiàn)文件合并和去重操作

  通過實(shí)驗(yàn)掌握基本的MapReduce編程方法； 掌握用MapReduce解決一些常見的數(shù)據(jù)處理問題，包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)排序和數(shù)據(jù)挖掘等。 操作系統(tǒng)：Linux（建議Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） Hadoop版本：3.1.3 編程實(shí)現(xiàn)文件合并和去重操作 對(duì)于兩個(gè)輸入文件，即文件A和文件B，請編寫MapReduce程序，

  2023年04月15日

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• 實(shí)驗(yàn)5 MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐（3）——對(duì)給定的表格進(jìn)行信息挖掘

  通過實(shí)驗(yàn)掌握基本的MapReduce編程方法； 掌握用MapReduce解決一些常見的數(shù)據(jù)處理問題，包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)排序和數(shù)據(jù)挖掘等。 操作系統(tǒng)：Linux（建議Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） Hadoop版本：3.1.3 下面給出一個(gè)child-parent的表格，要求挖掘其中的父子輩關(guān)系，給出祖孫輩關(guān)系的表格。

  2024年02月10日

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• 實(shí)驗(yàn)5 MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐（2）——編寫程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)輸入文件的排序

  通過實(shí)驗(yàn)掌握基本的MapReduce編程方法； 掌握用MapReduce解決一些常見的數(shù)據(jù)處理問題，包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)排序和數(shù)據(jù)挖掘等。 操作系統(tǒng)：Linux（建議Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） Hadoop版本：3.1.3 現(xiàn)在有多個(gè)輸入文件，每個(gè)文件中的每行內(nèi)容均為一個(gè)整數(shù)。要求讀取所有文件中的整數(shù)

  2024年02月09日

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  大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)三-HBase編程實(shí)踐

  目錄 一．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 二．實(shí)驗(yàn)?zāi)康?三．實(shí)驗(yàn)過程截圖及說明 1、安裝HBase 2、配置偽分布式模式： 3、使用hbase的shell命令來操作表： 4、使用hbase提供的javaAPI來編程實(shí)現(xiàn)類似操作： 5、實(shí)驗(yàn)總結(jié)及心得體會(huì) 6、完整報(bào)告在文章開頭，掛載。 HBase編程實(shí)踐： 1）在Hadoop基礎(chǔ)上安裝H

  2024年04月12日

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  MapReduce初級(jí)編程實(shí)踐

  ubuntu18.04虛擬機(jī)和一個(gè)win10物理主機(jī) 編程環(huán)境 IDEA 虛擬機(jī)ip：192.168.1.108 JDK：1.8 使用Java編程一個(gè)WordCount程序，并將該程序打包成Jar包在虛擬機(jī)內(nèi)執(zhí)行 首先使用IDEA創(chuàng)建一個(gè)Maven項(xiàng)目 在pom.xml文件內(nèi)引入依賴和打包為Jar包的插件： 編寫對(duì)應(yīng)的程序： MyProgramDriver類用于執(zhí)行程序入口

  2023年04月26日

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  大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)——基于Hadoop的Mapreduce編程實(shí)踐案例的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  圖1：MaxCompute MapReduce各個(gè)階段思路設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)思路分析分為六個(gè)模塊：input輸入數(shù)據(jù)、splitting拆分、Mapping映射、Shuffing派發(fā)、Reducing縮減、Final result輸出。 輸入數(shù)據(jù)：直接讀入文本不進(jìn)行分片，數(shù)據(jù)項(xiàng)本身作為單個(gè)Map Worker的輸入。 Map階段：Map處理輸入，每獲取一個(gè)數(shù)字，將數(shù)

  2024年02月05日

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  大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)二：熟悉HDFS常用操作

  附件中有word版本的實(shí)驗(yàn)報(bào)告 理解HDFS在Hadoop體系結(jié)構(gòu)中的角色。 熟練使用HDFS操作常用的Shell命令。 熟悉HDFS操作常用的Java API。 Oracle VM VirtualBox虛擬機(jī) 系統(tǒng)版本centos7 JDK1.8版本 Hadoop-3.1.3 Windows11 Java IDE：IDEA 1.向HDFS中上傳任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已經(jīng)存在，由用戶

  2024年04月12日

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