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厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套实验实验一：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作一、实验目的Hadoop运行在Linux系统上，因此，需要学习实践一些常用的Linux命令。
.本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。
.二、实验平台●操作系统：Linux（建议Ubuntu16. 04）；●Hadoop版本：2. 7. 1。
.三、实验步骤（一）熟悉常用的Linux操作●cd命令：切换目录（1）切换到目录“/usr/local”（2）切换到当前目录的上一级目录（3）切换到当前登录Linux系统的用户的自己的主文件夹●ls命令：查看文件与目录（4）查看目录“/usr”下的所有文件和目录●mkdir命令：新建目录（5）进入“/tmp”目录，创建一个名为“a”的目录，并查看“/tmp”目录下已经存在哪些目录（6）进入“/tmp”目录，创建目录“a1/a2/a3/a4”●rmdir命令：删除空的目录（7）将上面创建的目录a（在“/tmp”目录下面）删除（8）删除上面创建的目录“a1/a2/a3/a4”（在“/tmp”目录下面），然后查看“/tmp”目录下面存在哪些目录●cp命令：复制文件或目录（9）将当前用户的主文件夹下的文件. bashrc复制到目录“/usr”下，并重命名为bashrc1（10）在目录“/tmp”下新建目录test，再把这个目录复制到“/usr”目录下●mv命令：移动文件与目录，或更名（11）将“/usr”目录下的文件bashrc1移动到“/usr/test”目录下（12）将“/usr”目录下的test目录重命名为test2●rm命令：移除文件或目录（13）将“/usr/test2”目录下的bashrc1文件删除（14）将“/usr”目录下的test2目录删除●cat命令：查看文件内容（15）查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件内容●tac命令：反向查看文件内容（16）反向查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件的内容●more命令：一页一页翻动查看（17）翻页查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件的内容●head命令：取出前面几行（18）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容前20行（19）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容，后面50行不显示，只显示前面几行●tail命令：取出后面几行（20）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容最后20行（21）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容，并且只列出50行以后的数据●touch命令：修改文件时间或创建新文件（22）在“/tmp”目录下创建一个空文件hello，并查看文件时间（23）修改hello文件，将文件时间整为5天前●chown命令：修改文件所有者权限（24）将hello文件所有者改为root帐号，并查看属性●find命令：文件查找（25）找出主文件夹下文件名为. bashrc的文件●tar命令：压缩命令（26）在根目录“/”下新建文件夹test，然后在根目录“/”下打包成test. tar. gz（27）把上面的test. tar. gz压缩包，解压缩到“/tmp”目录●grep命令：查找字符串（28）从“～/. bashrc”文件中查找字符串'examples'●配置环境变量（29）请在“～/. bashrc”中设置，配置Java环境变量（30）查看JAVA_HOME变量的值（二）熟悉常用的Hadoop操作（31）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”（32）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表（33）将Linux系统本地的“～/. bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test （34）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下四、实验报告实验二：熟悉常用的HDFS操作一、实验目的●理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；●熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；●熟悉HDFS操作常用的Java API。
大数据技术原理与应用课程实验报告一
最近几年，大数据技术在各行各业的使用和应用越来越广泛，引起了人们的广泛关注。
数据的处理、挖掘和分析对企业的经营和发展起到越来越重要的作用。
大数据技术和数据分析技术基于众多观点构成了一个强大的工具，可以让我们在复杂的情况下收集和控制信息，并找出结果及其实质影响。
大数据技术公认为能有效改善商业操作和决策，促进企业可持续发展。
本报告对大数据技术的原理进行了研究，并将大数据技术应用到实际的实验中，以更加全面的角度来理解大数据技术的核心概念及其实现技术。
首先，本实验以信息科学、统计分析、机器学习和语言处理等方面为基础，介绍了大数据的基本概念，包括数据科学家和数据挖掘分析师的基本知识，以及大数据处理、存储和分析技术的发展情况。
其次，本实验介绍大数据技术的应用，并实际使用相关技术，如Keras和TensorFlow等深度学习技术，来解决实际问题。
为了实现
大数据技术的有效应用，需要熟悉大数据的基本概念，对大数据处理、存储和分析技术有基本的了解。
最后，本实验对本次实验做出总结：本次实验为我们提供了一个有效的方法来理解大数据技术，以及如何有效地将其应用于实际场景，本次实验也令我们熟悉了Keras和TensorFlow等大数据处理技术，
为让大数据技术更好地融入现代社会奠定了坚实的基础。
总而言之，本报告从实验的角度，详细介绍了大数据技术的原理、
技术及其实际应用，为我们更深入地理解大数据技术以及如何有效地将大数据技术应用到实际环境中奠定了基础。
此外，本次实验也可以作为数据分析师和大数据分析师的入门参考，以便更好地掌握大数据技术的基本概念和实现方法。
厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套机房上机实验指南实验3第四章熟悉常用的HBase操作（版本号：2016年5月14日版本）主讲教师：林子雨厦门大学数据库实验室二零一六年五月目录目录1实验目的 (1)2实验平台 (1)3实验内容和要求 (1)4实验报告 (2)附录1:任课教师介绍 (3)附录2：课程教材介绍 (3)附录3：中国高校大数据课程公共服务平台介绍 (4)厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套机房上机实验指南实验3第四章熟悉常用的HBase操作主讲教师：林子雨E-mail: ziyulin@ 个人主页：/linziyu1实验目的1. 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色；2. 熟练使用HBase操作常用的Shell命令；3. 熟悉HBase操作常用的Java API。
2实验平台操作系统：LinuxHadoop版本：2.6.0或以上版本HBase版本：1.1.2或以上版本JDK版本：1.6或以上版本Java IDE：Eclipse3实验内容和要求1.编程实现以下指定功能，并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务：（1）列出HBase所有的表的相关信息，例如表名；（2）在终端打印出指定的表的所有记录数据；（3）向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列；（4）清空指定的表的所有记录数据；（5）统计表的行数。
2.现有以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据：学生表（Student）同时，请编程完成以下指定功能：（1）createTable(String tableName, String[] fields)创建表，参数tableName为表的名称，字符串数组fields为存储记录各个域名称的数组。
要求当HBase已经存在名为tableName的表的时候，先删除原有的表，然后再创建新的表。
（2）addRecord(String tableName, String row, String[] fields, String[] values)向表tableName、行row（用S_Name表示）和字符串数组files指定的单元格中添加对应的数据values。
大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。
课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。
课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。
课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。
授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。
本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。
国家精品课程大数据技术原理与应用一、引言国家精品课程是指由教育部认定的、在教学内容、教学过程、教学质量、教学评价和教学环境等方面达到国内领先水平的教学活动。
大数据技术作为当今社会发展的重要驱动力之一，已经在各个领域得到了广泛的应用。
国家精品课程大数据技术原理与应用的探讨，既有利于推动教育信息化的发展，也可以为学生提供更加丰富和有深度的学习内容。
本文将从大数据技术的基本原理和在不同领域的应用两个方面探讨国家精品课程大数据技术的重要性和意义。
二、国家精品课程大数据技术的基本原理1. 数据采集与存储在大数据技术中，数据的采集和存储是至关重要的一环。
传感器技术、网络爬虫以及各类数据库系统的应用，使得海量的数据得以被采集并存储起来。
国家精品课程大数据技术需要深入探讨数据采集的各种方式以及数据存储的原理，为学生提供系统性的知识储备。
2. 数据处理与分析数据的处理和分析是大数据技术中最核心的部分之一。
通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术手段，可以从海量的数据中找到有价值的信息。
国家精品课程大数据技术应该深入剖析各种数据处理和分析方法，以及它们在不同领域中的应用。
3. 数据应用与展示最终的数据价值体现在对其进行应用与展示。
国家精品课程大数据技术应该引导学生学习如何将数据应用到实际问题中，并学习数据可视化技术，以便更好地向他人展示自己的研究成果。
三、国家精品课程大数据技术在不同领域的应用1. 金融领域在金融领域，大数据技术被广泛应用于风险管理、投资决策以及金融交易的实时监控和分析。
国家精品课程大数据技术应该帮助学生了解金融领域中大数据技术的实际应用，培养他们对金融数据的敏感度和分析能力。
2. 医疗健康领域大数据技术在医疗健康领域的应用包括疾病预测、医疗资源分配以及个性化治疗方案的制定。
国家精品课程大数据技术应该引导学生学习医疗健康领域的大数据技术应用，培养他们对医疗健康数据的理解和应用能力。
3. 城市管理领域城市管理领域的智慧城市建设中，大数据技术发挥着越来越重要的作用。
大数据技术原理与应用_厦门大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：答案:数据流阶段2.第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：答案:物联网、云计算和大数据3.在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：答案:Gelly4.Hadoop的两大核心是和答案:HDFS; MapReduce5.HDFS默认的一个块大小是答案:64MB6.在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:答案:数据节点7.上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是：答案:hdfs dfs -put file.txt /path8.在HDFS根目录下创建一个文件夹/test，且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是:答案:hadoop fs -mkdir -p /test/dir9.下列有关HBase的说法正确的是：答案:HBase是一种NoSQL数据库10.已知一张表student存储在HBase中，向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary,{score:math}:88}，其id作为行键，其中，在插入数学成绩88分时，正确的命令是:答案:put 'student','2015001','score:math','88'11.NoSQL数据库的三大理论基石不包括:答案:ACID12.在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hellohadoop”，经过map函数处理后直接输出的结果应该是（没有发生combine 和merge操作）:<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>13.假设已经配置好PATH环境变量，启动Hadoop的命令是:答案:start-dfs.sh14.下列说法错误的是：答案:第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份15.RDD操作包括转换（Transformation）和动作(Action)两种类型，下列RDD操作属于动作（Action）类型的是:答案:collect16.下列关于Hive的说法正确的是:Hive支持批量导入17.大数据的特点包括:答案:数据种类繁多数据量大价值密度低处理速度快18.下列适用于批处理计算的框架有哪些：答案:SparkMapReduce19.下列适用于流计算的框架有哪些:答案:StormSpark Streaming20. Flink核心组件栈分为哪三层：答案:API&Libraries层物理部署层Runtime核心层21.从技术架构上来看，物联网可以分为哪几层:答案:网络层应用层处理层感知层22.HBase需要根据哪些属性来唯一地确定一个单元格(cell)中的某个版本数据:答案:列限定符列族时间戳23.典型的NoSQL数据库的类型包括：答案:图数据库键值数据库列族数据库文档数据库24.CAP是指：答案:一致性可用性分区容忍性25.云计算主要包括哪3种类型：答案:SaaSIaaS26.以下属于流计算的应用有哪些：答案:购物网站的广告推荐实时交通路线推荐27.下列关于图计算产品Pregel的说法正确的是：答案:Pregel是一种基于BSP模型实现的并行图处理系统在每个超步中，每个顶点会根据其接收消息的最大值和自身值比较，来确定自己状态作何种改变当多个顶点的操作请求发生冲突时，Pregel采用局部有序和Handler来解决冲突28.下列哪些是图计算框架Pregel的应用:答案:二分匹配单源最短路径PageRank29.关于Spark的特性说法正确的是:答案:Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce 更灵活Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高30.BASE的基本含义是：答案:基本可用最终一致性软状态31.Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性。
大数据技术原理与应用课程实验报告一随着科技的不断发展，“大数据技术原理与应用”课程在许多学校中受到了广泛的重视，并开设了相应的专业课程。
本文将简要介绍“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
一、实验内容本次实验的主要内容是，用Hadoop环境来进行海量数据分析处理，结合大数据技术原理开展相应实验。
1.建Hadoop环境首先，我们要搭建一个Hadoop环境，并使用Hadoop平台上的HDFS文件系统来组织和管理大规模数据。
2.立数据仓库接下来，我们需要在HDFS文件系统中建立一个统一的数据仓库，便于我们进行有效的数据处理分析。
3.计MapReduce程序最后，应根据实验要求，设计MapReduce程序，用来处理海量数据，并提取出所需的有效信息。
二、分析方法本次实验主要采用MapReduce程序来进行分析处理，我们要对海量数据进行分组，然后分别进行分析处理，提取有用的数据，最后形成相应结果。
三、实验要求本次实验要求根据所给数据，设计一个MapReduce程序，对海量数据进行有效的分组处理，并从中提取出有用的结果。
四、实验结果在本次实验中，我们首先搭建Hadoop环境和HDFS文件系统，然后建立相应的数据仓库，再根据实验要求设计并实现MapReduce程序，用来处理海量数据，最后获得了有效的实验结果。
通过实验，我们可以了解到用Hadoop环境来进行海量数据处理，是一种有效的方式。
五、结论本文介绍了“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
搭建Hadoop环境，利用MapReduce程序进行大规模数据的分析处理，是一种有效的大数据处理方法。
大数据的原理与应用实验报告1. 引言大数据是一个近年来非常热门的话题。
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据的概念越来越深入人心。
大数据不仅仅是指数据的体量庞大，更包含了对数据的存储、处理和分析能力的要求。
本实验报告旨在介绍大数据的原理和应用，并分析其在实际生活和工作中的应用场景。
2. 大数据的原理大数据的处理原理主要包括数据的收集、存储、处理和分析。
具体流程如下：•数据收集：通过多种渠道收集大量的数据，包括网络、传感器、移动设备等。
数据的形式可以是结构化、半结构化或非结构化的。
•数据存储：将收集到的数据保存到分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）或分布式数据库中。
分布式存储技术可以提高数据存储的可靠性和扩展性。
•数据处理：大数据处理主要依赖于分布式计算框架，如Hadoop和Spark。
这些框架可以将数据分片并分发到集群中的多台计算节点上进行并行计算。
•数据分析：通过对大数据的分析，可以发现数据中隐藏的模式、关联和趋势。
数据分析可以使用机器学习、统计分析等技术。
3. 大数据的应用大数据在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个常见的应用场景：•电子商务：大数据可以用于个性化推荐，通过分析用户的购物历史和行为数据，为用户提供个性化的产品推荐，提高用户购买率和用户满意度。
•健康医疗：大数据可以用于疾病预测和医疗决策支持。
通过分析大量的病例数据和医疗知识库，可以预测患者的病情发展趋势，并提供个性化的治疗方案。
•金融风控：大数据可以用于交易风险评估和信用评估。
通过分析交易数据和用户行为数据，可以识别潜在的欺诈行为，并为客户提供更准确的信用评估。
•交通运输：大数据可以用于交通拥堵预测和智能导航。
通过分析交通实时数据和历史数据，可以预测交通拥堵状况，并为驾驶员提供最优的行驶路线。
•城市规划：大数据可以用于城市规划和公共服务优化。
通过分析市民的出行数据和社交数据，可以了解城市的人口流动状况和人群分布，为城市规划和公共服务提供决策依据。
