暑假第一周

学习Hadoop数据库

1. 完成Hadoop基本概念学习 本周我主要学习了Hadoop的基本概念和架构，涵盖了Hadoop的核心组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。通过阅读官方文档、在线教程和相关书籍，我掌握了Hadoop的工作原理和主要功能。我还观看了几个教学视频，深入理解了HDFS的分布式存储机制以及MapReduce的任务调度和数据处理流程。

2. 配置Hadoop开发环境 在学习理论知识的基础上，我开始配置Hadoop开发环境。我在本地虚拟机上安装了Hadoop，并成功配置了集群的伪分布式模式。这包括安装Java JDK、配置Hadoop环境变量、编辑核心配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml）等。我还通过执行一些示例命令验证了环境的正确性，例如格式化HDFS和启动Hadoop服务。

3. 编写和运行第一个MapReduce程序 本周的一个重要任务是编写并运行了第一个MapReduce程序。我选择了一个简单的单词计数示例，通过编写Java代码实现了MapReduce任务。这一过程中，我学习了如何编写Map和Reduce函数，并了解了Hadoop的任务调度机制。我通过运行程序并在HDFS中查看输出结果，验证了程序的正确性，并对MapReduce的工作流程有了更深入的理解。

遇到的问题及解决方法

1. 环境配置错误 在配置Hadoop环境时，我遇到了路径配置错误的问题，导致服务无法启动。经过查阅文档和调整配置文件，我发现是由于环境变量设置不正确。通过仔细检查和修正环境变量配置，我最终成功启动了Hadoop服务并解决了问题。

2. 程序运行异常 在运行第一个MapReduce程序时，我遇到了程序运行异常，提示Map任务失败。经过检查日志，我发现是由于输入路径配置错误导致的。通过修正输入路径并重新运行程序，最终成功完成了任务。这一过程帮助我更好地理解了MapReduce程序的调试和故障排查技巧。

3. 数据格式问题 在处理输入数据时，我发现数据格式不符合要求，导致MapReduce任务无法正确解析数据。我通过重新整理数据格式和调整Map函数中的数据解析逻辑，成功解决了这个问题。这也让我对数据预处理和格式要求有了更加清晰的认识。

下周计划

1. 深入学习Hadoop生态系统 下周我计划学习Hadoop生态系统中的其他重要组件，如Hive、Pig和HBase。这将帮助我了解如何在Hadoop环境中进行更复杂的数据处理和存储。

2. 实施实际数据分析项目 我打算开始一个实际的数据分析项目，利用Hadoop进行数据处理。这将涉及数据的采集、预处理、存储和分析等多个环节，通过实践进一步加深对Hadoop的理解。

3. 优化和调优MapReduce程序 我还计划对现有的MapReduce程序进行优化，学习如何提高程序的执行效率，减少资源消耗，并了解Hadoop的性能调优技巧。

本周的学习让我对Hadoop有了初步的了解，接下来我将继续深入学习和实践，提升自己的技能水平。