实验5MapReduce初级编程实践 1.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。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）（2）Hadoop版本：3.1.33.实验步骤（一）编程实现文件合并

实验2熟悉常用的HDFS操作  1.实验目的（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；（2）熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；（3）熟悉HDFS操作常用的JavaAPI。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）；（2）Hadoop版本：3.1.3；（3）JDK版本：1.8；（4）JavaIDE：Eclipse。3.实验步骤（一）编

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以下是一个基于Hadoop实现网络热点展示的系统架构设计与关键部分代码示例的思路，实际实现会更为复杂且需要根据具体情况优化：1.系统架构设计（1）数据采集层使用requests库编写爬虫程序，定期从各大平台（如新闻网站、社交媒体等）抓取热点信息，包括标题、热度、链接、图片、作者等，并

听说这里是目录哦配置虚拟机网段

实验5MapReduce初级编程实践 1.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。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）（2）Hadoop版本：3.1.33.实验步骤（一）编程实现文件合并

一.单选题（共7题，14分）1. (单选题,2分)下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？A.GFS与HDFS相对应B.MapReduce与HadoopMapReduce相对应C.GFS与Zookeeper相对应D.Chubby与Zookeeper相对应我的答案: C:GFS与Zookeeper相对应;正确答案: C:G

参考网址http://www.powerxing.com/install-hadoop/1.创建hadoop账户这条命令创建了可以登陆的hadoop用户，并使用/bin/bash作为shell。sudouseradd-mhadoop-s/bin/bash2.接着使用如下命令设置密码，可简单设置为hadoop，按提示输入两次密码：sudopasswdhadoop3.可为h

一、安装安装sshopenssh-server 配置jdk环境变量~/.bashrc参考exportJAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_55/exportJRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexportCLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexportPATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH exportHADOOP_HOME=/opt/Servers/hadoo

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Hadoop是一个能够在大量计算机集群上处理和存储海量数据的软件框架。它有三个非常重要的组件，分别是HDFS（HadoopDistributedFileSystem，分布式文件系统）、MapReduce和YARN（YetAnotherResourceNegotiator，资源协商器）。HDFS（分布式文件系统）想象一下，你有一个非常大的图书馆，里面

一、引用<dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-exec</artifactId><version>1.2.1</version></dependency><!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-

选择要添加的模块Step9、新建一个Scalaclass，类型为ObjectStep10、编写spark程序示例代码如下： package com.atguigu.sparkdemoimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.slf4j.LoggerFactoryobject WordCountDemo {  val logger = Lo

实验一熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.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。2.实验平台操作系统：Linux；Hadoop版本：2.7.1。3.实验内容和要求（一）熟悉常用

实验2熟悉常用的HDFS操作  1.实验目的（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；（2）熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；（3）熟悉HDFS操作常用的JavaAPI。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）；（2）Hadoop版本：3.1.3；（3）JDK版本：1.8；（4）JavaIDE：Eclipse。3.实验步骤（一）编

实验5MapReduce初级编程实践 1.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。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）（2）Hadoop版本：3.1.33.实验步骤（一）编程实现文件合并

11）head命令：取出前面几行（1）查看当前用户主文件夹下.bashrc文件内容前20行（2）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12）tail命令：取出后面几行（1）查看当前用户主文件夹下.bashrc文件内容最后20行（2）查看当前用户主文件夹下.bashrc文件内容，并且只列出50行以

熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.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。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）；（2）Hadoop版本：3.1.3。3.实验步

实验2  熟悉常用的HDFS操作  1.实验目的（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；（2）熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；（3）熟悉HDFS操作常用的JavaAPI。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）；（2）Hadoop版本：3.1.3；（3）JDK版本：1.8；（4）JavaIDE：Eclipse。3.实验步骤（一

实验7  Spark初级编程 1.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Spark应用程序的编写、编译和运行方法2.实验平台（1）操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）；（2）Spark版本：2.4.0；（3）Hadoop版本：3.1.3。3.实验步骤（1）Spark读取文件系统的数据（1）在spark-shell中读取Li

Linux基本操作指令  目录-ls、cd、mkdir、rmmv、cp、cat、tail、管道、重定向解压缩命令时间日期、内存磁盘使用率、进程查看vim编辑器的使用vim编辑器的常用命令  因为要学习Hadoop,所以虚拟机是必不可少的，我在我的电脑上安装了Unbutu22.04以及Rehl9，总体来说

DataX的优缺点优点多种数据源支持：DataX是一个开源的数据同步工具，它支持多种数据源之间的数据传输，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQLServer等）、非关系型数据库（如HBase、Hive、Elasticsearch等）以及文件系统（如本地文件、HDFS等）。例如，它可以方便地将MySQL中的数据

 背景YARN作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。离线业务主要运行的是HiveonMapReduce，SparkSQL为主的数据仓库作业。实时业务主要运行S