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

第一步：在Windows配置Hadoop运行环境（1）编辑系统环境变量。使用hadoop-version命令查看hadoop环境是否配置成功，如下图所示：（2）在hadoop-3.3.4文件夹的bin目录下添加Windows系统的依赖文件，如下图所示：（3）重启电脑第二步：配置案例环境，使用idea创建一个maven项目。第三步：在pom.xm

第一步：创建shell脚本（在虚拟机1下的/export/data目录下执行viuploadHDFS.sh命令，编辑shell脚本文件，具体代码如下：）第二步：执行shell脚本（确保Hadoop集群处于启动状态，进入到/export/data目录下执行shuploadHDFS.sh）第三步：验证Hadoop日志文件是否上传成功（在浏览器中查看，结果如图

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

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

https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html HDFS（HadoopDistributedFileSystem）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（GoogleFileSystem）Google文件系统设计前提和目标：硬件错误、流式数据访问、大规模数据集：运行在HDFS上的

3.1执行第一个spark程序 $ /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://hadoop102:7077 \--executor-memory 1G \--total-executor-cores 2 \/opt/module/spark-2.1.1-bin-hado

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7Spark初级编程实践 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L

一.单选题（共10题，20分）1. (单选题,2分)‍第三次信息化浪潮的标志是：A. 个人电脑的普及B. 虚拟现实技术的普及C. 云计算、大数据、物联网技术的普及D. 互联网的普及我的答案: C:云计算、大数据、物联网技术的普及;正确答案: C:云计算、大数据、物联网技术的普及;

实验内容与完成情况：（一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务： （1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件； （2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对

编程实现一个类“MyFSDataInputStream”，该类继承“org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream”，要求如下：实现按行读取HDFS中指定文件的方法“readLine()”，如果读到文件末尾，则返回空，否则返回文件一行的文本。 查看Java帮助手册或其它资料，用“java.net.URL”和“org.apache.hadoop.

1. Hadoop集群搭建与配置概述Hadoop是大数据处理框架，适用于分布式存储和处理大规模数据。本文将介绍如何搭建一个简单的Hadoop集群，包含基本的配置步骤和注意事项。内容Hadoop架构概述：HDFS、YARN、MapReduce环境要求：Java、SSH、Linux配置步骤：格式化NameNode，启动Hadoo

1.前置条件及准备工作SSH免密登录JDK1.8上传tar包远程调用脚本及远程同步脚本远程调用脚本#!/bin/bashp_cnt=$#if((p_cnt<1));then echonoargs; exit;ficuser=`whoami`forhostinnode1node2node3do echo---------$host----------- ssh-p6

大数据概述大数据的发展历程大数据的4V特点数据量大（volume）数据类型繁多（variety）处理速度快（velocity）价值密度低（value）大数据对科学研究的影响4种范式：实验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学实验科学：在最初的科学研究阶段，人类采用实验来解决一些科学问题理论科学

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

一，读流程1）客户端向namenode请求下载⽂件，namenode通过查询元数据，找到⽂件块所在的datanode地址。2）挑选⼀台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。3）datanode开始传输数据给客户端（从磁盘⾥⾯读取数据放⼊流，以packet为单位来做校验）。4）客户端以packet为单位接收，先

一、大数据存储的基本需求要理解大数据存储技术的发展方向，首先需要明确大数据存储面临的挑战和需求。1.数据规模：高扩展性大数据通常以TB、PB甚至EB为单位进行计算，因此，数据存储系统需要具备高扩展性，能够随着数据量的增长快速增加存储容量。例如，传感器网络、社交媒体、或

解决HDFS无法启动namenode，报错PrematureEOFfrominputStream；FailedtoloadFSImagefile,seeerror(s)aboveformoreinfo 一.情况描述启动hadoop后发现无法打开hdfsweb界面，50070打不开，于是jps发现少了一个namenode： 查看日志信息，发现如下报错：2022-01-0323:54:

一、前提条件安装好Linux操作系统（如Ubuntu、CentOS等）。确保系统已经安装了Java运行环境（JDK），因为Hadoop是基于Java开发的。可以通过在终端输入java-version来检查是否安装了JDK。如果没有安装，需要先安装适合您系统的JDK版本，并配置好环境变量。二、下载Hadoop访问Hadoop官方

Ranger概述Ranger是一个用于在Hadoop生态系统中进行统一权限管理的框架。它提供了集中式的安全策略管理，使得管理员可以轻松地定义和强制执行访问控制策略，涵盖了Hadoop集群中的各种组件，如HDFS、Hive、HBase等。背景：在大数据环境中，随着数据量的增长和用户对数据访问需求的多样化