现在全球数据量以每年60%的速度增长，预计2020年，数据量将进入ZB时代。而大数据的应用又十分的广泛，无论是在学术研究、生产实践、公司战略、国家治理等各个方面都具有非同寻常的意义。因此对大数据的学习和研究是必不可少的。大数据的核心目标 利用好数据实现大数据的高效存储管理和高价值的挖掘分析大数据三层结构大数据的计算和处理大数据的存储和管理大数据的采集和预处理总的来说，大数据向下要使用和管理好各种介
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2024-07-07 17:09:31
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第十五章 大数据与Maprudece一．引言实际生活中的数据量是非常庞大的，采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果，这显然不符合我们的预期，为了尽快的获得结果，我们将采用分布式的方式，将计算分布到不同的机器上。Mapreduce就是一个典型的分布式框架，Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现。分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上，而并
一：数据分析目的和分类数据分析处理来自对某一兴趣现象的观察、测量或者实验的信息，数据分析目的是从和主题相关的数据中提取尽可能多的信息，主要目标包括:• 推测或解释数据并确定如何使用数据;• 检查数据是否合法;• 给决策制定合理建议;• 诊断或推断错误原因;• 预测未来将要发生的事情由于统计数据的多样性,数据分析的方法大不相同，可以将数据根据下述标准分为几类:根据观察和测量得到的定性或定量数据,根据
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2023-10-17 08:39:17
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实验序号及名称：实验 一 安装Hadoop &
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2023-10-29 17:23:43
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文章目录?PageRank概述?什么是PageRank?PageRank的简化模型?PageRank的随机浏览模型?实验目的?实验平台?实验内容?在本地编写程序和调试?在集群上提交作业并执行?Mapreduce方法?Spark方法⭐️代码⭐️打包过程 ?PageRank概述?什么是PageRankPageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。PageRank是G
文章目录一.MapReduce简介二.MapReduce作业提交过程2.1 作业的提交2.2 作业的初始化2.3 作业任务分配2.4 作业任务的执行2.5 作业任务的状态更新2.6 作业的完成三.shuffle3.1 map端3.2 reduce端3.3 总结四.作业失败和容错4.1 任务运行失败4.2 application master运行失败4.3 节点管理器运行失败4.4 资源管理器运行
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2024-07-15 22:58:40
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一、实验概述：【实验目的】掌握MapReduce计算的数据准备方法；掌握MapReduce的圆周率计算方法；掌握MapReduce的Wordcount计算方法；掌握MapReduce的正则表达式匹配计算方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，Virt
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2024-05-09 13:48:12
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# 大数据分析实验入门指南
大数据分析是一个多步骤、多工具的过程。作为一名刚入行的小白，理解整个流程并逐步掌握必要的工具和技术非常重要。本文将详细介绍大数据分析的实验流程，并根据每一步提供示例代码和说明。
## 大数据分析实验流程
为了帮助你清晰地理解大数据分析的流程，我们将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据获取 |
| 2
教育大数据可视化研究综述研究背景：智慧教育的普及，智慧学习下产生的教育数据庞大、复杂、异构、且蕴含丰富信息。为什么要利用大数据可视化：1、人类视觉认知高通量，2、帮助用户从大量数据中心挖掘教育教学中隐藏的认知规律、理解复杂教育现象。研究目的：1、提高学生学习成绩；2、改进教学活动；3、提升管理效率；4、挖掘教育规律。学生：1通过可视化复盘自己的学习行为和学习路径2、通过可视化理清学习状况达到高效规
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2023-07-07 19:21:50
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HDFS简介与配置及SSH免密登录HDFS简介实验准备配置HDFS格式化hadoop手动启动：jps验证：网页验证：设置SSH免密登录操作步骤：测试免密登录：结语 HDFS简介HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop分布式文件系统，是针对谷歌文件系统GFS（Google File System）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在
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2023-11-06 14:37:13
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完整原版实验报告word文件：实验三：熟悉常用的HBase操作—————————————————————————————————"大数据技术原理与应用"课程实验报告题目：实验三：熟悉常用的HBase操作姓名：朱小凡日期：2022/3/291、实验环境：设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6处理器 Intel® Core™ i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz机带 RA
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2023-12-05 22:26:24
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大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率 。 大数据网络安全的可
# 大数据可视化实验实验小结
## 引言
大数据可视化是一种重要的数据分析方法，通过图形化展示数据，使得数据变得更加易于理解和分析。本文将介绍如何进行大数据可视化实验，并给出相应的代码示例。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据处理]
C --> D[数据可视化]
D -->
原创
2023-08-27 07:13:53
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3.4 小结关联分析模型用于描述多个变量之间的关联，这是大数据分析的一种重要模型，本章主要探讨了回归分析、关联规则分析和相关分析这三类关联分析。3.1节介绍了回归分析模型，即描述一个或多个变量与其余变量的依赖关系，包括其基本定义和数学模型，并介绍了回归分析的基本计算方法和模型检验，紧接着介绍了回归模型的拓展，包括多项式回归、GBDT回归和XGBOOST回归，并且简要介绍了“回归大家族”，让读者对于
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2024-08-08 21:23:33
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一、实验目的 机器学习和数据挖掘算法是大数据分析处理领域的重要内容，随着数据规模的不断扩大，设计面向大数据处理的并行化机器学习和数据挖掘算法越来越有必要。通过对并行化数据挖掘算法的实现，掌握并行化处理问题的分析方法和编程思想方法，能够根据实际情况定制并行化的算法解决问题。 二、实验平台 1）操作系统：Linux（实验室版本为 Ubuntu17.04）； 2）Hadoop 版本：2.9.0； 3）J
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2023-10-24 08:31:05
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一、实验目的深入理解HDFS工作原理和编程思想使用HDFS的Java接口进行文件的读写使用HDFS的Java接口进行之上传文件使用HDFS的Java接口进行之删除文件二、实验内容HDFS的Java API接口进行文件的读写操作HDFS的Java API接口进行之上传文件操作HDFS的Java API接口进行之删除文件操作三、实验步骤（一）HDFS-JAVA接口之读取文件我们要深入探索Hadoop的
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2023-11-30 06:18:46
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Hadoop之HDFS1.Hdfs1.1 Hdfs的数据上传和读取过程1.1.1 hdfs写文件的步骤1.1.2 hdfs读文件的步骤1.2 JAVA如何读取HDFS1.3 HDFS上NameNode的fsimage和edits文件 说明，感谢亮哥长期对我的帮助，此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权，请及时指出，我会立马停止该行为；如有不足之处，还请大佬不吝指教，以期
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2024-05-02 10:20:40
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◉ 实验中用到的Linux命令：cd /home/hadoop #把/home/hadoop设置为当前目录
cd .. #返回上一级目录
cd ~ #进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。在 Linux 系统中，~代表的是用户的主文件夹，
#即“/home/用户名”这个目录，如果当前登录用户名为 hadoop，则~就代表“/home/hadoop/”这个目录
ls #查看当前目录
一、HIve概述hive是一个可以把数据用sql处理的工具，数据存储再hdfs上，底层处理是用mr，通过用sql的方式通过mr获得需要的数据，执行程序运行再yarn上。二、HIVE和MYSQL有什么区别数据存储不同，hive数据存储到hdfs上，用MR处理，mysql存储在磁盘上，可以把hive看成对hdfs上的数据处理的客户端工具，除了语言有一样的地方再无共同之处。三、hive元数据为啥要存在m
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2024-01-12 13:56:15
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今天开学， 学习内容来源网络。 一、是什么Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。 在线的大数据可以用storm对于那些有低延时要求的应用程序，HBase 有用Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,另外还有 Hive、 HBase、等等。 二、干什么 1、搜索
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2024-04-18 20:10:57
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