qq_62992596的博客

本实验报告记录了使用Spark进行数据处理的过程，涵盖三个实验内容：1) 读取本地和HDFS文件并统计行数；2) 编写应用程序实现数据去重；3) 计算学生成绩平均值。实验环境为Ubuntu系统，配置Hadoop、Spark等大数据框架。报告详细记录了实验的操作步骤和代码实现，包括Spark的安装配置、应用程序编写与部署等。总结了7个常见问题及解决方法，如路径配置错误、API兼容性等。通过实验，作者掌握了Spark基本操作和数据处理方法，并总结了数据去重、DataFrame API应用等方面的心得。

本实验通过IntelliJ IDEA开发Flink词频统计程序，涵盖WordCount批处理和实时数据流处理。实验在Ubuntu环境下完成Flink集群部署，使用Maven管理依赖，实现文本分词、统计及结果输出。针对16个常见问题（如依赖导入、集群配置、数据一致性等）提供了解决方案。实验结果表明，Flink有效处理批量与实时数据，通过窗口机制实现高效词频统计。实践中，合理设置并行度、优化算法和容错机制是提升分布式处理性能的关键。该实验帮助掌握Flink核心API和分布式流处理开发流程。

本实验报告详细记录了Hive数据仓库操作实践全过程。实验基于VMWare虚拟机环境，使用《Hive编程指南》提供的数据集，完成了包括内部表/外部表创建、数据导入、分区表操作等10项核心任务。重点演示了自动分区、复杂查询（如CASE分类、TOP3筛选等）的实现方法，并总结了20个典型问题解决方案。通过实践，深入掌握了HiveQL语法特性、表类型区别及性能优化技巧，特别是分区表对查询效率的提升作用。实验验证了Hive在大数据统计分析中的实用价值，为后续数据仓库开发积累了宝贵经验。

本实验报告记录了基于Hadoop的MapReduce编程实践，涵盖三个任务：1) 文件合并与去重；2) 多文件整数排序；3) 表格数据挖掘（父子辈转祖孙辈关系）。实验使用VMware虚拟机，配置Hadoop-3.1.3等工具，通过Eclipse开发实现。报告描述了各实验的编程实现、代码结构及运行结果，并总结了22个常见问题的解决方法，如Hadoop启动失败、数据倾斜处理、文件格式转换等。通过实验，作者掌握了MapReduce编程方法和大数据处理技术，提升了分布式计算环境下的问题解决能力。

本文介绍了HBase数据库的实验操作及编程实现。实验目的包括理解HBase在Hadoop中的角色，掌握Shell命令和Java API操作。实验内容涵盖表操作、数据增删改查、行数统计等，并提供了Shell命令和Java代码实现。还实践了关系型数据库表到HBase表的转换。总结了26个常见问题及解决方法，如配置、权限和连接异常处理。实验心得强调检查表状态、合理权限管理、优化查询语句等注意事项，深入掌握了HBase的基本操作和问题处理。

本文介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的实验与Java API编程实现。实验包括：1) 使用Shell命令进行文件操作；2) 通过Java API实现文件管理；3) 自定义MyFSDataInputStream类实现缓存与按行读取。实验基于Ubuntu系统，使用Hadoop 3.1.3和JDK 1.8，解决了配置、权限和网络连接问题，帮助掌握HDFS操作与Java编程技巧，积累Linux和Hadoop集群管理经验。

本实验包括在Windows上安装Linux虚拟机，学习常用Linux命令，安装配置Hadoop 3.1.3伪分布式环境，并熟悉Hadoop操作。解决了Hadoop启动失败、权限不足等问题，掌握了Linux管理和Hadoop环境搭建技能，提升了系统操作与问题解决能力。建议初学者多用man命令查阅手册，注意文件权限管理。