大数据技术与应用 实验五报告NoSQL安装与配置

该博客是大数据技术与应用实验五报告,主要介绍NoSQL的安装与配置。详细说明了Redis和MongoDB的下载、安装、启动等步骤,包括在Linux系统下的文件传输、解压、路径配置、权限修改等操作,还涉及MongoDB配置文件的创建。

大数据技术与应用 实验五报告NoSQL安装与配置
1、下载:
官网下载:redis-5.0.3.tar.gz

2、安装:
(1)将压缩包传输到Linux目录下:
SecureCRT 【File】→【Connect SFTP Session】开启sftp操作,执行命令:
put F:\Nosql\redis-5.0.3.tar.gz

(2)解压安装
tar -zxvf redis-3.0.1.tar.gz -C /home/sun

(3)启动
运行redis-cli命令

3下载:
官网下载:mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz
(1)传输解压
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz -C /home/sun

(2)配置mongodb路径

(3)创建用于存放数据和日志文件的文件夹,并修改其权限增加读写权限
cd /sun/mongodb
mkdir -p data/db
chmod -R 777 data/db
mkdir logs
cd logs

(4)cd /sun/mongodb/bin再运行mongodb

(5)安装mongodb数据库:
yum -y install mongodb-server mongodb
service mongod start #启动mongodb 服务

(6)新建一个配置文件
vi mongodb.conf
输入
dbpath = /sun/mongodb/data/db #数据文件存放目录
logpath = /数据/mongodb/logs/mongodb.log #日志文件存放目录
port = 27017 #默认端口27017
fork = true #以守护程序的方式启用,即在后台运行

(7)运行mongod
在这里插入图片描述

### 林子雨《大数据技术应用实验习题相关总结 林子雨的《大数据技术应用》一书是大数据领域的重要教材之一,涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。以下是根据该书及相关内容整理的一些实验题目和习题[^4]。 #### 实验题目示例 1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)操作实验** - 使用Hadoop集群搭建一个HDFS环境。 - 上传本地文件至HDFS,并验证其存储情况。 - 执行文件读写操作,并分析数据块的分布情况。 2. **MapReduce编程实验** - 编写一个简单的MapReduce程序,统计文本文件中每个单词出现的次数。 - 运行程序并观察日志输出,分析任务执行过程中的Mapper和Reducer工作原理。 3. **NoSQL数据库操作实验** - 安装配置MongoDB或HBase。 - 创建表、插入数据、查询数据,并实现复杂查询功能。 - 对比关系型数据库NoSQL数据库在性能上的差异。 4. **Spark大数据处理实验** - 使用Spark编写一个程序,计算一组数字的平均值。 - 分析Spark RDD的操作流程,理解其MapReduce的区别。 #### 习题示例 1. **简答题** - 什么是大数据?请结合实际应用场景说明大数据的特点[^1]。 - 云计算大数据之间的关系是什么?请详细阐述两者如何相辅相成[^2]。 2. **选择题** - 图灵奖获得者Jim Gray博士认为科学研究经历了哪几种范式?(A. 计算科学 B. 数据密集型科学 C. 实验科学 D. 理论科学)正确答案为ABCD[^3]。 3. **编程题** - 编写一段Python代码,利用Pandas库对一份CSV文件进行数据分析,包括但不限于数据清洗、可视化展示等。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 数据可视化 data.plot(kind='bar', x='category', y='value') plt.show() ``` 4. **设计题** - 设计一个基于物联网的数据采集系统,描述如何利用云计算和大数据技术对采集到的数据进行存储、分析和处理[^1]。 #### 注意事项 - 在完成实验和习题时,建议结合具体工具和平台(如Hadoop、Spark、MongoDB等)进行实践操作。 - 针对复杂的编程题,可以参考官方文档或相关教程,确保代码逻辑清晰且符合规范。
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