当前位置: 首页 > news >正文

大数据实验统计-1、Hadoop安装及使用;2、HDFS编程实践;3、HBase编程实践;4、MapReduce编程实践

大数据实验统计

1、Hadoop安装及使用;

一.实验内容

Hadoop安装使用:

1)在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop;

2)访问Web界面查看Hadoop信息。

二.实验目的

1、熟悉Hadoop的安装流程。

2、熟悉Hadoop访问Web界等基本操作。

大数据实验一,Hadoop安装及使用-CSDN博客文章浏览阅读149次,点赞3次,收藏3次。(3)生成SSH公钥和私钥。-t参数告诉ssh-keygen生成的是RSA类型的密钥,rsa是RSA的一种实现方式,常用于SSH的公钥认证。1)在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop;2、熟悉Hadoop访问Web界等基本操作。2)访问Web界面查看Hadoop信息。1、安装SSH,并配置SSH无密码登录。1、熟悉Hadoop的安装流程。3.Hadoop的安装与配置。https://blog.csdn.net/qq_63462564/article/details/137299767

2、HDFS编程实践;

一.实验内容
HDFS编程实践:

1)使用HDFS文件操作的常用Shell命令;

2)利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。

二.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。

大数据实验二-HDFS编程实践-CSDN博客文章浏览阅读288次。2)利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。1、理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色。(1)创建一个text.txt文件并查看它的行数。1)使用HDFS文件操作的常用Shell命令;2、熟练使用HDFS操作常用的Shell命令。3、熟悉HDFS操作常用的JavaAPI。https://blog.csdn.net/qq_63462564/article/details/137301627

3、HBase编程实践;

一.实验内容
HBase编程实践:

1)在Hadoop基础上安装HBase;

2)使用Shell命令(create:创建表、list:列出HBase中所有的表信息、put:向表、行、列指定的单元格添加数据等);使用HBase常用Java API创建表、插入数据、浏览数据。

二.实验目的
1、理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。

2、熟练使用HBase操作常用的Shell命令。

3、熟悉HBase操作常用的JavaAPI。

大数据实验三-HBase编程实践-CSDN博客文章浏览阅读596次,点赞2次,收藏6次。在本实验中,我深入了解了HBase在Hadoop体系结构中的角色,以及其常用的Shell命令和Java API。(1)首先,我在Hadoop基础上成功安装了HBase,为其后续应用奠定了基础。(2)在Shell命令方面,我实践了创建表(create)、列出HBase中所有的表信息(list)、向表、行、列指定的单元格添加数据(put)等操作。这些命令帮助我们更好地管理和操作HBase表格,为大数据处理提供了便利。(3)此外,我还使用了HBase常用的Java API来创建表、插入数据、浏览数据。https://blog.csdn.net/qq_63462564/article/details/137337391

4、MapReduce编程实践 

一.实验内容
MapReduce编程实践:

使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能,实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。

二.实验目的
1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。

2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。

大数据实验四-MapReduce编程实践-CSDN博客文章浏览阅读103次。本实验使用了MapReduce框架实现了多个文本文件中的WordCount词频统计功能。通过编写Map处理逻辑,将每个文本文件中的单词进行拆分并统计数量。在Reduce处理逻辑中,对相同的单词进行合并统计,并输出最终结果。在main方法中,设置了作业的配置信息、任务类型、输入输出路径等。实验结果展示了MapReduce在大数据处理领域的高效性和可靠性。在实际应用中,可以根据需求对代码进行优化,提高性能。https://blog.csdn.net/qq_63462564/article/details/137338247
 

还有更多开源代码都在我的博客里,接下来还会更新我的操作原理实验,以及springboot+vue框架,springboot+html源码,喜欢的yy们点点关注点点赞~

相关文章:

大数据实验统计-1、Hadoop安装及使用;2、HDFS编程实践;3、HBase编程实践;4、MapReduce编程实践

大数据实验统计 1、Hadoop安装及使用; 一.实验内容 Hadoop安装使用: 1)在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop; 2)访问Web界面查看Hadoop信息。 二.实验目的 1、熟悉Hadoop的安装流程。 2、…...

PyTorch搭建Informer实现长序列时间序列预测

目录 I. 前言II. InformerIII. 代码3.1 输入编码3.1.1 Token Embedding3.1.2 Positional Embedding3.1.3 Temporal Embedding 3.2 Encoder与Decoder IV. 实验 I. 前言 前面已经写了很多关于时间序列预测的文章: 深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出(从i…...

firefox切换本地服务和全球服务的方法

方法1:“设置”>“同步">“切换全球/本地服务器” https://jingyan.baidu.com/article/1974b2898523bbb5b1f774e2.html 方法2:地址栏输入about:config,搜索首选项名称里输入identity.fxaccounts.autoconfig.uri,填入…...

Windows下用CMake编译PugiXML及配置测试

作者:翟天保Steven 版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处 PugiXML是什么? PugiXML 是一个用于解析和操作 XML 文档的 C 库。它提供了简单易用的接口,能够高效地加载…...

python-基础篇-字符串、列表、元祖、字典-列表

文章目录 2.3.2列表2.3.2.1列表介绍2.3.2.1.1列表的格式2.3.2.1.2打印列表 2.3.2.2列表的增删改查2.3.2.2.1列表的遍历2.3.2.2.1.1使用for循环2.3.2.2.1.2使用while循环 2.3.2.2.2添加元素("增"append, extend, insert)2.3.2.2.2.1append 2.3.2.2.2.2extend2.3.2.2.2…...

Qt控件样式设置其一(常见方法及优缺点)

如果你对Qt有基本的了解,应该知道它的一大优点是跨平台,可以在不同的系统中编译运行。但在我看来,Qt还有另外一个优点,就是制作界面比较方便和灵活,能够实现主流静态效果的桌面应用。(如果需要实现比较灵动…...

软件测试(测试用例详解)(三)

1. 测试用例的概念 测试用例(Test Case)是为了实施测试而向被测试的系统提供的一组集合。 测试环境操作步骤测试数据预取结果 测试用例的评价标准: 用例表达清楚,无二义性。。用例可操作性强。用例的输入与输出明确。一条用例只有…...

最优算法100例之33-字符串/数字的排列组合问题

专栏主页:计算机专业基础知识总结(适用于期末复习考研刷题求职面试)系列文章https://blog.csdn.net/seeker1994/category_12585732.html 题目描述 字符串/数字的排列组合问题 void dfs(int deep){if(deep == n){//输出}for(int i = 0; i < n; i++){if(flag[i] == 0){d[d…...

Java面试题:请解释Java中的多线程编程?

Java中的多线程编程允许 concurrently 执行多个线程&#xff0c;从而可以同时执行多个任务&#xff0c;提高程序的效率和响应性。在Java中&#xff0c;线程可以通过以下两种主要方式来实现&#xff1a; 继承 Thread 类实现 Runnable 接口 继承 Thread 类 class MyThread ext…...

acwing算法提高之图论--最小生成树的扩展应用

目录 1 介绍2 训练 1 介绍 本专题用来记录使用最小生成树算法&#xff08;prim或kruskal&#xff09;解决的扩展题目。 2 训练 题目1&#xff1a;1146新的开始 C代码如下&#xff0c; #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm>usin…...

政安晨:【Keras机器学习实践要点】(十七)—— 利用 EfficientNet 通过微调进行图像分类

政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff01; 本文目标&#xff1a; 使用 EfficientNet 和在图…...

wordpress全站开发指南-面向开发者及深度用户(全中文实操)--php函数

php函数 wordpress会封装一部分函数&#xff0c;比如bloginfo该函数的作用是直接调用你设置的你的网站的名称 示例 This is our amazing custom theme <?php echo 22; function myfirstfunction(){ echo 33; echo "<p>Hello ,this is my first function</…...

Linux 设备驱动管理之内核对象(Kernel Object)机制

Linux 设备驱动管理之内核对象(Kernel Object)机制 Linux内核是一个复杂的系统&#xff0c;它通过一系列的机制和结构体来管理和表示系统中的资源。其中一个关键的概念是“内核对象”&#xff08;Kernel Object&#xff0c;简称kobject&#xff09;。本文将深入探讨kobject机制…...

【C语言】关键字选择题

前言 题目一&#xff1a; 题目二&#xff1a; 题目三&#xff1a; 题目四&#xff1a; 题目五&#xff1a; 题目六&#xff1a; 前言 关于C语言关键字相关的选择题 题目一&#xff1a; 用在switch语言中的关键字不包含哪个&#xff1f;( ) A .continue B .break C .defa…...

营销中的归因人工智能

Attribution AI in marketing 归因人工智能作为智能服务的一部分&#xff0c;是一种多渠道算法归因服务&#xff0c;根据特定结果计算客户互动的影响和增量影响。有了归因人工智能&#xff0c;营销人员可以通过了解每个客户互动对客户旅程每个阶段的影响来衡量和优化营销和广告…...

ChatGPT 的核心 GPT 模型:探究其生成式预训练变换架构的革新与应用潜力

GPT&#xff08;Generative Pre-trained Transformer&#xff09;模型是一种深度学习模型&#xff0c;由OpenAI于2018年首次提出&#xff0c;并在随后的几年中不断迭代发展&#xff0c;包括GPT-2、GPT-3以及最新的GPT-4。GPT模型在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域…...

Python | Leetcode Python题解之第10题正则表达式匹配

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def isMatch(self, s: str, p: str) -> bool:m, n len(s), len(p)dp [False] * (n1)# 初始化dp[0] Truefor j in range(1, n1):if p[j-1] *:dp[j] dp[j-2]# 状态更新for i in range(1, m1):dp2 [False] * (n1) …...

华大单片机新建工程步骤

1.新建文件夹&#xff0c;比如00_LED 2.拷贝 hc32f460_ddl_Rev2.2.0\driver 到 00_LED 3.拷贝 hc32f460_ddl_Rev2.2.0\mcu\common 到 00_LED 4.拷贝 hc32f460_ddl_Rev2.2.0\example\ev_hc32f460_lqfp100_v2\gpio\gpio_output\source 到 00_LED 5.拷贝 hc32f460_ddl_Rev2.2.…...

设计模式:桥接模式

定义 桥接模式(Bridge Pattern)是一种结构型设计模式,它将抽象与实现分离,使它们可以独立地变化。在桥接模式中,抽象部分(Abstraction)包含对实现部分(Implementor)的引用,实现部分可以通过接口中的方法被抽象部分使用,但是具体的实现细节对于抽象部分来说是隐藏的…...

人脸识别:Arcface--loss+code

之前只接触过传统方法的人脸识别算法&#xff0c;本以为基于深度学习的方法会使用对比损失之类的函数进行训练&#xff0c;但是Arcface算法基于softmax进行了创新&#xff0c;本文未深究其详细的loss公式原理&#xff0c;在大致明白其方向下&#xff0c;运行了代码&#xff0c;…...

手指划过屏幕放大模型界面,环氧树脂层和纤维基体在激光路径下呈现出清晰的物理场分布。突然发现这个双层材料烧蚀模型跑得格外顺畅——看来前几天通宵调参没白费

comsol激光清洗、烧蚀双层材料 表面一层50μm厚度的环氧树脂(可更换成其他材料)&#xff0c;基体材料为纤维材料。 添加功率为13W的激光进行清洗或烧蚀 模型非常成功、角度选择很奈斯在COMSOL里建模时有个小细节特别关键&#xff1a;把环氧树脂层的厚度参数设为全局变量。别小看…...

Java初学者项目需要哪些技术?

对于Java初学者&#xff0c;以下技术栈组合既能满足学习需求&#xff0c;又能完成完整项目开发&#xff1a;核心基础Java语法基础掌握变量、循环、条件语句面向对象三大特性&#xff1a;封装、继承、多态集合框架&#xff1a;$ArrayList$、$HashMap$等异常处理机制开发工具IDE&…...

s2-pro效果展示:会议纪要转语音+重点语句强调式播报实录

s2-pro效果展示&#xff1a;会议纪要转语音重点语句强调式播报实录 1. 专业语音合成新体验 s2-pro作为Fish Audio开源的专业级语音合成模型镜像&#xff0c;正在重新定义文本转语音的标准。不同于常见的聊天式语音工具&#xff0c;它专注于提供高质量的语音合成服务&#xff…...

终极DBeaver多线程查询优先级控制:基于查询类型的动态调整指南

终极DBeaver多线程查询优先级控制&#xff1a;基于查询类型的动态调整指南 【免费下载链接】dbeaver DBeaver 是一个通用的数据库管理工具&#xff0c;支持跨平台使用。* 支持多种数据库类型&#xff0c;如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等&#xff1b;提供 SQL 编辑、查询、调试…...

终极指南:如何快速搭建NixOS配置开发环境 [特殊字符]

终极指南&#xff1a;如何快速搭建NixOS配置开发环境 &#x1f680; 【免费下载链接】linux-nixos-hyprland-config-dotfiles Linux &#x1f427; configuration based on NixOS ❄️, Hyprland, and Catppuccin Macchiato theme &#x1f638; for a consistent, complete, a…...

Wan2.2-I2V-A14B开源大模型:支持ONNX导出与边缘设备轻量化部署探索

Wan2.2-I2V-A14B开源大模型&#xff1a;支持ONNX导出与边缘设备轻量化部署探索 1. 开箱即用的私有部署方案 Wan2.2-I2V-A14B是一款强大的文生视频开源大模型&#xff0c;专为RTX 4090D 24GB显存环境深度优化。这个私有部署镜像已经内置了完整的运行环境和所有必要组件&#x…...

MD_DS3231库:工业级DS3231 RTC全功能驱动设计与实践

1. MD_DS3231库深度解析&#xff1a;面向工业级RTC应用的DS3231全功能驱动设计与工程实践DS3231是Maxim&#xff08;现属Analog Devices&#xff09;推出的高精度IC实时时钟芯片&#xff0c;其2ppm温漂特性、内置温度补偿晶振&#xff08;TCXO&#xff09;、独立电池供电备份、…...

用Logisim搞定六进制计数器:从真值表到同步置数/异步清零的保姆级布线教程

用Logisim搞定六进制计数器&#xff1a;从真值表到同步置数/异步清零的保姆级布线教程 第一次在Logisim里搭建计数器电路时&#xff0c;看着那些密密麻麻的逻辑门和跳线&#xff0c;我盯着屏幕发呆了半小时——明明按照课本上的真值表连接&#xff0c;仿真时却总是卡在某个状态…...

OpenClaw多模型管理:同时接入百川2-13B-4bits与其他开源大模型

OpenClaw多模型管理&#xff1a;同时接入百川2-13B-4bits与其他开源大模型 1. 为什么需要多模型管理&#xff1f; 去年冬天&#xff0c;我尝试用OpenClaw自动化处理一批技术文档的翻译和摘要任务时&#xff0c;遇到了一个典型问题&#xff1a;当处理简单段落翻译时&#xff0…...

做客户管理之前,先看看这 6 个教训

方案 A&#xff1a;传统开发方式分析 传统开发需要组建专业团队&#xff0c;包括产品经理、UI 设计师、前后端开发、测试工程师等。中等规模项目团队 5-8 人&#xff0c;开发周期 3-6 个月&#xff0c;人力成本 30-100 万。开发过程中需求沟通成本高&#xff0c;业务人员用自然…...