大数据基础课程设计报告
大数据课程设计报告摘要
大数据课程设计报告摘要一、课程目标知识目标:1. 让学生理解大数据的基本概念,掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法;2. 使学生了解大数据在各领域的应用,如互联网、金融、医疗等;3. 帮助学生掌握至少一种数据分析工具(如Python、R等),并能运用其进行数据预处理和简单分析。
技能目标:1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力,提高数据思维和数据应用能力;2. 培养学生团队协作和沟通能力,能够就数据分析项目进行有效沟通和协作;3. 提高学生利用信息技术获取、处理和分析数据的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心,激发学生学习主动性;2. 培养学生严谨的科学态度和良好的数据伦理观念,认识到数据安全、隐私保护的重要性;3. 引导学生关注社会发展,认识到大数据技术对社会发展的积极作用,培养学生的社会责任感。
课程性质:本课程旨在让学生掌握大数据基本概念和技能,培养数据思维,提高实际应用能力。
学生特点:学生具备一定的计算机和数学基础,对大数据技术有一定了解,但实践能力有待提高。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,采用案例教学,提高学生的实际操作能力。
同时,关注学生的情感态度,激发学习兴趣,培养良好的数据伦理观念。
通过本课程的学习,使学生具备大数据时代所需的基本素质和能力。
二、教学内容1. 大数据基本概念:数据、信息、知识的关系,大数据的定义、特征及其价值;2. 数据采集与存储:数据源分类,数据采集方法,数据存储技术;3. 数据处理技术:数据清洗、数据整合、数据转换等;4. 数据分析方法:描述性分析、关联分析、预测分析等;5. 数据挖掘与机器学习:基本概念、常用算法及应用案例;6. 大数据应用领域:互联网、金融、医疗、智慧城市等;7. 数据可视化:数据可视化方法、工具及其应用;8. 数据安全与隐私保护:数据安全策略,隐私保护技术及法律法规;9. 数据分析工具:Python、R等数据分析工具的基本操作及应用;10. 实践项目:结合实际案例,进行数据处理、分析和可视化的实践操作。
大数据学课程设计
大数据学课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解大数据的基本概念、技术和应用,掌握数据采集、处理、分析和可视化等基本技能,培养学生的数据思维和解决问题的能力。
具体目标如下:1.知识目标:–理解大数据的概念、特征和应用领域;–掌握数据采集、存储、处理、分析和可视化等基本技术;–了解大数据伦理和法律法规。
2.技能目标:–能够使用大数据相关工具和软件进行数据处理和分析;–能够运用数据思维解决实际问题,提出创新性的解决方案;–能够进行数据可视化展示,撰写数据报告。
3.情感态度价值观目标:–培养学生的数据敏感性和数据责任感;–培养学生运用数据分析和思考问题的习惯;–培养学生团队协作和沟通表达的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.大数据概述:大数据的概念、特征、应用领域和前景;2.数据采集与存储:数据采集技术、数据存储技术及其比较;3.数据处理与分析:数据清洗、数据转换、数据挖掘和机器学习;4.数据可视化:数据可视化技术、工具和应用;5.大数据伦理与法律法规:数据隐私保护、数据安全、合规性要求。
三、教学方法为了提高教学效果,本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学:1.讲授法:通过讲解大数据的基本概念、技术和应用,使学生掌握相关知识;2.案例分析法:分析具体的大数据案例,让学生了解大数据在实际中的应用;3.实验法:让学生动手操作大数据相关工具和软件,提高学生的实际操作能力;4.小组讨论法:分组讨论数据问题和解决方案,培养学生的团队协作和沟通能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学,我们将准备以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的教材,为学生提供系统的大数据知识体系;2.参考书:提供相关领域的经典著作和论文,拓展学生的知识视野;3.多媒体资料:制作课件、视频等多媒体资料,提高课堂教学效果;4.实验设备:配置相应的大数据处理和分析设备,为学生提供实践操作的机会。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式,全面客观地评价学生的学习成果。
大数据应用基础课程设计
大数据应用基础课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生了解大数据的基本概念,掌握数据采集、存储、处理和分析的基础知识。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用案例,理解大数据的价值和作用。
3. 帮助学生掌握至少一种数据分析工具,如Excel、Python等,并运用到实际问题的解决中。
技能目标:1. 培养学生运用大数据知识解决实际问题的能力,提高数据分析技能。
2. 培养学生的团队协作和沟通能力,学会在小组合作中共同分析问题、解决问题。
3. 提高学生的信息素养,能够从海量数据中筛选有用信息,提高数据敏感度。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心,激发学生学习主动性和探究精神。
2. 培养学生具有数据安全意识,遵循数据道德规范,尊重个人隐私。
3. 增强学生的国家意识和社会责任感,认识到大数据技术在我国经济社会发展中的重要作用。
课程性质:本课程为应用实践性课程,旨在帮助学生掌握大数据基础知识,提高数据分析能力,培养学生的创新意识和团队协作精神。
学生特点:高中生具有一定的信息素养和逻辑思维能力,对新事物充满好奇,具备一定的自主学习能力。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,以案例教学为主,激发学生的学习兴趣和参与度。
通过小组合作、讨论交流等形式,培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
同时,注重数据道德和信息安全教育,培养学生的社会责任感。
在教学过程中,将课程目标分解为具体的学习成果,以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念:数据、信息、知识的关系,大数据的定义、特征及发展历程。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集与存储:数据来源、采集方法,数据存储技术及分布式文件系统。
教材章节:第二章 数据采集与存储3. 数据处理与分析:数据预处理、清洗、转换,数据分析方法,数据挖掘技术。
教材章节:第三章 数据处理与分析4. 大数据应用领域:互联网、金融、医疗、教育等行业的应用案例。
大数据课程设计报告
大数据课程设计报告一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握大数据的基本概念,理解其特点和价值;2. 使学生了解大数据的来源、类型和常见处理技术;3. 帮助学生掌握数据可视化、数据分析的基本方法。
技能目标:1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力;2. 提高学生使用数据分析工具进行数据处理和分析的技能;3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标:1. 激发学生对大数据技术的兴趣,培养其探索精神;2. 培养学生严谨、客观、批判的思维方式,使其具备良好的数据素养;3. 引导学生关注大数据在社会发展中的应用,认识其对社会、经济、环境等方面的影响,树立正确的价值观。
课程性质:本课程为选修课程,旨在让学生了解大数据的基本知识,培养其数据分析和处理能力。
学生特点:本课程针对的是高中生,他们具有一定的信息技术基础,思维活跃,对新事物充满好奇心。
教学要求:结合学生特点,课程设计应注重理论与实践相结合,以案例教学为主,让学生在实际操作中掌握知识,提高技能。
同时,注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
1. 解释大数据的基本概念、特点和价值;2. 识别大数据的来源、类型和处理技术;3. 运用数据分析工具进行数据处理和分析;4. 拓展视野,关注大数据在社会发展中的应用;5. 培养团队协作、沟通表达的能力,提高自身综合素质。
二、教学内容1. 大数据概念与背景:介绍大数据的定义、发展历程、应用领域及对社会经济的影响。
教材章节:第一章 大数据概述2. 大数据类型与来源:分析结构化数据、非结构化数据及半结构化数据的特点,探讨大数据的来源及采集方法。
教材章节:第二章 数据类型与来源3. 大数据处理技术:讲解大数据存储、管理、处理的基本技术,如Hadoop、Spark等。
教材章节:第三章 大数据处理技术4. 数据分析与可视化:介绍数据分析的基本方法,如统计分析、数据挖掘等,以及常见的数据可视化工具。
教材章节:第四章 数据分析与可视化5. 大数据应用案例:分析大数据在金融、医疗、教育等领域的实际应用案例,探讨其价值。
大数据综合课程设计
大数据综合课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解大数据的基本概念,掌握数据收集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 引导学生了解大数据在各领域的应用,如互联网、金融、医疗等,并理解其对社会发展的意义。
3. 帮助学生掌握至少一种大数据分析工具,如Python、R等,并能够运用该工具进行数据分析和可视化。
技能目标:1. 培养学生运用大数据思维解决问题的能力,学会从海量数据中发现规律和趋势。
2. 提高学生团队协作和沟通表达的能力,能够就大数据分析结果进行有效的报告和展示。
3. 培养学生独立思考和创新能力,能够针对实际问题提出大数据解决方案。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣和热情,激发其探索精神,增强学习动力。
2. 引导学生关注大数据对社会、经济和环境的影响,培养其社会责任感和伦理意识。
3. 培养学生积极向上的学习态度,使其具备面对挑战、克服困难的勇气和毅力。
本课程针对高年级学生,结合其知识储备和学习特点,以实用性为导向,注重培养学生的实际操作能力和综合素质。
课程目标旨在使学生能够掌握大数据基础知识,运用相关技能解决实际问题,并形成积极的学习态度和价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果,为后续教学设计和评估提供明确方向。
二、教学内容1. 大数据基础知识:包括大数据概念、特点、发展历程,数据类型和数据结构等,对应课本第一章内容。
2. 数据采集与存储:学习数据采集方法、存储技术,了解分布式文件系统和关系型数据库,对应课本第二章内容。
3. 数据处理与分析:学习数据处理技术,如数据清洗、数据转换等;数据分析方法,如统计分析、数据挖掘等,对应课本第三章内容。
4. 大数据应用与案例:介绍大数据在互联网、金融、医疗等领域的应用,分析成功案例,对应课本第四章内容。
5. 大数据分析工具:学习Python、R等数据分析工具的使用,进行实际操作练习,对应课本第五章内容。
6. 数据可视化与报告:掌握数据可视化技术,如Tableau、Power BI等,学会撰写数据分析报告,对应课本第六章内容。
大数据培训课程设计
大数据培训课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据的基本概念,掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能运用大数据分析工具,对实际问题进行数据挖掘和可视化展示。
3. 学生了解大数据在各领域的应用和价值,掌握数据安全与隐私保护的基本原则。
技能目标:1. 学生具备运用编程语言(如Python)进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能够熟练使用大数据分析软件(如Hadoop、Spark等),完成数据挖掘任务。
3. 学生能够独立设计并实施大数据项目,解决实际问题。
情感态度价值观目标:1. 学生对大数据产生兴趣,认识到数据科学在现代社会的重要性。
2. 学生培养团队协作精神,学会与他人共同分析问题、解决问题。
3. 学生树立正确的数据伦理观,关注数据安全与隐私保护,遵守相关法律法规。
本课程针对高年级学生,结合学科特点和教学要求,旨在培养学生的大数据思维和应用能力。
课程内容与教材紧密关联,注重实用性,使学生能够学以致用,为未来从事数据科学相关领域工作打下坚实基础。
通过对课程目标的分解和教学设计,教师可以更好地评估学生的学习成果,确保课程目标的达成。
二、教学内容1. 大数据概念与背景:介绍大数据的定义、特征和应用场景,让学生了解大数据的发展历程及未来趋势。
(对应教材第1章)2. 数据采集与存储:讲解数据采集的方法和工具,数据存储的常用技术,如HDFS、HBase等。
(对应教材第2章)3. 数据处理与分析:学习数据处理的基本技术,如数据清洗、数据整合等,以及数据分析方法,如统计分析、数据挖掘等。
(对应教材第3-4章)4. 大数据分析工具:介绍常用的大数据分析工具和框架,如Hadoop、Spark 等,并让学生实践操作。
(对应教材第5章)5. 数据可视化:学习数据可视化原理和工具,如Tableau、ECharts等,让学生将分析结果以可视化形式展示。
(对应教材第6章)6. 大数据应用与案例:分析大数据在各领域的应用案例,让学生了解大数据的实际价值。
大数据课程在线课程设计
大数据课程在线课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据的基本概念,掌握数据收集、处理和分析的基本方法。
2. 学生能够描述大数据在不同领域的应用,了解其对社会发展的意义。
3. 学生掌握基本的统计和数据分析技巧,能够运用相关工具对数据进行有效处理。
技能目标:1. 学生能够运用大数据处理软件进行数据清洗、整理和分析。
2. 学生能够利用数据分析结果,撰写简单的数据分析报告。
3. 学生能够通过小组合作,共同完成一个大数据项目,提高团队协作能力。
情感态度价值观目标:1. 学生对大数据产生兴趣,认识到其在现代社会的重要性,激发学习的主动性和积极性。
2. 学生在课程学习过程中,培养批判性思维和问题解决能力,增强面对复杂问题的信心。
3. 学生通过学习大数据,关注数据安全问题,树立正确的数据道德观念。
课程性质分析:本课程为在线课程,以理论讲解和实践操作相结合的方式进行。
课程内容紧密结合课本,强调实用性,注重培养学生的动手能力和实际操作技能。
学生特点分析:学生为高年级学生,具备一定的计算机操作能力和逻辑思维能力。
他们对新鲜事物充满好奇心,喜欢探索和挑战。
教学要求:1. 教学过程中,注重理论与实践相结合,提高学生的实际操作能力。
2. 教师应关注学生的学习进度,及时给予指导和反馈,提高教学效果。
3. 课程结束后,对学生进行综合评估,检验学习成果。
二、教学内容1. 大数据概念与背景:介绍大数据的定义、特征及其在现代社会的作用;分析大数据的发展历程和未来趋势。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集与预处理:讲解数据采集的途径、方法和注意事项;介绍数据预处理的基本步骤和技巧。
教材章节:第二章 数据采集与预处理3. 数据存储与管理:分析大数据存储的需求,介绍常见的数据存储技术;讲解数据管理的基本原理和方法。
教材章节:第三章 数据存储与管理4. 数据分析与挖掘:阐述数据分析的基本方法,如统计分析、关联分析等;介绍数据挖掘的常用算法和模型。
会计大数据基础课程设计
会计大数据基础课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解大数据在会计领域的基本概念和应用场景;2. 掌握会计大数据的收集、处理和分析方法;3. 学习会计信息系统的基本构成及其在大数据环境下的变革;4. 了解数据可视化在会计信息呈现中的应用。
技能目标:1. 能够运用大数据技术进行会计数据的收集和预处理;2. 掌握运用数据分析工具对会计数据进行分析,提取有效信息;3. 能够运用会计信息系统提高数据处理效率,降低错误率;4. 能够运用数据可视化工具制作出清晰的会计报告。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对会计大数据技术的兴趣,激发其探索精神;2. 增强学生团队协作能力,培养良好的沟通与协作意识;3. 提高学生对会计信息真实性的认识,培养其诚信、负责任的职业素养;4. 培养学生具备大数据时代下的创新意识和适应能力。
本课程针对高年级会计专业学生,结合课程性质、学生特点和教学要求,以实用性为导向,旨在帮助学生掌握会计大数据基础知识和技能,提高其在实际工作中运用大数据技术解决问题的能力。
通过本课程的学习,使学生具备会计大数据处理和分析的基本素质,为未来职业发展打下坚实基础。
二、教学内容1. 会计大数据基本概念:介绍大数据的定义、特征及其在会计领域的应用价值;教材章节:第一章 大数据概述2. 会计数据收集与预处理:讲解会计数据采集方法、数据预处理技术及数据清洗;教材章节:第二章 会计数据采集与预处理3. 会计数据分析方法:介绍常用的会计数据分析方法,如描述性分析、关联分析等;教材章节:第三章 会计数据分析方法4. 会计信息系统:阐述会计信息系统的基本构成、功能及其在大数据环境下的创新应用;教材章节:第四章 会计信息系统5. 数据可视化:讲解数据可视化原理、工具及其在会计报告中的应用;教材章节:第五章 数据可视化与会计报告6. 会计大数据案例分析:分析典型会计大数据应用案例,提升学生实际操作能力;教材章节:第六章 会计大数据案例分析7. 实践操作与讨论:组织学生进行会计大数据处理与分析的实践操作,开展小组讨论;教材章节:第七章 实践操作与讨论本教学内容根据课程目标进行选择和组织,注重科学性和系统性。
大数据系统基础课程设计
大数据系统基础课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解大数据系统的基本概念,掌握其核心组成部分;2. 使学生掌握大数据处理的基本流程和技术框架;3. 引导学生了解大数据在各领域的应用,提高对数据价值的认识。
技能目标:1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力;2. 提高学生运用编程语言(如Python)进行数据处理和分析的技能;3. 培养学生团队协作、沟通表达和独立思考的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣和热情,激发其探索精神;2. 引导学生认识到大数据在现代社会中的重要性,树立正确的数据伦理观;3. 培养学生具备勇于创新、敢于实践的精神品质。
课程性质分析:本课程为信息技术类课程,旨在让学生了解大数据系统的基础知识,提高数据处理和分析能力。
学生特点分析:高中生具备一定的信息技术基础和逻辑思维能力,对新鲜事物充满好奇心,但实践经验不足。
教学要求:1. 理论与实践相结合,注重培养学生的实际操作能力;2. 以案例教学为主,激发学生的学习兴趣和积极性;3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
二、教学内容1. 大数据基本概念:大数据定义、特征、应用领域及发展趋势;教材章节:第一章 大数据概述2. 大数据处理技术框架:Hadoop、Spark等主流技术框架的原理与架构;教材章节:第二章 大数据处理技术3. 数据采集与存储:数据源、数据采集方法、数据存储方式及优化;教材章节:第三章 数据采集与存储4. 数据处理与分析:数据预处理、数据清洗、数据挖掘及分析算法;教材章节:第四章 数据处理与分析5. 大数据应用与案例:大数据在各领域的应用实践及案例分析;教材章节:第五章 大数据应用与案例6. 数据可视化:数据可视化基本概念、工具及方法;教材章节:第六章 数据可视化7. 数据安全与隐私保护:数据安全策略、隐私保护技术及法律法规;教材章节:第七章 数据安全与隐私保护教学内容安排与进度:1. 第一周:大数据基本概念及发展趋势;2. 第二周:大数据处理技术框架;3. 第三周:数据采集与存储;4. 第四周:数据处理与分析;5. 第五周:大数据应用与案例;6. 第六周:数据可视化;7. 第七周:数据安全与隐私保护。
大数据设计课程设计报告
大数据设计课程设计报告一、教学目标本课程旨在通过学习大数据的相关知识,使学生能够理解大数据的基本概念、技术和应用,掌握大数据的基本分析方法和技能,培养学生运用大数据解决实际问题的能力。
具体的教学目标如下:1.理解大数据的基本概念和特征;2.掌握大数据的主要技术和应用领域;3.了解大数据的发展历程和未来趋势。
4.能够使用大数据分析工具进行数据处理和分析;5.能够运用大数据技术解决实际问题;6.具备大数据安全和隐私保护的基本意识。
情感态度价值观目标:1.培养学生的创新意识和团队合作精神;2.使学生认识到大数据对社会和生活的影响,提高学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括大数据的基本概念、技术和应用三个方面。
具体的教学大纲如下:1.第一章:大数据概述1.1 大数据的定义和特征1.2 大数据的发展历程和未来趋势2.第二章:大数据技术2.1 数据采集与存储技术2.2 数据处理与分析技术2.3 大数据安全与隐私保护3.第三章:大数据应用3.1 社会管理与公共服务3.2 商业与企业决策3.3 科学研究与创新三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
具体包括:1.讲授法:通过讲解大数据的基本概念、技术和应用,使学生掌握相关知识;2.案例分析法:通过分析具体的大数据应用案例,使学生更好地理解和运用所学知识;3.实验法:通过动手实践,使学生熟练掌握大数据分析工具的使用;4.讨论法:通过分组讨论,培养学生的团队合作精神和创新意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施,我们将选择和准备以下教学资源:1.教材:《大数据技术与应用》2.参考书:《大数据:时代的新石油》等3.多媒体资料:相关视频、PPT等4.实验设备:计算机、大数据分析工具等以上教学资源将有助于丰富学生的学习体验,提高学生的学习效果。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果,本课程将采取多元化的评估方式。
大数据综合课程设计
大数据综合课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解大数据的基本概念,掌握数据收集、处理、分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计学原理,从大量数据中提取有价值的信息,并进行合理解读。
3. 学生了解大数据在各领域的应用,如互联网、金融、医疗等。
技能目标:1. 学生能够熟练使用至少一种数据分析工具(如Excel、Python等),进行数据预处理、分析和可视化。
2. 学生能够独立完成一个小型数据分析项目,从实际问题中提取数据需求,制定分析方案,并撰写分析报告。
3. 学生具备团队协作能力,能够在小组项目中发挥个人特长,共同完成复杂的数据分析任务。
情感态度价值观目标:1. 学生对大数据产生兴趣,认识到数据在现实生活中的重要性,增强数据敏感度。
2. 学生培养科学、严谨的研究态度,善于发现数据中的规律,形成数据驱动的思维习惯。
3. 学生具备良好的信息素养,尊重数据隐私,遵循道德规范,为社会发展贡献数据智慧。
本课程针对高年级学生,结合学科特点,注重理论与实践相结合,旨在提高学生的数据素养,培养学生的数据分析和解决问题的能力。
课程目标具体、可衡量,便于教师进行教学设计和评估,同时激发学生的学习兴趣,为未来职业生涯打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据基本概念:数据、信息、知识的关系,大数据的特征,数据类型与数据结构。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据收集与处理:数据采集方法,数据清洗与预处理,数据存储与管理。
教材章节:第二章 数据收集与处理3. 数据分析方法:描述性统计分析,推断性统计分析,数据挖掘与机器学习。
教材章节:第三章 数据分析方法4. 数据可视化:数据可视化原则,常见数据可视化工具,可视化案例解析。
教材章节:第四章 数据可视化5. 大数据应用:互联网、金融、医疗等领域的实际案例分析,大数据在各行业的应用前景。
教材章节:第五章 大数据应用6. 数据安全与隐私保护:数据安全策略,隐私保护技术,数据伦理与法律法规。
大数据设计课程设计报告
大数据设计课程设计报告一、教学目标本课程旨在让学生掌握大数据的基本概念、原理和方法,培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力。
具体目标如下:1.知识目标:(1)理解大数据的定义、特征和应用领域;(2)掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本技术;(3)了解大数据产业发展现状和未来趋势。
2.技能目标:(1)能够使用大数据相关工具和软件进行数据处理和分析;(2)具备数据挖掘和机器学习的基本能力;(3)学会撰写大数据相关项目报告和论文。
3.情感态度价值观目标:(1)培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心;(2)培养学生具备创新精神和团队合作意识;(3)使学生认识到大数据技术对社会发展和个人成长的重要性,培养正确的数据观。
二、教学内容本课程教学内容分为四个部分,共计32课时:1.大数据概述(8课时):介绍大数据的定义、特征、应用领域和发展趋势。
2.大数据技术基础(16课时):讲解大数据采集、存储、处理和分析的基本技术,包括Hadoop、Spark等框架。
3.大数据挖掘与分析(8课时):学习数据挖掘和机器学习的基本方法,如决策树、支持向量机等。
4.大数据项目实践(8课时):进行大数据项目实战,培养学生解决实际问题的能力。
三、教学方法本课程采用多种教学方法,如讲授法、案例分析法、实验法等,以激发学生的学习兴趣和主动性:1.讲授法:用于讲解基本概念、原理和方法;2.案例分析法:通过分析实际案例,使学生更好地理解大数据技术的应用;3.实验法:让学生动手实践,提高实际操作能力。
四、教学资源为实现教学目标,我们将充分利用以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的教材,如《大数据技术基础》等;2.参考书:提供相关领域的经典著作和最新研究成果,供学生拓展阅读;3.多媒体资料:制作精美的PPT、教学视频等,辅助学生理解复杂概念;4.实验设备:配置高性能的计算设备,满足大数据处理和分析的需要。
五、教学评估本课程的教学评估分为平时表现、作业、考试三个部分,各部分所占比例分别为40%、30%、30%。
大数据理论课程设计
大数据理论课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解大数据的基本概念,掌握数据挖掘、数据处理和分析的基础知识。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用,如互联网、金融、医疗等,并能结合实际案例进行分析。
3. 帮助学生掌握大数据技术的发展趋势,了解我国在大数据领域的发展战略。
技能目标:1. 培养学生运用大数据分析工具(如Python、R等)进行数据处理和分析的能力。
2. 提高学生利用大数据技术解决实际问题的能力,包括数据收集、数据清洗、数据分析和结果呈现。
3. 培养学生的团队协作和沟通能力,能就大数据项目进行有效讨论和成果展示。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣,激发他们探索未知、创新实践的欲望。
2. 培养学生具备数据敏感度,认识到数据的价值,树立数据驱动的思维模式。
3. 引导学生关注大数据对社会、经济和环境的影响,培养他们的社会责任感和伦理意识。
课程性质:本课程旨在帮助学生建立大数据理论体系,培养数据分析与实践能力,为未来进一步学习和应用大数据技术打下基础。
学生特点:本课程针对的是高年级学生,他们在前期课程中已掌握一定的计算机和数学基础,具备一定的自主学习能力和探究精神。
教学要求:教师在教学过程中应注重理论与实践相结合,以案例驱动,引导学生主动参与,注重培养学生的动手实践能力和创新思维。
同时,关注学生的个体差异,提供个性化的指导和支持。
通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,具备大数据时代所需的基本素养和技能。
二、教学内容1. 大数据概念与背景:介绍大数据的定义、特征,以及大数据的发展历程和未来趋势。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集与预处理:讲解数据采集的方法、数据预处理的过程,包括数据清洗、数据整合等。
教材章节:第二章 数据采集与预处理3. 数据存储与管理:介绍大数据存储技术(如Hadoop、Spark等),探讨数据仓库、数据湖等概念。
教材章节:第三章 数据存储与管理4. 数据分析方法与算法:讲解常见的数据分析方法,如统计分析、机器学习等,并介绍相关算法。
大数据基础课程设计报告
大数据基础课程设计报告一、项目简介:使用hadoop中的hive、mapreduce以及HBASE对网上的一个搜狗五百万的数进行了一个比较实际的数据分析。
搜狗五百万数据,是经过处理后的搜狗搜索引擎生产数据,具有真实性,大数据性,能够较好的满足分布式计算应用开发课程设计的数据要求。
搜狗数据的数据格式为:访问时间\t 用户 ID\t[查询词]\t 该URL 在返回结果中的排名\t 用户点击的顺序号\t 用户点击的 URL。
其中,用户 ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的 Cookie 信息自动赋值,即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID。
二、操作要求1.将原始数据加载到HDFS平台。
2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接,添加年、月、日、小时字段。
3.将处理后的数据加载到HDFS平台。
4.以下操作分别通过MR和Hive实现。
●查询总条数●非空查询条数●无重复总条数●独立UID总数●查询频度排名(频度最高的前50词)●查询次数大于2次的用户总数●查询次数大于2次的用户占比●Rank在10以的点击次数占比●直接输入URL查询的比例●查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于35.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中。
6.将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一表)。
7.通过HBase shell命令查询6导出的结果。
三、实验流程1.将原始数据加载到HDFS平台2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接,添加年、月、日、小时字段(1)编写1个脚本sogou-log-extend.sh,其中sogou-log-extend.sh的容为:#!/bin/bash#infile=/root/sogou.500w.utf8infile=$1#outfile=/root/filesogou.500w.utf8.extoutfile=$2awk -F '\t' '{print $0"\t"substr($1,0,4)"年\t"substr($1,5,2)"月\t"substr($1,7,2)"日\t"substr($1,8,2)"hour"}' $infile > $outfile处理脚本文件:bash sogou-log-extend.sh sogou.500w.utf8 sogou.500w.utf8.ext结果为:3.将处理后的数据加载到HDFS平台hadoop fs -put sogou.500w.utf8.ext /4.以下操作分别通过MR和Hive实现Ⅰ.hive实现1.查看数据库:show databases;2.创建数据库: create database sogou;3.使用数据库: use sogou;4.查看所有表:show tables;5.创建sougou表:Create table sogou(time string,uuid string,namestring,num1 int,num2 int,url string) Row format delimited fields terminated by '\t';6.将本地数据导入到Hive表里:Load data local inpath'/root/sogou.500w.utf8' into table sogou;7.查看表信息:desc sogou;(1)查询总条数select count(*) from sogou;(2)非空查询条数select count(*) from sogou where name is not null and name !='';(3)无重复总条数select count(*) from (select * from sogou group bytime,num1,num2,uuid,name,url having count(*)=1) a;(4)独立UID总数select count(distinct uuid) from sogou;(5)查询频度排名(频度最高的前50词)select name,count(*) as pd from sogou group by name order by pd desc limit 50;(6)查询次数大于2次的用户总数select count(a.uuid) from (select uuid,count(*) ast from sogou group by uuid havingt > 2) a;(7)查询次数大于2次的用户占比select count(*) from (select uuid,count(*) ast from sogou group by uuid havingt > 2) a;(8)Rank在10以的点击次数占比select count(*) from sogou where num1<11;(9)直接输入URL查询的比例select count(*) from sogou where url like '%%';(10)查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于3 select uuid ,count(*) as uu from sogou where name='仙剑奇侠传' group by uuid having uu>3;Ⅱ.MapReduce实现(import的各种包省略)(1)查询总条数public class MRCountAll {public static Integer i = 0;public static boolean flag = true;public static class CountAllMap extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {i++;}}public static void runcount(String Inputpath, String Outpath) {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "count");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}job.setJarByClass(MRCountAll.class);job.setMapperClass(CountAllMap.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(Inputpath));} catch (IllegalArgumentException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(Outpath));try {job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) throws Exception {runcount("/sogou/data/sogou.500w.utf8", "/sogou/data/CountAll");System.out.println("总条数: " + i);}}(2)非空查询条数public class CountNotNull {public static String Str = "";public static int i = 0;public static boolean flag = true;public static class wyMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] values = value.toString().split("\t");if (!values[2].equals(null) && values[2] != "") {context.write(new Text(values[1]), new IntWritable(1));i++;}}public static void run(String inputPath, String outputPath) {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotNull.class);job.setMapperClass(wyMap.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath)); job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) {run("/sogou/data/sogou.500w.utf8", "/sogou/data/CountNotNull"); System.out.println("非空条数: " + i);}}(3)无重复总条数public class CountNotRepeat {public static int i = 0;public static class NotRepeatMap extends Mapper<Object , Text , Text, Text>{ Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String text = value.toString();String[] values = text.split("\t");String time = values[0];String uid = values[1];String name = values[2];String url = values[5];context.write(new Text(time+uid+name+url), new Text("1"));}}public static class NotRepeatReduc extends Reducer<Text , IntWritable, Text, IntWritable>{Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {i++;context.write(new Text(key.toString()),new IntWritable(i));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotRepeat.class);job.setMapperClass(NotRepeatMap.class);job.setReducerClass(NotRepeatReduc.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountNotRepeat"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("无重复总条数为: " + i);}}(4)独立UID总数public class CountNotMoreUid {public static int i = 0;public static class UidMap extends Mapper<Object , Text , Text, Text>{Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String text = value.toString();String[] values = text.split("\t");String uid = values[1];context.write(new Text(uid), new Text("1"));}}public static class UidReduc extends Reducer<Text , IntWritable, Text, IntWritable>{Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {i++;context.write(new Text(key.toString()),new IntWritable(i));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotNull.class);job.setMapperClass(UidMap.class);job.setReducerClass(UidReduc.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountNotMoreUid"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("独立UID条数: " + i);}(5)查询频度排名(频度最高的前50词)public class CountTop50 {public static class TopMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{Text text =new Text();Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value,Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] line= value.toString().split("\t");String keys = line[2];text.set(keys);context.write(text,new LongWritable(1));}}public static class TopReducer extends Reducer< Text,LongWritable, Text, LongWritable>{Text text = new Text();TreeMap<Integer,String > map = new TreeMap<Integer,String>();Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> value, Context context)throws IOException, InterruptedException {int sum=0;//key出现次数for (LongWritable ltext : value) {sum+=ltext.get();}map.put(sum,key.toString());//去前50条数据if(map.size()>50){map.remove(map.firstKey());}}Overrideprotected void cleanup(Context context)throws IOException, InterruptedException {for(Integer count:map.keySet()){context.write(new Text(map.get(count)), new LongWritable(count));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "count");job.setJarByClass(CountTop50.class);job.setJobName("Five");job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.class);job.setMapperClass(TopMapper.class);job.setReducerClass(TopReducer.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountTop50")); job.waitForCompletion(true);}}(6)查询次数大于2次的用户总数public class CountQueriesGreater2 {public static int total = 0;public static class MyMaper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] str = value.toString().split("\t");Text word;IntWritable one = new IntWritable(1);word = new Text(str[1]);context.write(word, one);}}public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {Overrideprotected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {// arg0是一个单词 arg1是对应的次数int sum = 0;for (IntWritable i : arg1) {sum += i.get();}if(sum>2){total=total+1;}//arg2.write(arg0, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");// 1.实例化一个JobJob job = Job.getInstance(conf, "six");// 2.设置mapper类job.setMapperClass(MyMaper.class);// 3.设置Combiner类不是必须的// job.setCombinerClass(MyReducer.class);// 4.设置Reducer类job.setReducerClass(MyReducer.class);// 5.设置输出key的数据类型job.setOutputKeyClass(Text.class);// 6.设置输出value的数据类型job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 设置通过哪个类查找job的Jar包job.setJarByClass(CountQueriesGreater2.class);// 7.设置输入路径FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));// 8.设置输出路径FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountQueriesGreater2"));// 9.执行该作业job.waitForCompletion(true);System.out.println("查询次数大于2次的用户总数:" + total + "条");}}(7)查询次数大于2次的用户占比public class CountQueriesGreaterPro {public static int total1 = 0;public static int total2 = 0;public static class MyMaper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {total2++;String[] str = value.toString().split("\t");Text word;IntWritable one = new IntWritable(1);word = new Text(str[1]);context.write(word, one);// 执行完毕后就是一个单词对应一个value(1)}}public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {Overrideprotected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {// arg0是一个单词 arg1是对应的次数int sum = 0;for (IntWritable i : arg1) {sum += i.get();}if(sum>2){total1++;}arg2.write(arg0, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {System.out.println("seven begin");Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");// 1.实例化一个JobJob job = Job.getInstance(conf, "seven");// 2.设置mapper类job.setMapperClass(MyMaper.class);// 3.设置Combiner类不是必须的// job.setCombinerClass(MyReducer.class);// 4.设置Reducer类job.setReducerClass(MyReducer.class);// 5.设置输出key的数据类型job.setOutputKeyClass(Text.class);// 6.设置输出value的数据类型job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 设置通过哪个类查找job的Jar包job.setJarByClass(CountQueriesGreaterPro.class);// 7.设置输入路径FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));// 8.设置输出路径FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountQueriesGreaterPro"));// 9.执行该作业job.waitForCompletion(true);System.out.println("total1="+total1+"\ttotal2="+total2);float percentage = (float)total1/(float)total2;System.out.println("查询次数大于2次的用户占比为:" + percentage*100+"%");System.out.println("over");}}(8)Rank在10以的点击次数占比public class CountRank {public static int sum1 = 0;public static int sum2 = 0;public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {sum2++;String[] str = value.toString().split("\t");int rank = Integer.parseInt(str[3]);if(rank<11){sum1=sum1+1;}}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "eight");job.setMapperClass(MyMapper.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setJarByClass(CountRank.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountRank")); job.waitForCompletion(true);System.out.println("sum1="+sum1+"\tsum2="+sum2);float percentage = (float)sum1/(float)sum2;System.out.println("Rank在10以的点击次数占比:" +percentage*100+"%"); }}(9)直接输入URL查询的比例public class CountURL {public static int sum1 = 0;public static int sum2 = 0;public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] str = value.toString().split("\t");Pattern p = pile("");Matcher matcher = p.matcher(str[2]);matcher.find();try {if(matcher.group()!=null)sum1++;sum2++;} catch (Exception e) {sum2++;}}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "nine");job.setMapperClass(MyMapper.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setJarByClass(CountURL.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountURL")); job.waitForCompletion(true);System.out.println("sum1="+sum1+"\tsum2="+sum2);float percentage = (float)sum1/(float)sum2;System.out.println("直接用url'%%'查询的用户占比:" +percentage*100+"%"); }}(10)查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于3public class CountUidGreater3 {public static String Str="";public static int i=0;public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String []values=value.toString().split("\t");String pattern="仙剑奇侠传";if(values[2].equals(pattern)){context.write(new Text(values[1]), new IntWritable(1));}}}public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum=0;for(IntWritable v:value){sum=sum+v.get();}if(sum>3){Str=Str+key.toString()+"\n";i++;}}}public static void main(String[] args) {Configuration conf=new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "count");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}job.setJarByClass(CountUidGreater3.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountUidGreater3"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}System.out.println("i: "+i);System.out.println(Str);}}5.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY可完成操作例如:将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一表)6.将中5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一表)public class HBaseImport{// reduce输出的表名private static String tableName = "test";// 初始化连接static Configuration conf = null;static {conf = HBaseConfiguration.create();conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://10.49.47.20:9000/hbase");conf.set("hbase.master", "hdfs://10.49.47.20:60000");conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master,slave1,slave2");conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName);}public static class BatchMapper extendsMapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {protected void map(LongWritable key, Text value,Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();Text v2s = new Text();v2s.set(line);context.write(key, v2s);}}public static class BatchReducer extendsTableReducer<LongWritable, Text, NullWritable> {private String family = "info";Overrideprotected void reduce(LongWritable arg0,Iterable<Text> v2s,Reducer<LongWritable, Text, NullWritable, Mutation>.Context context)throws IOException, InterruptedException {for (Text v2 : v2s) {String[] splited = v2.toString().split("\t");String rowKey = splited[0];Put put = new Put(rowKey.getBytes());put.add(family.getBytes(), "raw".getBytes(), v2.toString().getBytes());context.write(NullWritable.get(), put);}}}public static void imputil(String str) throws IOException, ClassNotFoundException,InterruptedException {Job job = Job.getInstance(conf, HBaseImport.class.getSimpleName());TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);job.setJarByClass(HBaseImport.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,str);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setMapperClass(BatchMapper.class);job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);job.setReducerClass(BatchReducer.class);job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);job.waitForCompletion(true);}public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException {String[] str={"hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/1/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/2/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/3/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/4/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/5/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/6/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/9/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/10/000000_0"};for (String stri:str){imputil(stri);}}}7.将通过HBase shell命令查询6导出的结果scan ‘test’;四、学习心得现在互联网的快速发展带来了数据快速增加,海量数据的存储已经不是一台机器所能处理的问题了。
大数据hadoop课程设计
大数据hadoop课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解大数据概念,掌握Hadoop框架的基本原理及其在数据处理中的应用;2. 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce,了解其工作流程和数据处理方式;3. 掌握使用Hadoop进行数据处理的基本命令和操作方法;4. 了解大数据处理中的数据安全和隐私保护的基本知识。
技能目标:1. 能够独立安装配置Hadoop环境,进行简单的集群管理和操作;2. 能够运用Hadoop编写简单的MapReduce程序,实现对大数据集的基本处理和分析;3. 能够通过Hadoop命令行工具处理数据,进行文件操作和作业监控;4. 能够在指导下解决Hadoop环境中遇到的一般性问题,具备初步的故障排查能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术应用的兴趣,激发其探索数据世界的热情;2. 培养学生的团队协作意识,通过小组讨论和实践,加强交流与合作能力;3. 增强学生对信息安全的意识,认识到数据安全和个人隐私保护的重要性;4. 培养学生面对复杂问题的解决能力,勇于尝试,不断实践,形成积极的学习态度。
二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的定义、特点和应用场景;- 掌握大数据处理的基本技术和框架。
2. Hadoop框架基础- 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce;- 了解Hadoop的生态系统及其各个组件的作用。
3. Hadoop环境搭建- 掌握Hadoop的安装和配置方法;- 学习Hadoop集群的搭建和管理。
4. HDFS操作- 学习HDFS的基本概念和文件系统结构;- 掌握HDFS文件操作命令和API使用。
5. MapReduce编程- 了解MapReduce编程模型和工作原理;- 学习编写MapReduce程序并进行调试。
6. 大数据应用案例分析- 分析典型的大数据应用场景;- 了解Hadoop在大数据处理中的应用案例。
7. 数据安全和隐私保护- 学习大数据处理中的数据安全和隐私保护基本知识;- 了解相关的技术手段和策略。
大数据库课程设计报告材料完整版
实用文档数据库课程设计班级物联网1202 学号 3120611027 姓名杨璐指导老师年轶2014 年 1 月目录一、引言 (2)1.目的 (2)2.题目 (2)3.要求 (2)二、系统的分析与设计 (3)1.概念设计 (3)2.逻辑设计 (3)3.系统功能结构 (4)4.完整性设计 (5)三、系统的实现 (6)四、课程设计小结 (22)一、引言1.目的课程设计为学生提供了一个既动手又动脑,独立实践的机会,将课本上的理论知识和实际有机的结合起来,锻炼学生的分析解决实际问题的能力。
提高学生适应实际,实践编程的能力。
课程设计的目的:(1)加深对数据库系统、软件工程、程序设计语言的理论知识的理解和应用水平;(2)在理论和实验教学基础上进一步巩固已学基本理论及应用知识并加以综合提高;(3)学会将知识应用于实际的方法,提高分析和解决问题的能力,增强动手能力;(4)为毕业设计和以后工作打下必要基础。
2.题目题目2.设计一个大学教学数据库应用系统。
该系统涉及学生、教师、课程、分组、登记。
数据见附表2。
因时间关系,只要求每个学生任选1个题目,如有时间﹑有兴趣,可做另外一题,酌情加分。
3.要求运用数据库基本理论与应用知识,在微机RDBMS(SQL Server)的环境上建立一个数据库应用系统。
要求把现实世界的事物及事物之间的复杂关系抽象为信息世界的实体及实体之间联系的信息模型,再转换为机器世界的数据模型和数据文件,并对数据文件实施检索、更新和控制等操作。
(1)用E-R图设计选定题目的信息模型;(2)设计相应的关系模型,确定数据库结构;(3)分析关系模式各属于第几范式,阐明理由;(4)设计应用系统的系统结构图;(5)通过设计关系的主码约束、外码约束和使用CHECK实现完整性控制;(6)完成实验内容所指定的各项要求;(7)分析遇到的问题,总结并写出课程设计报告;(8)自我评价二、系统的分析与设计1.概念设计2.逻辑设计STUDENT(sno,sname,address,zip,state,city,sex) sno是主码TEACHER(tno,tname,phone,salary) tno是主码COURSE(cno,cname,department,credit) cno是主码SECTION(secno,cno,tno,sqty) secno、tno、cno是主码,cno、tno 是外码ENROLL(secno,cno,sno,grade) cno,sno是主码,cno,sno是外码3.系统功能结构4.完整性设计/* 包含:关系主码、外码、CHECK约束。
大数据专业基础课程设计
大数据专业基础课程设计一、课程目标知识目标:1. 掌握大数据概念、特性及其在现代社会中的应用。
2. 学习数据采集、存储、处理和分析的基本原理。
3. 了解大数据技术的发展趋势及其在各领域的创新应用。
技能目标:1. 能够运用基本的数据采集与处理技术,对大规模数据集进行处理和分析。
2. 掌握使用至少一种大数据处理工具(如Hadoop、Spark等),进行数据挖掘与分析。
3. 培养解决实际问题的大数据思维,提高数据敏感度和数据驱动的决策能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据专业的兴趣和热情,激发学习积极性。
2. 增强学生的团队协作意识,培养良好的沟通与表达能力。
3. 培养学生的创新意识,使其能够关注大数据技术在各领域的应用,具备一定的社会责任感。
课程性质:本课程为大数据专业基础课程,旨在帮助学生建立大数据基础知识体系,为后续专业课程学习打下基础。
学生特点:学生具备一定的计算机基础和编程能力,对大数据技术有一定了解,但尚未形成完整的大数据知识框架。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,充分调动学生的主观能动性,提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
在教学过程中,注重培养学生的团队协作、创新和沟通能力,为大数据专业人才培养奠定基础。
通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为未来从事大数据相关工作奠定坚实基础。
二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特征- 大数据的发展历程与现状- 大数据在各领域的应用案例2. 数据采集与存储- 数据源识别与采集技术- 数据存储技术(关系型数据库、NoSQL数据库等)- 数据仓库与数据湖3. 数据处理与分析- 数据清洗与预处理- 数据分析常用算法(分类、聚类、关联规则等)- 大数据处理框架(Hadoop、Spark等)4. 数据挖掘与应用- 数据挖掘基本概念与任务- 常见数据挖掘算法及应用- 大数据挖掘案例分析5. 大数据技术发展趋势- 新技术(人工智能、物联网等)与大数据的结合- 大数据安全与隐私保护- 未来大数据发展展望教学内容根据课程目标进行科学性和系统性组织,以教材为依据,制定以下教学大纲:第1周:大数据概念与背景第2周:数据采集与存储第3周:数据处理与分析第4周:数据挖掘与应用第5周:大数据技术发展趋势教学过程中,注重理论与实践相结合,通过案例分析、课堂讨论等形式,帮助学生深入理解教学内容,提高大数据专业素养。
大数据相关的课程设计
大数据相关的课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据的基本概念,掌握其特点和应用领域。
2. 学生能掌握大数据处理的基本技术和方法,如数据采集、存储、分析和可视化。
3. 学生能了解大数据在各行各业中的实际应用案例,认识到数据的价值。
技能目标:1. 学生具备使用大数据处理工具进行数据分析和解决问题的能力。
2. 学生能够运用所学的数据处理方法,对实际问题进行数据挖掘和分析,提出有价值的见解。
3. 学生能够通过小组合作,共同完成一个大数据项目,提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标:1. 学生对大数据产生兴趣,积极关注其发展动态,培养对新兴技术的敏感度。
2. 学生能够认识到数据在解决实际问题中的重要作用,树立数据驱动的思维。
3. 学生在学习过程中,遵循学术道德,尊重数据隐私,形成正确的价值观。
课程性质:本课程旨在帮助学生了解大数据的基本概念、技术和应用,培养其数据分析和解决问题的能力。
学生特点:初中生,具有一定的信息素养,对新兴技术充满好奇心,具备一定的团队合作能力。
教学要求:结合课本内容,注重理论联系实际,通过案例分析和项目实践,提高学生的数据素养和实际操作能力。
在教学过程中,关注学生的个体差异,激发学生的学习兴趣,培养其自主学习能力。
课程目标分解为具体的学习成果,便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念:大数据定义、特点(Volume、Velocity、Variety)、应用领域。
教材章节:第一章 大数据概述2. 大数据处理技术:数据采集、数据存储(Hadoop、NoSQL)、数据处理(清洗、转换)、数据分析(数据挖掘、机器学习)。
教材章节:第二章 大数据处理技术3. 数据可视化:基本概念、常用工具(Tableau、ECharts)、可视化设计原则。
教材章节:第三章 数据可视化4. 大数据应用案例:互联网、金融、医疗、智慧城市等行业应用案例。
教材章节:第四章 大数据应用案例5. 大数据项目实践:小组合作完成一个大数据项目,涵盖数据采集、处理、分析和可视化。
大数据课设课程设计
大数据课设课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据的基本概念,掌握数据收集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能运用大数据分析工具,对实际问题进行数据挖掘和分析,得出有效结论。
3. 学生了解大数据在各领域的应用,掌握至少一个领域的数据分析方法。
技能目标:1. 学生具备运用编程语言(如Python)进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能够运用大数据技术(如Hadoop、Spark)解决实际问题。
3. 学生具备良好的团队协作和沟通能力,能够就数据分析结果进行有效展示和交流。
情感态度价值观目标:1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心,善于发现生活中的数据规律。
2. 学生认识到大数据在现代社会中的重要性,树立正确的数据伦理观。
3. 学生在解决实际问题的过程中,培养勇于探索、积极创新的精神。
本课程针对高年级学生,结合大数据学科性质,注重培养学生的数据思维和实际操作能力。
课程设计充分考虑学生的认知特点,以实际问题为驱动,引导学生主动探究、合作学习。
课程目标明确、具体,旨在帮助学生掌握大数据知识体系,提高解决实际问题的能力,为未来社会发展储备高素质的大数据人才。
二、教学内容1. 大数据基础知识:包括大数据概念、特性、发展历程及在各领域的应用。
教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集与存储:学习数据采集技术、数据存储方式及分布式存储系统。
教材章节:第二章 数据采集与存储3. 数据处理与分析:掌握数据处理方法、数据分析工具及大数据处理框架。
教材章节:第三章 数据处理与分析4. 数据挖掘与机器学习:学习数据挖掘基本算法、机器学习框架及应用案例。
教材章节:第四章 数据挖掘与机器学习5. 大数据应用实践:结合具体领域,进行案例分析,实际操作大数据技术。
教材章节:第五章 大数据应用实践6. 大数据安全与隐私保护:了解大数据安全风险,学习数据加密、脱敏等技术。
教材章节:第六章 大数据安全与隐私保护7. 数据可视化与报告撰写:学习数据可视化工具,掌握报告撰写技巧。
大数据专业网上课程设计
大数据专业网上课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握大数据概念、特点及其在现代社会中的应用。
2. 使学生了解大数据处理的基本流程,包括数据收集、存储、处理、分析和可视化。
3. 帮助学生掌握至少一种大数据处理工具或技术,如Hadoop、Spark等。
技能目标:1. 培养学生运用大数据处理工具进行数据处理和分析的能力。
2. 提高学生运用数据分析方法解决实际问题的能力。
3. 培养学生的团队协作和沟通能力,能够在大数据项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据专业的兴趣和热情,激发其探索精神。
2. 引导学生认识到数据安全、隐私保护的重要性,树立正确的数据伦理观。
3. 培养学生具备批判性思维,能够对大数据应用中的问题进行客观分析和评价。
课程性质:本课程为大数据专业的基础课程,旨在让学生了解和掌握大数据的基本概念、技术和应用。
学生特点:学生具备一定的计算机基础和编程能力,对大数据有初步了解,但实践经验不足。
教学要求:结合学生特点,采用理论教学与实践操作相结合的方式,注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
在教学过程中,注重引导学生主动学习,提高其自主学习能力。
通过团队协作项目,培养学生的团队协作和沟通能力。
同时,关注学生的情感态度价值观培养,使其成为具备社会责任感和职业道德的大数据专业人才。
二、教学内容1. 大数据概述:大数据基本概念、特点、应用场景及发展趋势。
- 教材章节:第1章 大数据导论2. 大数据处理技术:数据采集、存储、处理、分析及可视化技术。
- 教材章节:第2章 大数据处理技术概述3. 大数据工具与平台:Hadoop、Spark等大数据处理工具的原理与使用方法。
- 教材章节:第3章 大数据工具与平台4. 数据分析方法:统计分析、数据挖掘、机器学习等常用数据分析方法。
- 教材章节:第4章 数据分析方法5. 大数据应用案例分析:分析典型行业的大数据应用案例,提炼解决方案。
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大数据基础课程设计报告一、项目简介:使用hadoop中的hive、mapreduce以及HBASE对网上的一个搜狗五百万的数进行了一个比较实际的数据分析。
搜狗五百万数据,是经过处理后的搜狗搜索引擎生产数据,具有真实性,大数据性,能够较好的满足分布式计算应用开发课程设计的数据要求。
搜狗数据的数据格式为:访问时间\t 用户ID\t[查询词]\t 该URL 在返回结果中的排名\t 用户点击的顺序号\t 用户点击的URL。
其中,用户ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的Cookie 信息自动赋值,即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID。
二、操作要求1.将原始数据加载到HDFS平台。
2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接,添加年、月、日、小时字段。
3.将处理后的数据加载到HDFS平台。
4.以下操作分别通过MR和Hive实现。
●查询总条数●非空查询条数●无重复总条数●独立UID总数●查询频度排名(频度最高的前50词)●查询次数大于2次的用户总数●查询次数大于2次的用户占比●Rank在10以内的点击次数占比●直接输入URL查询的比例●查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于35.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中。
6.将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一张表)。
7.通过HBase shell命令查询6导出的结果。
三、实验流程1.将原始数据加载到HDFS平台2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接,添加年、月、日、小时字段(1)编写1个脚本sogou-log-extend.sh,其中sogou-log-extend.sh的内容为:处理脚本文件:bash sogou-log-extend.sh sogou.500w.utf8 sogou.500w.utf8.ext结果为:3.将处理后的数据加载到HDFS平台hadoop fs -put sogou.500w.utf8.ext /4.以下操作分别通过MR和Hive实现Ⅰ.hive实现1.查看数据库:show databases;2.创建数据库: create database sogou;3.使用数据库: use sogou;4.查看所有表:show tables;5.创建sougou表:Create table sogou(time string,uuid string,name string,num1 int,num2 int,url string) Row format delimited fields terminated by '\t';6.将本地数据导入到Hive表里:Load data local inpath'/root/sogou.500w.utf8' into table sogou;7.查看表信息:desc sogou;(1)查询总条数select count(*) from sogou;(2)非空查询条数select count(*) from sogou where name is not null and name !='';(3)无重复总条数select count(*) from (select * from sogou group bytime,num1,num2,uuid,name,url having count(*)=1) a;(4)独立UID总数select count(distinct uuid) from sogou;(5)查询频度排名(频度最高的前50词)select name,count(*) as pd from sogou group by name order by pd desc limit 50;(6)查询次数大于2次的用户总数select count(a.uuid) from (select uuid,count(*) as cnt from sogou group by uuid having cnt > 2) a;(7)查询次数大于2次的用户占比select count(*) from (select uuid,count(*) as cnt from sogou group by uuid having cnt > 2) a;(8)Rank在10以内的点击次数占比select count(*) from sogou where num1<11;(9)直接输入URL查询的比例select count(*) from sogou where url like '%www%';(10)查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于3 select uuid ,count(*) as uu from sogou where name='仙剑奇侠传' groupby uuid having uu>3;Ⅱ.MapReduce实现(import的各种包省略)(1)查询总条数public class MRCountAll {public static Integer i = 0;public static boolean flag = true;public static class CountAllMap extends Mapper<Object, Text, T ext, Text> { @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {i++;}}public static void runcount(String Inputpath, String Outpath) { Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "count");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}job.setJarByClass(MRCountAll.class);job.setMapperClass(CountAllMap.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(Inputpath));} catch (IllegalArgumentException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(Outpath));try {job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) throws Exception {runcount("/sogou/data/sogou.500w.utf8", "/sogou/data/CountAll");System.out.println("总条数: " + i);}}(2)非空查询条数public class CountNotNull {public static String Str = "";public static int i = 0;public static boolean flag = true;public static class wyMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] values = value.toString().split("\t");if (!values[2].equals(null) && values[2] != "") {context.write(new Text(values[1]), new IntWritable(1));i++;}}}public static void run(String inputPath, String outputPath) {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotNull.class);job.setMapperClass(wyMap.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) {run("/sogou/data/sogou.500w.utf8", "/sogou/data/CountNotNull");System.out.println("非空条数: " + i);}}(3)无重复总条数public class CountNotRepeat {public static int i = 0;public static class NotRepeatMap extends Mapper<Object , Text , Text, Text>{ @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String text = value.toString();String[] values = text.split("\t");String time = values[0];String uid = values[1];String name = values[2];String url = values[5];context.write(new Text(time+uid+name+url), new Text("1"));}}public static class NotRepeatReduc extends Reducer<Text , IntWritable, Text, IntWritable>{@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {i++;context.write(new Text(key.toString()),new IntWritable(i));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotRepeat.class);job.setMapperClass(NotRepeatMap.class);job.setReducerClass(NotRepeatReduc.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, newPath("/sogou/data/CountNotRepeat"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("无重复总条数为: " + i);}}(4)独立UID总数public class CountNotMoreUid {public static int i = 0;public static class UidMap extends Mapper<Object , Text , Text, T ext>{ @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {String text = value.toString();String[] values = text.split("\t");String uid = values[1];context.write(new Text(uid), new Text("1"));}}public static class UidReduc extends Reducer<Text , IntWritable, Text, IntWritable>{ @Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {i++;context.write(new Text(key.toString()),new IntWritable(i));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "countnotnull");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}assert job != null;job.setJarByClass(CountNotNull.class);job.setMapperClass(UidMap.class);job.setReducerClass(UidReduc.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountNotMoreUid"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("独立UID条数: " + i);}}(5)查询频度排名(频度最高的前50词)public class CountTop50 {public static class TopMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{Text text =new T ext();@Overrideprotected void map(LongWritable key, T ext value,Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] line= value.toString().split("\t");String keys = line[2];text.set(keys);context.write(text,new LongWritable(1));}}public static class TopReducer extends Reducer< Text,LongWritable, Text, LongWritable>{Text text = new Text();TreeMap<Integer,String > map = new TreeMap<Integer,String>();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> value, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum=0;//key出现次数for (LongWritable ltext : value) {sum+=ltext.get();}map.put(sum,key.toString());//去前50条数据if(map.size()>50){map.remove(map.firstKey());}}@Overrideprotected void cleanup(Context context)throws IOException, InterruptedException {for(Integer count:map.keySet()){context.write(new Text(map.get(count)), new LongWritable(count));}}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "count");job.setJarByClass(CountT op50.class);job.setJobName("Five");job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.class);job.setMapperClass(T opMapper.class);job.setReducerClass(T opReducer.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountTop50"));job.waitForCompletion(true);}}(6)查询次数大于2次的用户总数public class CountQueriesGreater2 {public static int total = 0;public static class MyMaper extends Mapper<Object, Text, T ext, IntWritable> { protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] str = value.toString().split("\t");Text word;IntWritable one = new IntWritable(1);word = new Text(str[1]);context.write(word, one);}}public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {// arg0是一个单词arg1是对应的次数int sum = 0;for (IntWritable i : arg1) {sum += i.get();}if(sum>2){total=total+1;}//arg2.write(arg0, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");// 1.实例化一个JobJob job = Job.getInstance(conf, "six");// 2.设置mapper类job.setMapperClass(MyMaper.class);// 3.设置Combiner类不是必须的// job.setCombinerClass(MyReducer.class);// 4.设置Reducer类job.setReducerClass(MyReducer.class);// 5.设置输出key的数据类型job.setOutputKeyClass(Text.class);// 6.设置输出value的数据类型job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 设置通过哪个类查找job的Jar包job.setJarByClass(CountQueriesGreater2.class);// 7.设置输入路径FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));// 8.设置输出路径FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountQueriesGreater2"));// 9.执行该作业job.waitForCompletion(true);System.out.println("查询次数大于2次的用户总数:" + total + "条");}}(7)查询次数大于2次的用户占比public class CountQueriesGreaterPro {public static int total1 = 0;public static int total2 = 0;public static class MyMaper extends Mapper<Object, Text, T ext, IntWritable> { @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {total2++;String[] str = value.toString().split("\t");Text word;IntWritable one = new IntWritable(1);word = new Text(str[1]);context.write(word, one);// 执行完毕后就是一个单词对应一个value(1)}}public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text arg0, Iterable<IntWritable> arg1,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context arg2) throws IOException, InterruptedException {// arg0是一个单词arg1是对应的次数int sum = 0;for (IntWritable i : arg1) {sum += i.get();}if(sum>2){total1++;}arg2.write(arg0, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {System.out.println("seven begin");Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");// 1.实例化一个JobJob job = Job.getInstance(conf, "seven");// 2.设置mapper类job.setMapperClass(MyMaper.class);// 3.设置Combiner类不是必须的// job.setCombinerClass(MyReducer.class);// 4.设置Reducer类job.setReducerClass(MyReducer.class);// 5.设置输出key的数据类型job.setOutputKeyClass(Text.class);// 6.设置输出value的数据类型job.setOutputValueClass(IntWritable.class);// 设置通过哪个类查找job的Jar包job.setJarByClass(CountQueriesGreaterPro.class);// 7.设置输入路径FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));// 8.设置输出路径FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountQueriesGreaterPro"));// 9.执行该作业job.waitForCompletion(true);System.out.println("total1="+total1+"\ttotal2="+total2);float percentage = (float)total1/(float)total2;System.out.println("查询次数大于2次的用户占比为:" + percentage*100+"%");System.out.println("over");}}(8)Rank在10以内的点击次数占比public class CountRank {public static int sum1 = 0;public static int sum2 = 0;public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {sum2++;String[] str = value.toString().split("\t");int rank = Integer.parseInt(str[3]);if(rank<11){sum1=sum1+1;}}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "eight");job.setMapperClass(MyMapper.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setJarByClass(CountRank.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountRank"));job.waitForCompletion(true);System.out.println("sum1="+sum1+"\tsum2="+sum2);float percentage = (float)sum1/(float)sum2;System.out.println("Rank在10以内的点击次数占比:" +percentage*100+"%");}}(9)直接输入URL查询的比例public class CountURL {public static int sum1 = 0;public static int sum2 = 0;public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] str = value.toString().split("\t");Pattern p = pile("www");Matcher matcher = p.matcher(str[2]);matcher.find();try {if(matcher.group()!=null)sum1++;sum2++;} catch (Exception e) {sum2++;}}}public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = Job.getInstance(conf, "nine");job.setMapperClass(MyMapper.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setJarByClass(CountURL.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/sogou/data/CountURL"));job.waitForCompletion(true);System.out.println("sum1="+sum1+"\tsum2="+sum2);float percentage = (float)sum1/(float)sum2;System.out.println("直接用url'%www%'查询的用户占比:" +percentage*100+"%");}}(10)查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid,并且次数大于3 public class CountUidGreater3 {public static String Str="";public static int i=0;public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ @Overrideprotected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String []values=value.toString().split("\t");String pattern="仙剑奇侠传";if(values[2].equals(pattern)){context.write(new Text(values[1]), new IntWritable(1));}}}public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, T ext, IntWritable>{ @Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum=0;for(IntWritable v:value){sum=sum+v.get();}if(sum>3){Str=Str+key.toString()+"\n";i++;}}}public static void main(String[] args) {Configuration conf=new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.49.47.20:9000");Job job = null;try {job = Job.getInstance(conf, "count");} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}job.setJarByClass(CountUidGreater3.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);try {FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/sogou/data/sogou.500w.utf8"));} catch (IllegalArgumentException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}try {FileOutputFormat.setOutputPath(job, newPath("/sogou/data/CountUidGreater3"));job.waitForCompletion(true);} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}System.out.println("i: "+i);System.out.println(Str);}}5.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY可完成操作例如:将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一张表)6.将中5生成的文件通过Java API方式导入到HBase(一张表)public class HBaseImport{// reduce输出的表名private static String tableName = "test";// 初始化连接static Configuration conf = null;static {conf = HBaseConfiguration.create();conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://10.49.47.20:9000/hbase");conf.set("hbase.master", "hdfs://10.49.47.20:60000");conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master,slave1,slave2");conf.set(T ableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName);}public static class BatchMapper extendsMapper<LongWritable, T ext, LongWritable, Text> {protected void map(LongWritable key, T ext value,Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text>.Contextcontext)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();Text v2s = new Text();v2s.set(line);context.write(key, v2s);}}public static class BatchReducer extendsT ableReducer<LongWritable, Text, NullWritable> {private String family = "info";@Overrideprotected void reduce(LongWritable arg0,Iterable<Text> v2s,Reducer<LongWritable, Text, NullWritable, Mutation>.Context context)throws IOException, InterruptedException {for (Text v2 : v2s) {String[] splited = v2.toString().split("\t");String rowKey = splited[0];Put put = new Put(rowKey.getBytes());put.add(family.getBytes(), "raw".getBytes(), v2.toString().getBytes());context.write(NullWritable.get(), put);}}}public static void imputil(String str) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Job job = Job.getInstance(conf, HBaseImport.class.getSimpleName());T ableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);job.setJarByClass(HBaseImport.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,str);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setMapperClass(BatchMapper.class);job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);job.setReducerClass(BatchReducer.class);job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);job.waitForCompletion(true);}public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException {String[] str={"hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/1/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/2/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/3/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/4/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/5/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/6/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/9/000000_0","hdfs://10.49.47.20:9000/sogou/data/10/000000_0"};for (String stri:str){imputil(stri);}}}7.将通过HBase shell命令查询6导出的结果scan ‘test’;四、学习心得现在互联网的快速发展带来了数据快速增加,海量数据的存储已经不是一台机器所能处理的问题了。