大数据技术实验一平台搭建
云创大数据实验一体机云创大数据实验平台
数据挖掘
2010年第一版 发行，现版为第 三版。2016年 全国高校教材被 引用数最高的教 材
2017年首印，x 全国各大高校大 数据专业广泛选 用
2017年首印，配套 大数据一体机平台实 验内容，新版更新包 括新增实验
系统地介绍了大数 据库的理论知识和
实战应用。
在分析视觉特性基 础上，清晰有效地 传达与沟通数据内 涵信息。
面向 实战
面向 应用
+实验指导视频
丰富了数据挖掘的实验内容 集成了在线数据挖掘及可视化平台
新增自定义实验开发工具
Hadoop生态系统核心及相关产品的集群实验环境
Python数据爬取分析挖掘生态和R语言数据分析挖掘生态
Python语言基础 Python MapRuduce实例 Python常用挖掘算法实现 Python实战：挖掘算法应用 Python实战：数据爬虫应用
大数据实验平台
2016年12月 大数据实验一体机1.0
丰富的实验内容
36个Hadoop生态圈大数据实验 16个真实大数据实战项目 24个基于Python的数据爬取挖掘实验 16个基于R语言的数据挖掘实验 15个Linux系统基本训练实验 110个金融，电商，统计大数据实验 集成在线数据挖掘及可视化实验 自定义实验设计开发工具
涵盖经典数据挖 掘理论、方法、 工具与应用
深度学习
为没有任何机器 学习基础的人提 供一个深度学习 教材，使用浅显 易懂的语言和深 入浅出的方式将 原理和实践讲清 楚
高职课程教材体系
在应对大数据挑战的 过程中，云计算技术 日趋成熟，拥有大量 的成功商业应用。本 教材介绍了云计算的 概念与特征、云服务、 云计算体系结构、平 台搭建部署、可用的 公有云平台和云计算 应用等内容。通过本 书可掌握云计算的概 念和原理，学习主要 的云计算平台和技术。
大数据实验实训报告范文
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当前研究的热点。
为了更好地理解和掌握大数据技术，提高自己的实践能力，我们小组在指导老师的带领下，进行了为期一个月的大数据实验实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解大数据技术的基本原理和应用，掌握大数据处理和分析的方法。
二、实验内容本次实验实训主要围绕以下几个方面展开：1. 大数据平台搭建（1）Hadoop分布式文件系统（HDFS）搭建：通过Hadoop命令行工具，完成HDFS的搭建，实现大文件的分布式存储。
（2）Hadoop分布式计算框架（MapReduce）搭建：利用Hadoop的MapReduce框架，完成数据的分布式计算。
2. 数据采集与预处理（1）数据采集：通过爬虫技术，从互联网上获取相关数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作，提高数据质量。
3. 数据存储与分析（1）数据存储：使用HBase、Hive等数据存储技术，将处理后的数据存储在分布式数据库中。
（2）数据分析：利用Spark、Flink等大数据计算框架，对存储在数据库中的数据进行实时分析。
4. 数据可视化使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示，直观地呈现数据特征。
三、实验步骤1. 环境搭建（1）安装Java、Hadoop、HBase、Hive、Spark等软件。
（2）配置环境变量，确保各组件之间能够正常通信。
2. 数据采集与预处理（1）编写爬虫代码，从指定网站获取数据。
（2）对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作。
3. 数据存储与分析（1）将预处理后的数据导入HBase、Hive等分布式数据库。
（2）利用Spark、Flink等大数据计算框架，对数据进行实时分析。
4. 数据可视化（1）使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示。
（2）对图表进行美化，提高可视化效果。
四、实验结果与分析1. 数据采集与预处理本次实验采集了100万条电商交易数据，经过清洗、去重、去噪等操作后，得到约90万条有效数据。
大数据平台技术实例教程【ch11】数据应用篇 PPT课件
数据可视化
(1)从scikit-leam包中的datasets数据集中导入相关数据; (2)为了进一步对数据进行分析，需要将不同类别的数据提取出来。先设置空 的列表setosa_list>versicolor_list>verginica_list,再根据target属性 值对应的类别对数据进行提取，将各奖数据的结果分别放入对应的列表中； (3)以鸯尾花的花萼长度、花萼宽度为一组，花瓣长度、花瓣宽度为一组，画 出3类莺尾花的花萼长度和花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度的分布情况； (4)统计每类莺尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的平均值， 利用Matplotlib画出折线图。
数据集介绍
scikit-learn包中的datasets数据集提供了一些自带的小数据集，其中每个 数据集都是一个类似字典的对象。特征数据存储在data成员中，常见的有： • 莺尾花：load_iris() • 乳腺癌：load_breast_cancer() • 手写数字：load_digits() • 糖尿病：load_diabetes() • 波士顿房价：load_boston() • 体能训练：load_linnerud() • 图像数据：load_sample_Jmage(name)
在集群中安装相关依赖包，并使用JupyterNotebook运行可视化代码。 在Windows本地环境中安装相关依赖包，并使用PyCharm运行可视化
代码。
绘制折线图
绘制柱状图
ห้องสมุดไป่ตู้
绘制直方图
绘制散点图
绘制饼图
绘制极坐标图
绘制极坐标图
绘制热力图
绘制3D图
04
综合实例——鸢尾花 数据集的可视化分析
实验环境搭建
《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
三、实验过程与结论：（经调试正确的源程序（核心部分）和程序的运行结果）
1.熟悉常用的Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
（2）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表
（3）将Linux系统本地的“～/.bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test
（4）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
2. 编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3.编程实现一个类“MyFSDataInputStream”
四、实验总结：（实验中遇到的问题及解决方法，心得体会等）
通过本次实验的学习，我对什么是大数据，大数据在做什么有了初步的了解，同时也激发起了我对大数据学习的兴趣。
在今后的学习中我会更加努力，本章知识也为我后面章节的学习奠定了基础。
让我有明确的目标去学习这门课程。
大数据一体化教学实训平台建设方案
大数据一体化教学实训平台建设方案一、背景随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用愈发广泛。
作为高等教育的核心，教学教育需要及时跟进信息技术领域的发展，将其应用到教学中，提高教学品质和实效性。
因此，建设一套大数据一体化教学实训平台显得尤为必要和迫切。
二、目标本项目的目标是建设一套完整的大数据一体化教学实训平台，以满足教学要求和学生实训需要。
平台要求的功能如下：1.提供课程资源和学习资料，基于大数据分析优化教学内容；2.提供在线实验环境，模拟大数据处理场景，并对用户进行实时评估；3.提供实时交流平台，学生和教师可以通过平台进行互动交流；4.提供一键生成报告和数据可视化工具，方便教师评估学生实验成果。
三、需求分析1. 功能需求根据上述目标，我们需要实现以下具体功能：1.提供课件资料和学习资源，支持学生在线学习和下载；2.搭建大数据处理环境，并提供实验用数据以及相关工具；3.设计在线测验，考核学生在数据分析和处理方面的能力；4.提供实时交流平台，学生可以在此平台上互动交流，老师可以在此发布通知、答疑等；5.提供数据可视化工具，方便学生在实验后可视化分析实验结果。
2. 性能需求1.平台的响应速度要快，保证平台体验流畅，过程无卡顿；2.能够同时为大量用户提供服务，保证用户数大幅度增加时，系统性能不会出现明显降低；3.平台需要安全可靠，对用户的数据进行保护和加密，保证系统运行稳定性；4.系统的稳定性要高，保证平台能够7*24小时不间断运行。
四、技术方案1. 平台架构本平台采用B/S架构，采用前后端分离，前端采用React技术，后端采用Spring Boot。
2. 数据库系统本项目采用MySQL数据库进行存储和管理。
3. 大数据环境在平台上搭建Hadoop或Spark集群，实现大数据处理与分析。
4. 安全平台的用户数据入库前需要进行加密，采用高强度加密算法，保证用户数据的安全性。
5. 系统管理对系统进行管理，必须运用权限控制，保证不同角色只能访问自己的权限，并对系统进行监控保证其稳定性。
基于私有云和大数据技术的实训平台的建设与应用
3.2.1 技术可靠 在私有云和大数据基础上建设实训平台，平台本
身可以进行开放数据处理，通过云服务器、关系型数 据库服务、开放存储服务、内容分发网络等一系列产 品，使平台的功能更加完善。遵循技术可靠性原则，凭 借技术本身的安全性与可靠性特点，提高平台数据处 理水平。 3.2.2 平台稳定
利用大数据技术与私有云进行实训平台建设，包 含三层架构，最终搭建的平台也具备开放性、可配置 性、安全性，具有数据存储与挖掘、可视化和智能等诸 多先进功能。除此之外，搭建十分成熟的产品模型，无 论是数据采集、加工、分析，还是机器学习等，都可以 通过建设全链条来有效实现。轻松掌握大数据、私有 云有关的专业技能，还可以提高实训专业技术水平。 3.2.3 实训体系成熟
0 引言 目前，高校的实验中心存在着设备更新换代成本
高、受空间限制利用率低、受工作人员限制管理难度 大等问题。云计算技术的出现推动着全球信息化建设 向着更高的层次发展，使得实验中心管理难度大大降 低。云计算技术和大数据技术相辅相成、相互支撑，云 计算为大数据技术提供更丰富、更灵活的计算和存储 资源，大数据则使云计算技术的价值最大化。云计算 技术为大数据提供了计算、存储、安全等支撑，推动了 大数据的发展，利用云计算可以构建一个成本低、更 实用、容易管理的实验教学平台。 1 云计算与大数据 1.1 云计算技术
《Hadoop大数据技术》课程实验教学大纲
《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。
实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。
2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。
（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。
（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。
（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。
（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。
实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案一、引言随着互联网和信息技术的发展，大数据已经成为推动社会发展和创新的重要力量。
为了更好地应对大数据时代的挑战和机遇，建设一个高效、创新的大数据实验室变得至关重要。
本文旨在提出一个大数据实验室建设方案，包括实验室基础设施建设、人才培养和项目合作等方面，以实现大数据实验室的长期发展和研究成果的创新输出。
二、实验室基础设施建设1.硬件设施建设大数据实验室的硬件设施是支撑其正常运行和研究工作的基础。
首先，应配置高性能计算机集群和存储设备，以满足大规模数据处理和分析的需求。
其次，应建设数据中心，保证数据的安全存储和快速访问。
此外，实验室还应配备各类服务器、网络设备等基础设施，确保数据的安全传输和稳定性。
2.软件平台建设为了支持实验室的研究工作，应建设强大的软件平台。
首先，需要选择一套成熟的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以便实现对大规模数据的存储、处理和分析。
其次，还需要建设数据可视化和探索工具，方便研究人员对数据进行可视化展示和深入挖掘。
另外，实验室还应建设开放源码的平台，以便研究人员能够共享和交流研究成果。
三、人才培养1.招聘和培养科研人员大数据实验室的人才队伍是实验室成功运行和研究成果的关键。
首先，应设立专门的人才招聘和选拔机制，吸引具有大数据相关背景和研究经验的优秀人才加盟实验室。
其次，应针对实验室研究方向和需求提供培训和进修机会，提高人才的专业素质和创新能力。
此外，应营造一个良好的研究氛围，鼓励人才间的交流合作，提高团队整体的创新能力和学术水平。
2.学生培养大数据实验室不仅是科研机构，还是高等教育培养人才的场所。
在实验室中应设立研究生培养计划，为有志于从事大数据研究的学生提供优秀的学习和研究环境。
为了培养学生的科研能力，应建立导师制度，指定专门的导师负责指导学生的研究工作。
同时，应提供丰富的实践机会，如参与大数据项目研究、实习和交流等，培养学生动手能力和创新能力。
大数据实践教学系统(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源。
大数据技术不仅为各行各业提供了强大的数据支持，也推动了教育领域的教学改革。
为了更好地培养适应大数据时代需求的人才，我国各大高校纷纷开展大数据实践教学。
本文将介绍大数据实践教学系统的构建及其应用。
一、大数据实践教学系统的构建1. 系统架构大数据实践教学系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、应用层和展示层。
（1）数据采集层：负责收集各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据来源包括校内实验室、企业合作项目、公共数据平台等。
（2）数据处理层：对采集到的数据进行清洗、整合、转换等处理，形成可用的数据集。
数据处理层包括数据清洗、数据集成、数据转换等功能。
（3）应用层：根据实际需求，开发各类大数据应用，如数据挖掘、机器学习、预测分析等。
应用层包括数据分析、数据可视化、模型构建等功能。
（4）展示层：将处理后的数据和应用结果以图表、报表等形式展示给用户，便于用户理解和使用。
2. 系统功能（1）数据采集与管理：实现各类数据的采集、存储、管理和维护。
（2）数据处理与分析：对采集到的数据进行清洗、转换、集成等处理，并利用数据挖掘、机器学习等技术进行数据分析。
（3）应用开发与测试：提供丰富的数据接口和工具，方便用户开发大数据应用。
同时，提供测试环境，确保应用质量。
（4）数据可视化与展示：将分析结果以图表、报表等形式展示，便于用户理解和使用。
（5）教学资源库：提供丰富的教学资源，如课程课件、实验指导、案例库等，方便教师和学生进行教学和学习。
3. 系统特点（1）开放性：系统采用开放的设计理念，支持多种数据格式和接口，方便用户扩展和集成。
（2）可扩展性：系统架构设计灵活，可根据需求进行扩展，满足不同规模和类型的数据处理需求。
（3）易用性：系统界面友好，操作简便，降低用户学习成本。
（4）安全性：系统采用多种安全措施，保障数据安全和用户隐私。
Hadoop大数据平台安装实验(详细步骤)(虚拟机linux)
大数据技术实验报告大数据技术实验一Hadoop大数据平台安装实验1实验目的在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将在熟练掌握几种常见Linux命令的基础上搭建Hadoop(HDFS、MapReduce、HBase、Hive)、Spark、Scala、Storm、Kafka、JDK、MySQL、ZooKeeper等的大数据采集、处理分析技术环境。
2实验环境个人笔记本电脑Win10、Oracle VM VirtualBox 5.2.44、CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso3实验步骤首先安装虚拟机管理程序，然后创建三台虚拟服务器，最后在虚拟服务器上搭建以Hadoop 集群为核心的大数据平台。
3.1快速热身，熟悉并操作下列Linux命令·创建一个初始文件夹，以自己的姓名（英文）命名；进入该文件夹，在这个文件夹下创建一个文件，命名为Hadoop.txt。
·查看这个文件夹下的文件列表。
·在Hadoop.txt中写入“Hello Hadoop!”，并保存·在该文件夹中创建子文件夹”Sub”，随后将Hadoop.txt文件移动到子文件夹中。
·递归的删除整个初始文件夹。
3.2安装虚拟机并做一些准备工作3.2.1安装虚拟机下载系统镜像，CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso。
虚拟机软件使用Oracle VM VirtualBox 5.2.44。
3.2.2准备工作关闭防火墙和Selinux，其次要安装perl 、libaio、ntpdate 和screen。
然后检查网卡是否开机自启，之后修改hosts，检查网络是否正常如图：然后要创建hadoop用户，之后多次用，并且生成ssh 密钥并分发。
最后安装NTP 服务。
3.3安装MYSQL 3.3.1安装3.3.2测试3.4安装ZooKeeper。
云计算_实验报告
一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据、人工智能、物联网等新兴技术不断涌现，对计算资源的需求日益增长。
云计算作为一种新兴的计算模式，以其灵活、高效、可扩展等特点，成为信息技术领域的研究热点。
为了深入了解云计算技术，提高自身实践能力，本实验报告对云计算技术进行了实验研究。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 云计算平台：阿里云3. 开发工具：Python 3.7、Jupyter Notebook三、实验内容1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源；（2）创建ECS实例，选择合适的配置；（3）配置ECS实例，设置网络、安全组等；（4）通过SSH连接ECS实例，进行环境配置。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器；2）使用Docker镜像，运行容器；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享。
（2）分布式存储技术实验1）安装Hadoop，配置HDFS；2）上传数据到HDFS；3）使用MapReduce编程，实现数据处理和分析；4）查看处理结果，验证Hadoop的分布式存储能力。
（3）容器编排技术实验1）安装Kubernetes，创建集群；2）配置Kubernetes资源，如Pod、Service、Deployment等；3）部署应用，实现容器化部署；4）监控应用状态，优化资源分配。
四、实验步骤及结果1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源，成功创建ECS实例；（2）配置ECS实例，设置网络、安全组等，成功连接ECS实例；（3）安装Docker，创建容器，成功运行容器；（4）使用Docker镜像，运行容器，实现容器化部署；（5）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；（6）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器，成功运行容器；2）使用Docker镜像，运行容器，成功实现容器化部署；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
大数据工程实践基地建设方案
大数据工程实践基地建设方案一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今互联网时代最为炙手可热的一个话题。
在这个信息大爆炸的时代，大数据不仅仅是一个技术，更是一种思维方式。
大数据技术在商业运营、工业生产、科研技术等领域的应用已经取得了很大的成功。
由于我国对大数据技术的重视程度，为了满足国家经济建设和信息化需求，需要建设大数据工程实践基地，以推动大数据技术的发展和应用。
二、大数据工程实践基地建设的意义大数据工程实践基地的建设，旨在为推动大数据技术的研究和应用提供良好的基础条件。
通过建设大数据工程实践基地，可以推动各行业对大数据技术的应用和推广，带动我国经济的快速发展。
另外，大数据工程实践基地也可以为大数据技术人才的培养提供一流的实践平台。
通过大量的实践操作，能够提高大数据技术人才的实战能力，为我国的大数据产业发展稳固的人才基础。
三、大数据工程实践基地建设目标1. 提升大数据技术的研究和应用水平，打造一流的大数据科研平台。
2. 推动大数据技术在各行业的应用和发展，为推动我国经济发展注入新的活力。
3. 培养一批高素质的大数据技术人才，为大数据产业的发展提供强有力的人才保障。
四、大数据工程实践基地建设的内容与规划1. 建设硬件基础设施：创建一批高性能的服务器集群和存储系统，以保障大数据计算和存储的需求。
2. 建设软件系统平台：搭建一整套完善的大数据平台，包括大数据存储、分布式计算、数据处理、数据分析等系统，以满足大规模数据处理的需求。
3. 建设大数据实验室：在大数据工程实践基地内设立一批大数据实验室，提供专业的实验设备和实验环境，用于开展大数据相关的科研项目和实践操作。
4. 建设大数据人才培训中心：设立一所专业的大数据人才培训中心，为大数据技术人才的培养提供一流的教学资源和实践平台。
5. 建设大数据产业孵化中心：为了促进大数据技术在产业领域的应用，需要建设一批大数据产业孵化中心，提供创业支持和资金扶持，带动大数据产业的发展。
大数据一体化教学实训平台简介
大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。
本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、 Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。
以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。
大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。
•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。
•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。
•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。
•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。
•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。
•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。
云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。
电大《大数据技术导论》实验1 Linux操作系统部署
实验1 Linux操作系统部署
Linux操作系统应用日益广泛，现已成为主流的网络操作系统。
云计算、物联网、移动互联网和大数据等研究热点与应用领域的出现与发展，都应用了Linux操作系统。
随着互联网的广泛应用，Ｌｉｎｕｘ用户也迅速扩展，Ｌｉｎｕｘ操作系统发挥出越来越大的作用。
1.实验目的
通过Linux操作系统部署的实验，学生可以掌握虚拟机平台VirtualBox及扩展包安装方法、创建Linux虚拟机方法、安装Linux操作系统方法，进而为大数据Hadoop环境部署奠定基础。
2.实验要求
在了解Linux操作系统安装的相关知识基础之上，通过实例完成下述任务。
（1）虚拟机平台VirtualBox及扩展包安装。
（2）创建虚拟机。
（3）安装Ubuntu操作系统。
3.实验内容
（1）制订实验计划。
（2）虚拟机平台VirtualBox及扩展包安装。
（3）创建虚拟机。
（4）安装Ubuntu操作系统。
（5）熟悉操作系统的基本命令使用方法。
4.实验总结
通过本实验，使学生了解Linux操作系统的特点和过程，理解其基本命令使用方法，掌握虚拟机平台VirtualBox及扩展包安装方法，以及安装Linux操作系统的方法。
5.思考拓展
（1）为什么Linux操作系统得到了广泛的应用？
（2）说明Linux操作系统的安装步骤和简单配置方法。
（3）什么是虚拟机？在Linux操作系统安装过程中为什么使用虚拟机？
（4）Java虚拟机与在安装Linux操作系统中所创建的虚拟机有何区别？。
大数据技术原理与应用课程实验报告一
大数据技术原理与应用课程实验报告一随着科技的不断发展，“大数据技术原理与应用”课程在许多学校中受到了广泛的重视，并开设了相应的专业课程。
本文将简要介绍“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
一、实验内容本次实验的主要内容是，用Hadoop环境来进行海量数据分析处理，结合大数据技术原理开展相应实验。
1.建Hadoop环境首先，我们要搭建一个Hadoop环境，并使用Hadoop平台上的HDFS文件系统来组织和管理大规模数据。
2.立数据仓库接下来，我们需要在HDFS文件系统中建立一个统一的数据仓库，便于我们进行有效的数据处理分析。
3.计MapReduce程序最后，应根据实验要求，设计MapReduce程序，用来处理海量数据，并提取出所需的有效信息。
二、分析方法本次实验主要采用MapReduce程序来进行分析处理，我们要对海量数据进行分组，然后分别进行分析处理，提取有用的数据，最后形成相应结果。
三、实验要求本次实验要求根据所给数据，设计一个MapReduce程序，对海量数据进行有效的分组处理，并从中提取出有用的结果。
四、实验结果在本次实验中，我们首先搭建Hadoop环境和HDFS文件系统，然后建立相应的数据仓库，再根据实验要求设计并实现MapReduce程序，用来处理海量数据，最后获得了有效的实验结果。
通过实验，我们可以了解到用Hadoop环境来进行海量数据处理，是一种有效的方式。
五、结论本文介绍了“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。
搭建Hadoop环境，利用MapReduce程序进行大规模数据的分析处理，是一种有效的大数据处理方法。
大数据技术实践实验报告
大数据技术实践实验报告(总59页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--实验报告课程名称：大数据技术实践实验项目：大数据平台实验仪器： PC机学院：计算机学院专业：计算机科学与技术班级姓名： *学号： *日期： 2019-5-9 指导教师： *成绩：一. 实验目的1. 熟练掌握大数据计算平台相关系统的安装部署2. 理解大数据MapReduce计算模型，并掌握MapReduce程序开发3. 掌握Hive的查询方法4. 掌握Spark的基本操作二. 实验内容1. Hadoop完全分布模式安装2. Hadoop开发插件安装3. MapReduce代码实现4. Hive安装部署5. Hive查询6. Spark Standalone模式安装7. Spark Shell操作三. 实验过程Hadoop开发插件安装实验步骤：开发工具以及Hadoop默认已经安装完毕，安装在/apps/目录下。
2.在Linux本地创建/data/hadoop3目录，用于存放所需文件。
切换目录到/data/hadoop3目录下，并使用wget命令，下载所需的插件。
2.将插件，从/data/hadoop3目录下，拷贝到/apps/eclipse/plugins的插件目录下。
3.进入ubuntu图形界面，双击eclipse图标，启动eclipse。
5.在Eclipse窗口界面，依次点击Window => Open Perspective => Other。
弹出一个窗口。
选择Map/Reduce，并点击OK，可以看到窗口中，有三个变化。
（左侧项目浏览器、右上角操作布局切换、面板窗口）如果在windows下，则需要手动调出面板窗口Map/Reduce Locations面板，操作为，点击window => show view => Other。
在弹出的窗口中，选择Map/Reduce Locations选项，并点击OK。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案一、背景。
随着信息技术的不断发展和应用，大数据技术已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。
大数据实验室作为大数据技术研究和应用的重要场所，对于促进大数据技术的发展和应用具有重要意义。
因此，建设一流的大数据实验室成为了许多科研机构和企业的重要任务。
二、建设目标。
1. 提升大数据技术研究和应用能力；2. 推动大数据技术在各行业的应用和创新；3. 建立具有国际竞争力的大数据实验室。
三、建设内容。
1. 建立完善的硬件设施，包括高性能服务器、存储设备、网络设备等，以支持大规模数据的存储和处理；2. 构建高效的数据处理平台，包括数据处理软件、数据分析工具等，以支持大数据的处理和分析；3. 搭建可视化展示系统，包括数据可视化软件、数据展示设备等，以支持对数据分析结果的展示和呈现；4. 建立安全可靠的数据保护系统，包括数据备份、数据恢复、数据安全等，以保障大数据的安全和可靠性。
四、建设步骤。
1. 确定建设方案，根据实验室的需求和实际情况，确定建设的硬件设施、数据处理平台、可视化展示系统和数据保护系统；2. 采购设备和软件，根据建设方案，进行设备和软件的采购，确保设备和软件的质量和性能；3. 搭建实验室环境，进行设备的安装和调试，搭建实验室的硬件环境和软件环境；4. 进行测试和优化，对建设的实验室环境进行测试和优化，确保实验室的性能和稳定性；5. 进行培训和推广，对实验室的使用人员进行培训，推广实验室的应用和成果。
五、建设效果。
1. 提升大数据技术研究和应用能力，建设完善的实验室环境，将有助于提升大数据技术研究和应用的能力；2. 推动大数据技术在各行业的应用和创新，建设一流的大数据实验室，将有助于推动大数据技术在各行业的应用和创新；3. 建立具有国际竞争力的大数据实验室，通过建设一流的大数据实验室，将有助于建立具有国际竞争力的大数据实验室。
六、总结。
建设一流的大数据实验室，对于提升大数据技术研究和应用能力，推动大数据技术在各行业的应用和创新，建立具有国际竞争力的大数据实验室具有重要意义。
大数据技术综合实训 实验报告
大数据技术综合实训实验报告实验报告1. 实验目的：通过综合实训，对大数据技术进行实践和应用，掌握大数据处理的基本技术和方法，提高数据分析和处理能力。
2. 实验内容：a. 理论学习：学习大数据处理的基本概念、技术原理和应用场景；b. 实验环境搭建：搭建大数据处理的实验环境，包括Hadoop和Spark等工具和框架；c. 数据采集与清洗：使用爬虫技术采集大量的数据，并进行数据清洗，包括去重、去噪等操作；d. 数据存储与管理：使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行数据存储和管理；e. 数据分析与挖掘：使用Spark进行大数据分析和挖掘，包括数据统计、机器学习等操作；f. 结果展示与报告撰写：对实验结果进行展示和报告撰写，包括实验过程、数据处理方法和分析结果等。
3. 实验步骤：a. 学习理论知识：通过教材、网络资源等学习大数据处理的基本概念、技术原理和应用场景；b. 搭建实验环境：根据实验要求安装和配置Hadoop、Spark等工具和框架；c. 数据采集与清洗：使用合适的爬虫技术采集大量的数据，并进行数据清洗操作，去除重复数据和噪声数据；d. 数据存储与管理：将清洗后的数据存储到HDFS中，使用Hadoop进行数据管理和存储；e. 数据分析与挖掘：使用Spark进行大数据分析和挖掘，包括数据统计、机器学习等操作；f. 结果展示与报告撰写：根据实验结果进行结果展示，包括统计图表、模型预测等，并撰写实验报告，记录实验过程和方法。
4. 实验工具：a. Hadoop：用于大数据存储和分布式处理的开源框架；b. Spark：用于大数据分析和挖掘的开源框架；c. Python或其他编程语言：用于数据采集、清洗和分析的编程工具；d. 数据可视化工具：用于展示实验结果的图表和可视化效果。
5. 实验结果：a. 数据采集与清洗：成功使用爬虫技术采集了大量的数据，并进行了去重、去噪等操作；b. 数据存储与管理：成功将清洗后的数据存储到HDFS中，并使用Hadoop进行数据管理和存储；c. 数据分析与挖掘：成功使用Spark进行了数据分析和挖掘，包括数据统计、机器学习等操作；d. 结果展示与报告撰写：通过统计图表和模型预测等方式展示了实验结果，并整理了实验报告，记录了实验过程和方法。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案1. 引言随着互联网和数字化技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的一股重要的生产力。
大数据的分析和应用能够帮助企业和机构发现潜在的商业机会、优化运营流程、提升决策能力等。
为了满足不断增长的大数据需求，建设一个专门的大数据实验室是至关重要的。
本文将提出一个实验室建设方案，包括实验室的基本设施、技术平台和人员组成等。
2. 实验室基本设施2.1 实验室空间大数据实验室需要具备足够的空间来容纳所需的硬件设备、工作人员和访客。
一个大数据实验室的基本空间需求包括办公区域、机房和会议室。
办公区域提供给工作人员进行日常工作和协作，机房用于存放和管理大数据处理的服务器、存储设备等硬件设备，会议室则可用于内部会议和与合作伙伴的讨论。
2.2 网络与电力设施大数据实验室需要稳定可靠的网络和电力供应。
在网络方面，建议实验室采用高速局域网以满足大数据传输和分析的需求。
同时，实验室应建立与互联网的连接，以保证在需要时可以访问外部数据源和云平台。
在电力方面，建议实验室具备备用电源和稳定的供电设备，以防止因电力问题导致的数据丢失或中断。
2.3 硬件设备大数据实验室的硬件设备主要包括服务器、存储设备和数据采集设备。
服务器应具备足够的计算能力和存储能力，以支持大规模数据处理和分析。
存储设备应具备高容量和高性能的特点，以便存储和访问海量的数据。
数据采集设备可根据实验室需求选择合适的传感器、数据记录仪等设备。
3. 技术平台3.1 数据处理框架大数据实验室的技术平台应具备成熟的数据处理框架，如Hadoop、Spark等。
这些框架能够高效地处理大规模的分布式数据，并提供丰富的数据处理和分析工具。
同时，实验室应建立数据仓库和数据湖，用于存储和管理各类数据。
3.2 数据可视化工具为了更好地理解和展示分析结果，大数据实验室需要使用数据可视化工具。
这些工具可以将复杂的数据通过图表、图形等形式展现出来，便于人们直观地理解数据背后的意义。
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《大数据技术原理与应用》实验报告一
题目：安装Hadoop
姓名：高聪江班级：大数据1533 学号：2015005677 日期：2017.11.01 实验环境：
笔记本电脑一台
Archlinux虚拟机3台
Hadoop 2-7-10
Java 1-8-0
实验内容与完成情况：
下载相关软件已完成
安装虚拟机已完成
配置环境变量已完成
安装Hadoop 已完成
出现的问题：
01 虚拟机运行软件选择
02 虚拟机选择
03 虚拟机的分盘出现问题
04 虚拟机命令不被识别
05 Hadoop版本选择
06 Hadoop无法正常启动
07 结束安装后活节点数是0
解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）：
01 虚拟机运行软件选择使用了VirtualBox
02 虚拟机选择使用了Archlinux
03 虚拟机的分盘出现问题再分了一次，成功解决
04 虚拟机命令不被识别系统的环境变量出现问题，修改配置文件解决
05 Hadoop版本选择选择了2-7-10这一比较广泛的版本Hadoop
06 Hadoop无法正常启动由于格式化节点的时候没有先把生成文件都删除
07 结束安装后活节点数是0 这个问题原因一直没有找到，重装解决的
报告正文
1.实验内容与步骤
本实验主要内容和步骤如下：
1.1.实验内容
Hadoop集群搭建（由于伪分布比较简单，所以实验报告描述集群搭建），WorldCount实例测试。
1.2.实验步骤
1>下载相关软件。
主要是Java，VirtualBox，Hadoop安装包，虚拟机的镜像
文件。
2>安装ArchLinux虚拟机（由于此发行版本比较洁净，系统体积小，运
行比较流畅）
安装结果如图：
3>进行Hadoop集群安装
>>启用网络并安装SSH和JDK
>>配置SSH免密登录
>>配置JAVA环境变量
显示上图说明JAVA环境变量已经配置完成。
>>安装Hadoop
安装结束如上图
>>配置Hadoop 环境变量
在~/.bashrc文件中添加如下内容：
保存并执行$ source ~/.bashrc使其生效。
>>修改Hadoop 配置文件
进入cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
修改core-site.xml为：
修改hdfs-site.xml为：
>>启动Hadoop
输入./bin/hdfs namenode -format来格式化
输入./sbin/start-dfs.sh 来启动守护进程
>>查看进程
输入JPS
>>进入网页查看状态
>4 WorldCount实例测试
<1创建用户目录。
<2将本地input 文件夹中的数据上传到HDFS的input文件夹中。
<3运行命令来执行字数统计测试样例
查看最终结果
说明：第一页做封面，简要概述报告，正文部分详述实验内容，标题上的X 代表实验编号（实验几）。