大数据的库实验三问题解释
实验3 熟悉常用的 HBase操作_大数据技术原理与应用（第2版）_[共3页]
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6．分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。
7．请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。
8．试述HBase各功能组件及其作用。
9．请阐述HBase的数据分区机制。
10．HBase中的分区是如何定位的？11．试述HBase的三层结构中各层次的名称和作用。
12．请阐述在HBase三层结构下，客户端是如何访问到数据的。
13．试述HBase系统基本架构以及每个组成部分的作用。
14．请阐述Region服务器向HDFS文件系统中读写数据的基本原理。
15．试述HStore的工作原理。
16．试述HLog的工作原理。
17．在HBase中，每个Region服务器维护一个HLog，而不是为每个Region都单独维护一个HLog。
请说明这种做法的优点和缺点。
18．当一台Region服务器意外终止时，Master如何发现这种意外终止情况？为了恢复这台发生意外的Region服务器上的Region，Master应该做出哪些处理（包括如何使用HLog进行恢复）？19．请列举几个HBase常用命令，并说明其使用方法。
实验3 熟悉常用的HBase操作一、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Java API。
二、实验平台操作系统：Linux。
Hadoop版本：2.7.3或以上版本。
HBase版本：1.1.6。
JDK版本：1.7或以上版本。
Java IDE：Eclipse。
三、实验内容和要求（1）编程实现以下指定功能，并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同的任务。
①列出HBase所有表的相关信息，如表名、创建时间等。
②在终端打印出指定表的所有记录数据。
③向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列。
④清空指定表的所有记录数据。
⑤统计表的行数。
91。
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。
大数据库原理-实验3-大数据库地安全系统性
一、实验目的1.掌握Windows 认证模式下数据库用户的建立与取消方法；2.掌握混合模式下数据库用户的建立与取消方法；3.掌握数据库用户权限的设置方法；4.熟悉数据库数据库用户的权限分配、回收等方法；5.了解数据库角色的分类、作用及使用方法。
二、实验环境SQL Server 企业版三、实验学时2学时三、实验原理：1. Microsoft® SQL Server™可以在两种安全（身份验证）模式：（1）Windows 身份验证模式（Windows 身份验证）Windows 身份验证模式使用户得以通过 Microsoft Windows NT® 4.0 或Windows® 2000 用户进行连接。
（2）混合模式（Windows 身份验证和 SQL Server 身份验证）混合模式使用户得以使用 Windows 身份验证或 SQL Server 身份验证与SQL Server 实例连接。
在 Windows 身份验证模式或混合模式下，通过 Windows NT 4.0 或 Windows 2000 用户连接的用户可以使用信任连接。
2. SQLＳerver的安全机制（1）服务器级别所包含的安全对象主要有登录名、固定服务器角色等。
其中登录名用于登录数据库服务器，而固定服务器角色用于给登录名赋予相应的服务器权限。
SQL Server 中的登录名主要有两种：第一种是Windows登录名，第二种是SQL Server登录名。
Windows登录名对应Windows验证模式，该验证模式所涉及的账户类型主要有Windows本地用户账户、Windows域用户账户、Windows组。
SQL Server登录名对应SQL Server验证模式，在该验证模式下，能够使用的账户类型主要是SQL Server账户。
（2）数据库级别所包含的安全对象主要有用户、角色、应用程序角色、证书、对称密钥、非对称密钥、程序集、全文目录、DDL事件、架构等。
实验4：大数据的分析与挖掘
3.数据的预处理：在理解数据之后，需要对数据进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、特征提取等，以确保数据质量和可用性。如果数据集较大，可能需要使用分布式计算平台进行处理。
五、实训体会
最终，通过数据挖掘方法得到的结果可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，例如优化产品推荐、预测市场需求、检测欺诈、识别风险等等。
4.模型的训练：接下来，需要确定哪种数据挖掘算法才能解决我们的问题，并训练相应的模型。例如，我们可以使用决策树算法、神经网络算法或者基于规则的算法等。
5.模型的预测与评价：训练好模型之后，需要对新的数据进行预测，并根据实际结果对模型进行评价。这个过程需要注意模型的可解释性、预测的准确性和稳定性等指标。
“大数据技术概论”课程实验报告
实验名称：
教师评语
教师签字日期
成绩
学生姓名
学号
一、实验目标
展示数据挖掘方法如何解决实际问题
二、实验环境
Python
三、实验内容
1. 数据的读入与理解
2. 数据的预处理
3. 模型的训练
4. 模型的预测与评价
四、实验成果
1.确定问题和目的：首先要明确需要解决的问题，以及期望得到什么样的结果。例某个产品优化推荐算法等。
大数据金融实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。
本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。
二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。
2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。
3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。
4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。
三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。
（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。
3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。
（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。
（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。
4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。
（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。
（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。
（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。
四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。
2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。
3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。
b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
大数据分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据分析作为一种新兴的技术手段，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业、政府和研究机构提供了决策支持。
本实验旨在通过实际操作，掌握大数据分析的基本流程和方法，提高对大数据技术的理解和应用能力。
二、实验目的1. 熟悉大数据分析的基本流程。
2. 掌握常用的数据预处理方法。
3. 熟悉大数据分析工具的使用。
4. 能够对实际数据进行有效的分析和解读。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 编程语言：Python 3.74. 大数据分析工具：Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn5. 云计算平台：阿里云四、实验内容（一）数据采集本实验选取某电商平台的用户购买数据作为分析对象，数据包含用户ID、购买时间、商品ID、商品类别、购买金额等字段。
（二）数据预处理1. 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据。
2. 数据转换：将时间戳转换为日期格式，对金额进行归一化处理。
3. 特征工程：提取用户购买行为特征，如购买频率、购买金额等。
（三）数据分析1. 用户画像：分析用户购买偏好、购买频率等特征。
2. 商品分析：分析商品销量、商品类别分布等特征。
3. 购买行为分析：分析用户购买时间分布、购买金额分布等特征。
（四）实验结果与分析1. 用户画像分析根据用户购买数据，我们可以得出以下结论：（1）年轻用户购买频率较高，偏好时尚、电子产品等商品。
（2）中年用户购买金额较高，偏好家居、家电等商品。
（3）老年用户购买频率较低，偏好健康、养生等商品。
2. 商品分析根据商品购买数据，我们可以得出以下结论：（1）电子产品销量最高，其次是家居、家电等商品。
（2）商品类别分布较为均匀，但电子产品、家居、家电等类别占比相对较高。
3. 购买行为分析根据购买时间、购买金额等数据，我们可以得出以下结论：（1）用户购买时间主要集中在上午10点到下午6点。
大数据监视实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握大数据监视的基本原理和方法，熟悉大数据监视工具的使用，并能根据实际需求设计并实施大数据监视方案。
通过本次实验，学生应能够：1. 了解大数据监视的概念和意义；2. 熟悉大数据监视的基本流程；3. 掌握大数据监视工具的使用；4. 学会设计并实施大数据监视方案。
二、实验环境1. 操作系统：Linux Ubuntu 16.042. 编程语言：Python3.63. 大数据监视工具：Zabbix、Grafana、Kafka4. 数据源：模拟生产环境数据三、实验内容1. 大数据监视基本流程（1）数据采集：通过Zabbix等工具，采集生产环境中的服务器、网络、应用等数据。
（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、过滤、聚合等操作，以便于后续分析。
（3）数据存储：将处理后的数据存储到数据库或时间序列数据库中，如InfluxDB。
（4）数据可视化：利用Grafana等工具，将存储的数据进行可视化展示。
（5）报警与监控：根据预设的阈值和规则，对数据进行实时监控，并触发报警。
2. 实验步骤（1）搭建Zabbix监控系统1. 安装Zabbix服务器和客户端；2. 配置Zabbix服务器，包括创建用户、用户组、监控项、触发器和动作等；3. 安装Zabbix代理，配置监控项和触发器。
（2）搭建Kafka消息队列1. 安装Kafka服务器；2. 创建主题，并配置相应的分区和副本；3. 编写生产者程序，向Kafka主题发送数据；4. 编写消费者程序，从Kafka主题中读取数据。
（3）搭建InfluxDB时间序列数据库1. 安装InfluxDB服务器；2. 创建数据库和用户；3. 编写脚本，将Kafka消息队列中的数据写入InfluxDB数据库。
（4）搭建Grafana可视化平台1. 安装Grafana服务器；2. 配置Grafana，包括创建数据源、仪表板和面板等；3. 利用Grafana可视化展示InfluxDB数据库中的数据。
数据挖掘岗面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
大数据实践课程 实验报告
大数据实践课程实验报告一、引言大数据技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地应对和利用大数据，大数据实践课程成为了许多学校和企业培养人才的重要一环。
本实验报告旨在总结和分析大数据实践课程的相关实验内容，以及实验过程中所遇到的问题和解决方案。
二、实验内容在大数据实践课程中，学生通常会接触到大数据处理框架、数据分析和可视化、机器学习等方面的内容。
这些实验旨在让学生通过实际操作和项目实践，深入了解大数据的处理和应用。
1. 大数据处理框架实验在大数据处理框架实验中，学生会学习和使用一些主流的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。
通过搭建和配置这些框架，学生可以学习到大数据的分布式存储和计算的原理和方法。
2. 数据分析和可视化实验数据分析和可视化是大数据处理中非常重要的一环。
在这个实验中，学生将学习如何使用Python或R等编程语言进行数据分析，并通过绘制图表和可视化工具展示分析结果。
这些实验将帮助学生掌握数据清洗、特征提取、数据可视化等技能。
3. 机器学习实验机器学习是大数据中的关键技术之一。
在机器学习实验中，学生将学习和实践常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
通过使用真实的数据集进行训练和测试，学生可以了解机器学习的原理和应用。
三、实验问题和解决方案在进行大数据实践过程中，学生可能会遇到一些问题。
下面列举了一些常见的问题和相应的解决方案。
1. 数据清洗问题在进行数据分析和机器学习实验时，往往需要对原始数据进行清洗和预处理。
这个过程中可能会遇到缺失值、异常值等问题。
解决方案可以包括删除缺失值或异常值、使用插补方法填充缺失值等。
2. 算法选择问题在进行机器学习实验时，选择合适的算法对于结果的准确性和效率都非常重要。
解决方案可以包括对比不同算法的优缺点，根据数据特点选择最合适的算法。
3. 模型评估问题在机器学习实验中，模型的评估是判断模型好坏的重要指标。
解决方案可以包括使用交叉验证、绘制学习曲线等方法来评估模型的性能。
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实验3 SQL语言
一、实验目的
1、掌握SQL中运算符和表达式的使用。
2、掌握实用SQL语言查询数据库。
二、实验要求
1、所有的实验过程请严格按照实验容的步骤进行。
2、对关键步骤截屏并复制到实验报告的相应位置。
三、实验设备、环境
设备：计算机
环境：WINDOWS XP、SQL SERVER 2000中文版
四、实验原理、方法
上机操作
五、实验容
准备工作：还原学生成绩管理数据库；
注意：写SQL语句时，注意学生成绩管理数据库中表名称和字段名称的对应。
1、使用SQL查询分析器，对学生成绩管理数据库完成如下查询操作：
1）简单查询
（1）求数学系学生的学号和。
（2）求选修了课程的学生学号。
（3）求选修C1课程的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩的降序排列，如果成绩相同则按学号的升序排列。
（4）求选修课程0001且成绩在80～90之间的学生学号和成绩，并将成绩乘以系数0.8输出。
（5）求数学系或计算机应用系姓王的学生的信息。
（6）求缺少了成绩的学生的学号和课程号。
2）连接查询
（1）查询每个学生的情况以及他(她)所选修的课程。
（2）求学生的学号、、选修的课程名及成绩。
（3）求选修0001课程且成绩为90分以上的学生学号、及成绩。
3）嵌套查询
（1）求选修了0003的学生学号和。
（2）求0001课程的成绩高于王军的学生的学号和成绩。
（3）求其他系中比计算机系某一学生年龄小的学生。
4）使用分组和函数查询
（1）求学生的总人数。
（2）求选修了课程的学生人数。
（3）求课程和选修0001的人数。
（4）求选修课超过3门课的学生学号。
2、设职工-社团数据库有三个基本表：
职工（职工号，，年龄，性别）
社会团体（编号，名称，负责人，活动地点）
参加（职工号，编号，参加日期）
试用SQL语句表达下列操作：
1）定义职工表、社会团体表和参加表，注意主码和参照关系
2）为职工表、社会团体表和参加表天添加适量数据（可用企业管理器）。
3）建立下面两个视图：
社团负责人(编号，名称，负责人职工号，负责人，负责人性别) ；
参加人情况（职工号，，社团编号，社团名称，参加日期）；社团负责人(编号，名称，负责人职工号，负责人，负责人性别) ；
参加人情况（职工号，，社团编号，社团名称，参加日期）；
4) 查找参加歌唱队或篮球队的职工号和。
5）查找参加了全部社会团体的职工情况。
6）查找没有参加任何社会团体的职工情况。
7）查找参加了职工号为“0002”的职工所参加全部社会团体的职工号。
8）求每个社会团体的参加人数。
9）求参加人数最多的社会团体的名称和参加人数。
10）求参加人数超过2人的社会团体的名称和负责人。
2、设工程零件数据库中有四个基本表：
供应商（供应商代码，，所在城市，联系）
工程（工程代码，工程名，负责人，预算）
零件（零件代码，零件名，规格，产地，颜色）
供应零件（供应商代码，工程代码，零件代码，数量）试用SQL语句表达下列操作：
1）定义以上几个表，注意主码和参照关系。
2）为以上几个表添加适量数据（可用企业管理器）。
3）找出天津市供应商的和。
4）查找预算在50000-100000元之间的工程的信息，并将结果按预算降序排列。
5）找出使用供应商S1所提供零件的工程。
6）找出工程项目J2使用的各种零件名称及其数量。
7）找出厂商供应的所有零件。
8）找出使用产的零件的工程名称。
9）找出没有使用天津产零件的工程。
10）把全部红色零件的颜色改为蓝色。
11）将由供应商S5供给工程代码为J4 的零件P6 改为由S3供应，并作其他必要的修改。
12）从供应商关系中删除S2的记录，并从供应商零件关系中删除相应的记录。
六、实验报告要求及记录、格式
1、实验报告为WORD文档，文件名为“学号+.DOC”，如“88888888三.DOC”。
2、实验报告的容为实验指导书的容：标题+截屏。
3、每个实验结束后一周由每班学习委员收齐实验报告的电子版后压缩为一个名为“班
级+实验X.DOC“的RAR文件并上交，如“信管11实验1.rar”。
七、实验注意事项
实验过程中注意爱护计算机，实验完毕要按正常操作关闭计算机。
八、实验结果讨论、体会和收获。