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。
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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）。