这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实验4 RDD编程初级实践。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
（1）熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；
（2）熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。
操作系统：Ubuntu16.04
Spark版本：2.1.0
实验内容与完成情况：
1.spark-shell交互式编程
（1）该系总共有多少学生；文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-411801.html
（2）该系共开设文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-411801.html
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什么是Spark？ Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。它提供了高级API，用于在大规模数据集上执行并行处理。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，因此被广泛应用于大数据分析和机器学习等领域。 1、掌握使用
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由于CSDN上传md文件总是会使图片失效 完整的实验文档地址如下： https://download.csdn.net/download/qq_36428822/85709497 实验内容与完成情况： （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件 A 和文件 B，请编写 MapReduce 程序，对两个文件进行合并， 并剔除其中重复的内
由于CSDN上传md文件总是会使图片失效 完整的实验文档地址如下： https://download.csdn.net/download/qq_36428822/85814518 实验环境：本机：Windows 10 专业版 Intel® Core™ i7-4790 CPU @ 3.60GHz 8.00 GB RAM 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 Oracle VM VirtualBox 虚拟机：Linux Ubuntu 64-bit RAM 2048MB 处理器数量
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链接: 大数据技术原理与应用实验1——熟悉常用的HDFS操作 链接: 大数据技术原理与应用实验2——熟悉常用的Hbase操作 链接: 大数据技术原理与应用实验3——NoSQL和关系数据库的操作比较 （1）通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； （2）掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理
通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） Hadoop版本：3.1.3 编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，
