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1实验目的
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问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。
2实验平台
已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。
（1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04）
（2）Hadoop版本：3.1.3
3实验内容和要求
1.编程实现文件合并和去重操作
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-773482.html
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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 (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容，得到一个
目录 一、实验目的 二、实验平台 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 （二）编写程序实现对输入文件的排序 （三）对给定的表格进行信息挖掘 四、实验总结 五、优化及改进（选做） 实验5 MapReduce初级编程实践 1. 通过实验掌
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，
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 下面给出一个child-parent的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。
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 现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数
目录 一．实验内容 二．实验目的 三．实验过程截图及说明 1、安装HBase 2、配置伪分布式模式： 3、使用hbase的shell命令来操作表： 4、使用hbase提供的javaAPI来编程实现类似操作： 5、实验总结及心得体会 6、完整报告在文章开头，挂载。 HBase编程实践： 1）在Hadoop基础上安装H
ubuntu18.04虚拟机和一个win10物理主机 编程环境 IDEA 虚拟机ip：192.168.1.108 JDK：1.8 使用Java编程一个WordCount程序，并将该程序打包成Jar包在虚拟机内执行 首先使用IDEA创建一个Maven项目 在pom.xml文件内引入依赖和打包为Jar包的插件： 编写对应的程序： MyProgramDriver类用于执行程序入口
图1：MaxCompute MapReduce各个阶段思路设计 设计思路分析分为六个模块：input输入数据、splitting拆分、Mapping映射、Shuffing派发、Reducing缩减、Final result输出。 输入数据：直接读入文本不进行分片，数据项本身作为单个Map Worker的输入。 Map阶段：Map处理输入，每获取一个数字，将数
附件中有word版本的实验报告 理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色。 熟练使用HDFS操作常用的Shell命令。 熟悉HDFS操作常用的Java API。 Oracle VM VirtualBox虚拟机 系统版本centos7 JDK1.8版本 Hadoop-3.1.3 Windows11 Java IDE：IDEA 1.向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户
