《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf

《Spark编程基础及项目实践》期末大作业是一个全面的大数据处理案例，涵盖了从数据预处理到分析、可视化的完整流程。这个案例由厦门大学数据库实验室团队设计，特别适合高校大数据教学，让学生通过实践掌握大数据处理的关键技术和工具。案例中涉及的技术主要包括Linux、MySQL、Hadoop、Hive、Sqoop、ECharts、Eclipse和Spark。 学生需要熟悉Linux操作系统，因为很多大数据工具在Linux环境下运行。Linux的基本操作和管理是进行大数据工作前的基础。接着，MySQL作为关系型数据库，用于存储和管理结构化数据。学生需要了解如何安装、配置并使用MySQL。 Hadoop是大数据处理的核心框架，提供了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。学生在案例中会学习如何安装Hadoop，并在HDFS中存储和管理数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，允许使用SQL-like语言执行查询和分析。在案例中，学生将学习如何在Hive上创建数据库和表，并进行数据查询分析。 Sqoop是用于在关系数据库和Hadoop之间迁移数据的工具，学生将学习如何使用Sqoop将Hive中的数据导入到MySQL数据库。Eclipse作为集成开发环境，用于编写和运行Spark程序。Spark是快速、通用且可扩展的大数据处理框架，其中的MLlib库支持机器学习算法，学生将通过Spark MLlib进行简单的分类操作。 此外，案例还涉及前端可视化工具ECharts，用于展示数据分析结果。学生将学习如何使用JSP语言搭建动态Web应用，结合ECharts实现数据的前端展示。 预备知识包括对大数据技术的基本概念和原理的理解，以及对相关工具的初步认识。案例提供的详细操作指南使得即使没有深厚背景知识的学生也能按照步骤完成实验。 硬件要求相对较低，可以在单机上完成实验，但建议配置较高，如500GB以上的硬盘和8GB以上的内存。软件工具包括上述的Linux、MySQL、Hadoop、Hive、Sqoop、ECharts、Eclipse和Spark。 案例的任务包括安装所有必要的软件，对文本数据进行预处理，将预处理后的数据导入Hive，使用Hive进行数据分析，通过Sqoop将数据导入MySQL，构建Web应用展示数据，以及使用Spark MLlib进行预测模型训练。 实验步骤分为环境准备、数据上传至Hive、Hive数据分析、数据导入MySQL等阶段，每个阶段都需要学生掌握特定的知识和技能，例如Linux操作、Hadoop和Hive的使用、SQL查询、数据预处理、Web应用开发以及机器学习模型构建。 这个案例旨在提升学生对大数据处理全链路的理解，从数据的获取、清洗、存储、查询到分析和呈现，通过实际操作加深理论知识的学习。