数据科学导论 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作
1、Linux虚拟机安装和操作
2、Hadoop安装和操作
1）创建Hadoop用户
2）SSH登录权限设置
3）安装Java环境
4）单机安装配置
5）伪分布式安装配置
数据科学领域常常涉及对大规模数据的处理，而这通常需要对操作系统和分布式计算框架有深入理解。本实验报告主要涵盖了两个核心部分：Linux操作系统的基本操作和Hadoop分布式文件系统的使用。
在Linux部分，实验旨在使学生熟悉一系列基础命令，这对于任何在Linux环境中工作的数据科学家都是必不可少的技能。例如，`cd`命令用于在目录之间切换，`ls`用于查看目录内容，`mkdir`用于创建新目录，而`rmdir`则用于删除空目录。文件和目录的复制、移动和重命名则涉及到`cp`、`mv`命令。`rm`命令用于删除文件或目录，`cat`、`tac`、`more`、`head`和`tail`这些命令用于查看文件内容，而`touch`用于创建新文件或更新文件时间戳。此外，`chown`用于改变文件的所有者，`find`用于查找特定文件，`tar`用于文件的压缩和解压缩，`grep`则用于搜索文件中的特定字符串。
在Hadoop部分，实验介绍了如何在Linux环境下安装和配置Hadoop。需要创建Hadoop用户并设置SSH登录权限，这通常通过添加用户的公钥到authorized_keys文件中实现。安装Java环境是运行Hadoop的前提，因为Hadoop依赖Java运行。单机安装配置涉及修改配置文件，如core-site.xml和hdfs-site.xml，以便Hadoop可以正确地在本地机器上运行。伪分布式安装则模拟多节点环境，但所有组件都在同一台机器上运行，这对于测试和学习非常有用。启动Hadoop后，可以在HDFS中创建用户目录，并通过Hadoop命令如`hadoop fs -mkdir`创建目录，`hadoop fs -put`上传文件，`hadoop fs -ls`查看目录内容，以及`hadoop fs -get`将HDFS上的文件或目录下载到本地。
在实际数据科学项目中，这些技能的应用范围广泛。例如，数据科学家可能需要在Linux环境中处理数据，使用Hadoop来处理大数据集，进行分布式计算，或者使用HDFS作为存储系统。因此，理解和熟练掌握这些基本操作对于成为合格的数据科学家至关重要。通过这样的实验，学生能够获得实际操作的经验，为未来在数据科学领域的深度探索打下坚实的基础。
