大数据实训方案 第1篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 14 章，16 份
第一章：认识大数据：什么是大数据、大数据 4V 特征、处理的快速性、数据 1分类、数据自然演化体系结构的问题、大数据采集与预处理简介。
第二章：大数据采集与预处理概述：为什么要进行数据采集、数据采集工具、 为什么要进行数据预处理、数据仓库与 ETL、ETL 工具简介。
第三章：Kettle 数据采集与预处理概述：Kettle 简介、Kettle 安装与启动、 Kettle 相关术语和基本概念、 Kettle Hello World 示例。
第四章：Kettle 文件数据的抽取：数据抽取概述、文件抽取概述、CSV 文件抽取、EXCEL 文件抽取、文本文件抽取。
第五章：Kettle 网页数据的抽取：获取 Web 数据概述、使用 HTTP Client 获取网页数据、使用 Web Services 查询获取网页数据、使用 RSS 输入获取网页数据。
第六章：Kettle 数据库数据的抽取：数据库数据抽取概述、数据库相关步骤概述、数据库表数据抽取、简单表输入输出、插入／更新目标库。
第七章：Kettle 预处理结果输出：Kettle 输出步骤概述、Excel 输出、文本文件输出、表输出、插入／更新、Hadoop 配置与 Hadoop File Output 配置关系、Hadoop Cluster、Kettle 与 Hadoop 版本兼容问题、输出步骤到 HDFS 案例、Sqoop 输出到 HDFS。
第八章：Kettle 预处理脚本：Kettle 脚本步骤、执行 SQL 脚本、JavaScript 脚本、正则表达式。
第九章：Kettle 数据清洗：数据预处理常规过程、Kettle 数据清洗、Kettle 数据清洗步骤：Calculator、数据清洗步骤：字符串替换、数据清洗步骤：拆分字段、数据清洗步骤：拆分字段为多行、数据清洗步骤：值映射、使用参照表进行数据校验、数据清洗步骤：数据校验。
第十章：数据采集利器 Flume：Flume 概述、Flume 基础架构、Flume 核心概念详解、Flume 经典部署方案。
第十一章：Flume Source 使用：Flume Source 概述、Flume 监控网络端口、 Flume 监控单个文件、Flume 监控多个文件、Flume 实时监控、Flume Source 相关优化。
第十二章：Flume Channel 及 Sink 使用：Flume Channel 概述、Flume Memory Channel、Flume Memory Channel 优化、Flume Sink 概述、Flume Sink 相关优化、Flume 采集数据到分布式文件系统。
第十三章：Flume 高级特性及综合案例：Flume 事务、Flume Agent 原理、Flume 多个 Agent 串联案例、Flume 多路复用案例。
第十四章：Flume 企业级开发方案、Flume 负载均衡、Flume 故障转移、Flume 拦截器。
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Kettle 安装与使用、Kettle 文件数据的采集、Kettle对 Web 数据的抽取、Kettle 对数据库数据的抽取、Kettle 自定义转换中的步骤_上、Kettle 自定义转换中的步骤_下、Kettle 输出数据到单机存储系统、Kettle 输出数据到分布式存储系统、Kettle 预处理脚本、Kettle 预处理-拆分字段为多行综合案例、Kettle 预处理-使用参照表进行数据校验综合案例、Flume 安装部署以及官方案例、Flume 使用 Avro 端口连接 2 个 Agent、Flume 监控单个文件以及实时监控多个文件、Flume 多路复用最佳实践、Flume 负载均衡最佳实践。
大数据实训方案 第2篇
通过 GPIO 实现 LED 闪烁
通过定时器控制 LED 闪烁
通过 UART 实现与机器人通讯
通过 UART 实现 LED/蜂鸣器控制
ROBOTCAR 车轮旋转
通过编码器测量车轮旋转偏移量
通过 PWM 控制直流电机
ROBOTCAR 车轮选择及速度控制
ROBOTCAR 直线前行
ROBOTCAR 旋转
让 ROBOTCAR 移动
通过 PID 控制方式控制机器人的速度
读取 6 轴加速度传感器的测量值
通过 6 轴传感器实现 ROBOTCAR 姿势识别
通过红外线传感器识别黑白线
实现 ROBOTCAR 在指定线路上移动
通过超声波传感器测量距离
通过超声波传感器实现自主移动
通过电子罗盘传感器测量地磁
轮式移动机器人的直线距离移动
轮式移动机器人的姿势转换
机器人按指定位置移动
应用机器学习方法实现鸢尾花分类
应用深度学习方法实现手写数字识别
应用 CNN 网络实现车牌号分类
应用 CNN 网络实现目标检测
应用 Yolo V5 实现红绿灯等标识识别
大数据实训方案 第3篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 16 章，16 份
第一章 大数据概念：什么是大数据、大数据的产生、数据分析的新理念、大数据技术概述、大数据应用实例。
第二章 大数据采集：大数据采集概念、系统日志采集方法、网络数据采集方法。
第三章 大数据预处理：大数据预处理概述、数据清洗方法、数据集成与转换方法、数据削减和离散化、ETL 工具 Kettle 。
第四章 大数据处理系统：分布式系统概述、大数据处理系统、 Google 大数据处理系统、Hadoop 大数据处理系统。
第五章 大数据文件系统 HDFS：HDFS 的基本原理、HDFS 整体架构、HDFS 数据访问机制、HDFS 操作。
第六章 NoSQL 数据库 HBase：NoSQL 概述、HBase 数据模型、HBase 命令行 。
第七章 数据仓库 Hive：数据仓库概述、Hive 的体系架构、Hive 的工作流程、Hive 的数据类型、HiveQL：数据定义与操作、 HiveQL：查询、Hive 模式设计。
第八章 大数据批处理 Hadoop MapReduce：批处理概述、MapReduce 概述、Hadoop MapReduce 的工作流程、实例分析：单词计数、Hadoop MapReduce 编程实战。
第九章 大数据快速处理 Spark：Spark 简介、RDD 基本概念、RDD 的工作原理、RDD 操作、Spark 编程实践。
第十章 大数据实时流计算 Spark Streaming：流计算简介、Storm 流计算框架、Spark Streaming 简介、Spark Streaming 编程、Storm 对比 Spark Streaming。
第十一章 分布式图计算框架 Spark GraphX：分布式图计算、Spark Graphx 简介、 Graphx 实现、Graphx 实例。
第十二章 大数据随机查询 Spark SQL：Spark SQL 简介、基础数据模型 DataFrame、Spark SQL 数据源、Spark SQL CLI 介绍、在 Pyspark 中使用 Spark SQL、 在 Java 中连接 Spark SQL 。
第十三章 大数据挖掘概述：什么是数据挖掘、聚类分析、分类算法、预测算法、关联分析。
第十四章 大数据挖掘系统 Spark MLlib：Spark MLlib 简介、K-means 聚类算法、线性回归算法、决策树分类算法、FP-Growth 关联分析算法、协同过滤推荐算法。
第十五章 大数据可视化：数据可视化简介、数据到视觉通道的映射、基本图表、大数据可视化简介。
第十六章 Python 大数据可视化：Python 数据可视化工具、 Matplotlib 可视化库、 Seaborn 可视化模块。
实训手册 17 份
实训环境 17 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Kettle 数据抽取与存储、HDFS 命令行实验、HDFS Java58API 基本操作实验、列式数据库 HBase 使用 、HiveQL 命令行的使用 、使用 JDBC程序操作 Hive 数据库、批处理模式 MapReduce 应用、内存处理模式 Spark 应用、流式处理模式 Spark Streaming 应用、图处理模式 Spark Graph 应用 、大数据随机查询 Spark SQL 使用、聚类算法实验、分类算法实验、关联算法实验、协同过滤算法实验、使用 Matplotlib 绘制条形图、使用 Seaborn 库绘制图表。
大数据实训方案 第4篇
一、实训背景
随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各个行业领域，成为推动社会进步的重要力量。为了增强大学生对大数据技术的理解与应用能力，学校组织了大数据技术实训课程。本报告旨在总结本次实训过程中的学习成果与心得体会。
二、实训目标
本次实训的主要目标是：
1. 了解和掌握大数据的基本概念、原理与技术框架；
2. 学会使用大数据处理工具进行数据采集、存储、处理与分析；
3. 通过实际项目操作，提升大数据技术的应用能力。
三、实训内容
1. 大数据基础知识学习
在实训初期，我们系统学习了大数据的基本概念、发展历程、技术体系及应用场景。通过学习，我深刻认识到大数据在现代社会中的重要性和价值。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储阶段，我们学习了Flume、Logstash等数据采集工具的使用，以及HDFS、HBase等数据存储技术的原理与操作。通过实践，我掌握了如何根据数据源的特点选择合适的采集工具，并将数据高效、安全地存储到分布式系统中。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析阶段，我们学习了MapReduce、Spark等大数据处理框架的使用，以及数据清洗、转换和分析的方法。通过实践项目，我深入了解了大数据处理流程，并掌握了如何使用大数据工具进行复杂的数据分析和挖掘。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发阶段，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我了解了大数据应用开发的整个流程，并尝试开发了一个简单的数据分析系统。
四、实训体会
1.理论联系实际
在实训过程中，我深刻体会到理论学习与实际操作相结合的重要性。只有将理论知识应用到实际项目中，才能更好地理解和掌握大数据技术的核心原理和应用方法。
2. 团队协作与沟通
大数据项目的开发需要团队成员之间的密切协作与沟通。在实训过程中，我学会了如何与团队成员有效沟通、分工合作，共同解决问题。这种团队协作能力对我未来的职业发展具有重要意义。
3. 不断学习与进步
大数据技术日新月异，需要不断学习和更新知识。在实训过程中，我深刻认识到自己的不足和需要改进的.地方。我将继续努力学习大数据相关知识，提升自己的技术能力和应用水平。
五、总结与展望
本次大数据技术实训让我收获颇丰。我不仅掌握了大数据技术的核心原理和应用方法，还提高了自己的团队协作能力和解决实际问题的能力。未来，我将继续深入学习大数据相关知识，关注大数据技术的发展趋势和应用场景，努力成为一名优秀的大数据专业人才。
大数据实训方案 第5篇
数据科学与技术学院结合国家十三五规划纲要中提出要实施国家大数据战略，面向大数据应用领域人才的迫切需求，在“大数据战略人才培养工程”背景下，设置了大数据技术专业方向，培养符合大数据产业发展需求的，能从事数据领域的系统设计、建设、维护与运维管理的应用型工程人才。
学院实现产学研一体化的培养体系，采用“双师双轨式”教学模式，学院多名教师参加企业和行业的专业最新技能培训，参与专业核心技术课程和项目实训课程的讲授。
大数据实训方案 第6篇
1.功能要求
此设备主要用于智能机器人技术综合训练，以 ROS 机器人操作系统为主，搭载激光雷达、深度摄像头、多线麦克风阵列及惯性导航等核心传感器及物联网 Lora 网关。可实现地图构建、自主导航、路径规划、视觉交互等功能。开放源代码，提供完整教学与实验教材。
2.配置要求
运动组件
(1)移动方式：三轴全向轮驱动；
(2)导航方式：激光 SLAM 导航；
(3)供电方式：锂电池供电，DC24V；
(4)控制方式：本机 7 寸液晶 LCD 或远程控制｡
机体组件
(1)车身尺寸：地盘直径约 40cm，高约 48cm，净重约 9kg；
(2)电机：带编码器直流减速电机；
(3)车轮：60mm 全铝全向轮 X3；
控制组件
(1)主处理器：Intel-i5 处理器､4G 内存､ SSD64G 内存；
(2)驱动控制器：muc：ATmega2560，3 路直流电机控制，3 路编码器采集接口；
传感组件
(1)激光雷达：360 度全方位扫描､10 赫兹自适应扫描频率､激光测距每秒 4000次､8 米测量距离､提供激光 SLAM 例程代码｡
(2)深度摄像头：工作范围 ､视场角(FOV)°x °､分辨率@帧率 1280×1024@7fps､深度处理芯片 MX400､指出远距离保护､提供视觉应用例程代码｡
(3)姿态传感器：陀螺仪范围 ±500~1000°/s､加速度范围 ±2~16g､磁场范围±4800uT｡
物联网组件
(1)关中控盒､板载资源：Lora 接口
(2)电源控制盒､板载资源：Lora 接口､4 路 AC220V 电源接口
(3)窗帘控制盒､板载资源：Lora 接口 3 路窗帘触发信号
(4)环境检测传感盒､板载资源：Lora 接口､温湿度､光照度､二氧化碳传感器
(5)安防监测传感盒､板载资源：Lora 接口､燃气/烟雾泄露检测､漏水监测､声光报警
软件平台
(1)软件系统： ；
(2)机器人操作系统：ROS_Kinetic；
(3)软件编程语言：Python､C/C++；
大数据实训方案 第7篇
1.项目资料和项目指导手册
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 50 页
实训项目详细步骤说明：配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密；安装 JD､安装､配置､启动 Zookeeper 集群；安装､配置､启动 Hadoop 集群；安装､配置､启动 HBase集群；安装､配置 Hive；安装､配置 Sqoop；配置 IDEA；上传日志文件至 HDFS；数据清洗；建立分区表；使用HiveQL统计关键指标；使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL；使用 Sqoop 将数据从 MySQL 导入 HBase。
大数据实训方案 第8篇
支持激光雷达地图构建、自主导航等功能；
采用 ROS 开发平台，可最快实现最快 3M/S 自主驾驶；
可实现静态障碍物与动态障碍物自主路径规划；
开放源码、支持无人驾驶（ROS）算法验证、支持二次开发。
车身尺寸：底盘直径 560*350*230mm；
净重：；
主处理器：i5-6200U、4G 内存、 SSD128G 内存；
底盘：SN-RC R2 1/10；
电机：有感直流无刷；
控制形式：阿克曼结构；
电调：额定电流 120A 最大电流 760A、电池节数 2-3S Lipo；
惯性导航：
（1）姿态角： 测量范围(pitch/roll)：±90/±180 度 动态精度： 度 分
辨率： 度；
（2）航向角： 测量范围(yaw)：±180 度 动态精度：2（RMS） 分辨率：
（3）陀螺仪：测量范围(pitch/roll/yaw)：±1000 度/s；
（4）零偏稳定性：50 度/h 非线性度：；
（5）加速度计：三轴测量范围：±2g；
（6）零偏稳定性：5mg 非线性度： 磁力计：三轴测量范围：±12Guass
分辨率：、分线性度： 气压计：高度分辨率：1cm 测量范围：
10~1200mbar；
激光雷达：360 度全方位扫描、10 赫兹自适应扫描频率、激光测距每秒 4000
次、8 米测量距离、Claass1 激光安全标准 测量量程解析度 、A6 核 ARM 64
位处理器；
提供教学课件、实验教材、大赛指导书。
软件平台
（1）软件系统： ；
（2）机器人操作系统：ROS_Kinetic；83
（3）软件编程语言：Python、C/C++；
大数据实训方案 第9篇
近年来大数据分析挖掘岗位十分希缺，各企业纷纷成立大数据项目技术团队，但苦于招聘不到合适的人才，一个很重要的原因就是毕业生不具备大数据分析挖掘的实践能力。本次实习提供的企业级数据挖掘项目，能为学生选择数据挖掘岗位就业方向需注备的技能知识提供参考。在实习过程当中，能快速掌握大数据挖掘技术的知识技能，以弥补自己的知识不足，另外就是在实习过程当中，企业工程师和企业技术人员会以自身的从业经历，进行大数据岗位的就业指导，帮助学生实习之后能快速进入到就业前的工作状态，能对自己职业生涯有一个清晰的定位。
1、本次项目实习重点是让学生巩固已学到的大数据挖掘理论知识，对数据采集，数据处理，数据分析与挖掘，数据可视化等技能知识有一个全面的了解和实践。
2、本次项目实习能让学生对大数据目前的就业形式和前景有个清晰的认知，学生在就业之前，能对毕业后薪酬待遇，社会福利，工作制度，职位升迁，企业文化，都有一定了解，并且能帮助学生快速的实现自己定位和规划，对口自己所学的专业，实现专业与工作的无缝对接。
3、本次项目实习是让学生对大数据企业项目开发整体流程有全新的认知，让学生的思维能力在实习过程当中能发挥到极致，培养学生的企业工程思维能力和开发动手能力，让学生知道自己的不足，并通过项目实践快速弥补。
4、本次项目实习是集中式的实习，对培养学生的团队协助能力，培养学生的忧患意识，让学生在就业之前能体验到团队协助作战能力，团队沟通能力，能对以后快速应对同事之间的沟通，上司和下属之间的协同工作都能起到很好的作用。
5、经过本次项目实习，学生须按项目目标及要求完成指定任务，如数据采集、数据探索、数据清洗、数据预处理、构建模型、模型性能评价等。项目实习的具体交付内容包括：文档、汇报PPT、代码、可视化结果、相关数据等，如下所示：
序号
岗位
主要工作要求
数据采集／爬虫工程师
1、根据业务规划的要求，对各类数据进行收集、整理、录入；
2、负责采集策略设计与优化，提升网页抓取的效率和质量，解决验证码破解、信息精准抽取等技术难题；
3、负责对抓取数据进行日常跟踪，监控爬虫系统运行状态，保证数据准确性。
数据挖掘工程师
1、基于业务数据，运用数据分析和数据挖掘的理论和方法，建立业务模型；
2、基于所建立的业务模型，分析和挖掘数据和业务背后的规律；
3、建立策略效果评估机制和监控体系，持续对模型和算法做出合理地调整或改进。
算法工程师
1、根据项目、产品和分析、模型需求，完成数据研究、建模工作；
2、应用完备的统计学/数据挖掘/机器学习等理论知识，对海量异构数据进行融合挖掘；
3、跟踪前沿的算法理论，并且将优秀的算法应用到业务场景中，通过技术创新提升业务价值。
大数据分析工程师
1、负责大数据平台技术框架的选型与集成，负责搭建hadoop集群；
2、基于大数据平台的数据产品与服务的规划、设计与开发；
3、在线和离线海量数据分析平台的开发。
大数据实训方案 第10篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 17 章，23 份
第一章 Scala 入门：Scala 简介、Scala 环境搭建、注释、控制台格式化输出。
第二章 变量和数据类型：变量、整数类型、浮点类型、字符类型、布尔类型、 特殊类型、类型转换。
第三章 运算符：算数运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符、位运算符。
第四章 流程控制：分支控制、while 循环控制、do…while 循环控制、for 循环控制。
第五章 函数：函数声明及调用、函数参数、函数特殊用法、高阶函数、匿名函数、柯里化及闭包。
第六章 面向对象：类的定义、构造函数、继承、特质。
第七章 集合：数组、集合、字典、元组。
第八章 模式匹配：匹配常量、匹配类型、匹配常见集合。
第九章 Spark 简介：大数据时代发展、 Spark 产生背景及特点、Spark 技术栈、大数据处理框架的四层结构。
第十章 RDD 的基本概念和操作：RDD 的概念、Spark 环境安装、RDD 的创建、 算子概述、Transformation 基础算子、Transformation 复杂算子、Action 算子。
第十一章 Spark 应用开发：单词计数应用、平均值应用。
第十二章 共享变量：累加器概述、自定义 Int 类型累加器、广播变量。
第十三章 Spark 运行机制：RDD 的血缘关系、RDD 的依赖关系、DAG 的阶段划分、Spark 运行架构和机制、RDD 的容错机制、数据缓存机制的设计原理 、Spark与 Hadoop MapReduce 缓存机制对比、错误容错机制的设计思想与实现。
第十四章 Spark 数据读取与保存：Spark 数据使用概述、文本文件读写、JSON 文件读取、CSV 文件读取、Sequence 文件读写、获取数据库中的数据。
第十五章 Spark 程序的部署模式： Spark 的部署和应用方式、本地模式、 Standalone、Spark on YARN。
第十六章 Spark 调优：Spark 调优概述、Spark 代码调优、资源调优、数据倾斜概述、数据倾斜调优。
第十七章 Spark 综合实践：TopN、数据排序、用户行为分析。
实训手册 17 份
实训环境 17 份
代码配套实训内容
大数据实训方案 第11篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 10 章，14 份
第一章 数据仓库概述：数据仓库的兴起、数据仓库的定义和特征、数据仓库
的体系结构。
第二章 Hive 简介：传统数据仓库的问题、Hive 简介、Hive 的体系结构、Hive
和 RDBMS 对比与发展。
第三章 Hive 基本使用：Hive 的安装、访问 Hive 常见方式、Hive 其它操作。
第四章 Hive 数据类型和文件格式：基本数据类型、复合数据类型、文件格式。
第五章 Hive 数据定义：HiveQL 简介、数据定义概述、数据库概述及操作、
数据表概述及操作。
第六章 Hive 数据操作：装载数据、插入数据、导出数据。
第七章 HiveQL 查询语句：简述、SELECT……FROM 从句、Where 从句、GROUP BY
和 HAVING 从句、JOIN 从句、ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY 从
句、抽样查询。
第八章 函数：函数概述、关系运算函数、数学运算函数、逻辑运算函数、常见统计函数、字符串函数、数值操作函数、条件判断函数、日期函数、集合相关函数、炸裂函数、开窗函数、其它常见函数。
第九章 Hive 优化：调优概述、代码层次调优、资源层次调优、数据倾斜调优、 架构层次调优。
第十章 Hive 案例实战：数据行列转换、报表统计、字符串函数综合应用、寻找连续记录。
实训手册 14 份
实训环境 14 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Hive 核心知识点考核、Hive 的安装、使用 JDBC 访问
Hive、Hive 数据类型操作使用、Hive 数据定义操作使用、Hive 数据操作综合实践
（一）、Hive 数据操作综合实践（二）、HiveQL 查询操作使用、集合函数操作使
用、自连接操作使用、Hive 优化综合实践、TopN 综合实践、行列转换操作使用、
Hive 电商日志综合实践。
大数据实训方案 第12篇
1.项目资料和项目指导手册
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 180 页
实训项目详细步骤说明：
(1)环境搭建任务：模块说明；任务场景；配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密；安装 JDK；安装 Zookeeper；安装 Kafka；安装 Hadoop 安装 HBase｡
(2)创建 Kafka 主题模块：模块说明；任务场景；创建主题任务说明；创建主题核心实现｡
(3) 构建工程任务：模块说明；任务场景；下载配置文件；创建项目工程；创建数据生成模块；创建实时流预警模块｡
(4) 关键词预警实时分析任务： 模块说明；任务场景；创建常量类；添加Application 伴生对象； 编写 HBaseConstant 常量类；编写 TimeConstant 常量类； 创建实体类；编写 AnalysisData 实体类；编写 ZkTaskData 实体类；创建工具类；编写 PropertiesUtil 工具类；编写 HBaseUtil 工具类；编写 KafkaUtil工具类；编写 SQLContextSingleton 工具类；编写 ZkWatchUtil 工具类；编写MysqlUtil 工具类； 编写 BaseUtil 工具类； 编写 Application 工具类；导入 配置文件；
(5)项目整体测试运行 ：任务场景；测试程序整体流程说明；启动数据生成模块；启动关键词预警实时分析模块；测试关键词预警实时分析思路；创建下发预警任务测试类；下发预警任务完成整体项目的运行。
大数据实训方案 第13篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 16 章，20 份
第一章 Spark 简介：大数据时代发展､Spark 产生背景及特点､Spark 技术栈､大数据处理框架的四层结构｡
第二章 RDD 的基本概念和操作：RDD 概念､Spark 环境安装､RDD 的创建､算子概述､Transformation 基础算子､Transformation 复杂算子､Action 算子｡
第三章 SparkCore 应用开发：单词计数应用､ 平均值应用
第四章 Spark 共享变量：累加器概述､自定义 Int 类型累加器､广播变量｡
第五章 Spark 运行机制：RDD 的血缘关系､RDD 的依赖关系､DAG 的阶段划分､Spark运行架构和机制､RDD 的容错机制概述､ 数据缓存机制的设计原理､Spark 与 Hadoop MapReduce缓存机制对比､错误容错机制的设计思想与实现
第六章 SparkCore 数据读取与保存：Spark 数据使用概述､文本文件读写､JSON文件读取､CSV 文件读取､Sequence 文件读写､ 获取数据库中的数据｡
第七章 Spark 程序的部署模式： Spark 的部署和应用方式､ 本地模式､ Standalone､ Spark on YARN
第八章 Spark SQL 概述：Spark SQL 发展历史､Spark SQL 的优缺点､ Spark SQL 的初体验､Spark SQL 执行流程｡
第九章 SparkSQL 数据模型：DataFrame 概述､DataFrame 的核心使用､ DataSet概述､DataSet 的核心使用｡
第十章 SparkSQL 数据源储：数据源概述､数据源核心 API 使用､数据存储概述､ 数据存储核心 API 使用､SparkSQL 对接 Hive 的原理｡
第十一章 SparkSQL 函数： Spark Sql 内置函数核心使用､自定义函数｡
第十二章 大数据流式数据处理简介：流式计算与批量计算简介､ 流式计算的应用场景举例､ 流式大数据的特征､ 大数据流式计算的关键技术､流式处理框架特征､ 主流的流式数据处理框架｡
第十三章 SparkStreaming 编程基础：在线计数程序示例､编程模型的基本概念､ 离散化数据流､基本数据源､基本 DStream 转换操作､DStream 输出操作｡
第十四章 SparkStreaming 编程进阶： 滑动窗口的基本概念､基于滑动窗口的转换操作､ 缓存与持久性､ Checkpointing｡
第十五章 Kafka 编程：消息系统简介､Kafka 简介､Kafka 术语及架构､Kafka 工作流程､生产者基本使用､发送消息的方式､消费者基本使用｡
第十六章 SparkStreaming 整合 Kafka：基于 Receiver 的方式整合 Kafka､基于 Direct 的方式整合 Kafka｡
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
实验一：Spark 环境安装
实验二：Transformation 算子实验
实验三：Transformation 复杂算子与 Action 算子综合实验
实验四：单词计数应用
实验五：累加器和广播变量综合实验
实验六：SparkCore 数据读取与保存综合实验
实验七：Spark 运行模式配置实验
实验八：SparkSQL 数据模型综合实践
实验九：SparkSQL 数据源与数据存储综合实践
实验十：SparkSQL 函数综合实践
实验十一：实时单词计数
实验十二：SparkStreaming 数据源与 Action 算子综合实践
实验十三：Transformation 算子综合实践
实验十四：滑动窗口综合实践72
实验十五：生产者与消费者综合实践
实验十六：SparkStreaming 整合 Kafka 综合实践
大数据实训方案 第14篇
一、实训背景与目标
随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源。为了加深对大数据技术的理解，提高大数据处理能力，本次实训目的是通过实践操作，掌握大数据处理的基本流程，包括数据的采集、存储、处理、分析和挖掘。通过本次实训，期望能够掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用，了解Flume、Kafka等数据采集工具的原理与操作，以及Hive、HBase等数据分析工具的应用。
二、实训内容与方法
1. 大数据处理平台的搭建
实训首先涉及大数据处理平台的搭建。我们选择了Hadoop和Spark这两个开源大数据处理框架进行安装和配置。通过实际操作，我们深入了解了Hadoop和Spark的基本原理和运行机制，掌握了它们的核心组件如HDFS、MapReduce、YARN以及Spark的RDD、DataFrame等基本概念。
2. 数据的采集与清洗
数据的采集与清洗是大数据处理的第一步。我们学习了Flume和Kafka这两个数据采集工具的使用。Flume可以实时地采集、聚合和传输数据，而Kafka则是一个分布式的高吞吐量消息队列系统。通过实际操作，我们掌握了如何使用这些工具进行数据的采集，并通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节。我们学习了Hive和HBase这两个数据分析工具的使用。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的'数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HBase则是一个面向列的分布式数据库，它可以在普通的机器集群中处理巨大的数据表。通过实际操作，我们掌握了如何使用这些工具进行数据的统计分析、关联分析、聚类分析等内容，以发现数据中隐藏的规律和价值。
三、实训成果与体会
通过本次实训，我们深入了解了大数据处理的基本流程和关键技术，掌握了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用以及Flume、Kafka等数据采集工具和Hive、HBase等数据分析工具的应用。在实训过程中，我们遇到了很多问题和挑战，但通过不断学习和实践，我们逐渐掌握了解决问题的方法，提高了自己的大数据处理能力。
同时，我们也深刻体会到了大数据技术的重要性和应用价值。大数据技术可以帮助我们更好地处理和分析海量数据，发现数据中的规律和价值，为决策提供支持。在未来的工作中，我们将继续深入学习大数据技术，掌握更多的数据处理和分析方法，为企业的发展贡献自己的力量。
四、总结与展望
本次大数据技术实训为我们提供了一个宝贵的学习机会，让我们深入了解了大数据处理的基本流程和关键技术。通过实践操作，我们提高了自己的大数据处理能力，为未来的工作打下了坚实的基础。在未来的学习和工作中，我们将继续关注大数据技术的发展趋势和应用场景，不断学习和探索新的数据处理和分析方法，为企业的发展贡献自己的力量。
大数据实训方案 第15篇
一、实训背景与目的
为了培养我们大学生的数据分析和处理能力，学院组织了我们参加大数据技术实训。本次实训目的是让我们更深入地了解大数据的基本概念、技术和应用，掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本技能，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
二、实训内容
1. 大数据基础知识
在实训初期，我们学习了大数据的基本概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们对大数据有了更深刻的认识。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储环节，我们学习了如何使用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等进行数据存储。通过实践操作，我们掌握了数据采集和存储的基本技能。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析环节，我们学习了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，并进行了数据清洗、数据转换和数据分析的实践操作。通过这一环节的学习，我们学会了如何从海量数据中提取有价值的信息。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发环节，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过实践项目，我们进行了需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节的训练。这一环节的学习让我们了解了大数据应用的开发流程，提高了我们的实践能力。
三、实训过程
在实训过程中，我们采用了理论授课、案例分析、实践操作和小组讨论等多种教学方法。通过这些方法，我们更深入地理解了大数据技术的实际应用，提高了解决实际问题的能力。同时，我们也积极参与了小组讨论和交流，分享了彼此的学习心得和经验。
四、实训收获
通过本次实训，我深刻认识到了大数据在现代社会中的重要性。我不仅掌握了大数据技术的核心技能，还学会了如何运用这些技能解决实际问题。此外，实训还让我了解了大数据应用的开发流程，为我未来的学习和工作提供了有力的.支持。
五、总结与展望
本次大数据技术实训让我收获颇丰。我不仅学到了丰富的知识和技能，还提高了自己的实践能力和解决问题的能力。在未来的学习和工作中，我将继续深入学习大数据技术，不断提高自己的专业素养和实践能力。同时，我也希望能够将所学知识应用到实际工作中去，为社会发展做出自己的贡献。
大数据实训方案 第16篇
课程标准 1 份
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
教学 PPT 29 个：Java 概述､环境搭建与程序结构；Java 语言的基本符号；流程控制-选择结构；流程控制-选择结构实践；流程结构-循环结构；流程控制-跳转及多循环；流程控制-循环结构实践；数组的基础知识；数组实践；方法的定义与调用；方法的重载；方法实践；基础知识综合实践；类与对象； 构造方法；类和对象实践；构造方法重载､简单数据类型；变量的作用域､this 和 static 关键字的应用；可见性修饰符､访问器方法､包的应用；继承；属性隐藏和方法覆盖；继承中的构造方法；多态；abstract 和 final 修饰符；接口和内部类；面向对象设计实践；常用类；字符串；完成学生信息管理系统｡
PPT 配套教学案例 100 个
PPT 参考资料：56 份
教学视频 77 个(总时长>16 小时)： Java 概述；开发工具安装与配置； Java程序的结构；变量；数据类型；数据类型转换；运算符；单分支 if 语句； 多分支if 语句；switch；知识点复习；案例练习-购买轿车；案例练习-根据星期和温度确定当日活动；while 循环；do…while 循环和 for 循环；多循环语句；跳转语句；猜数字游戏；蒙特卡罗问题；购物结算；数组的定义及对象创建；数组的遍历与访问；多维数组；一维数组实践-逆序输出数据；一维数组实践-商品价格排序；二维数据实践-矩阵的最大值及转置；方法的定义与调用；方法的参数；方法的重载；可变长参数；求水仙花数及不同班级的平均成绩；数组复制；数据的存储操作；搜索指定数组的指定值；面向对象的概念；类的定义；对象的创建与使用；构造方法的定义；构造方法的使用；求长方形的周长和面积；显示学生信息；注册和修改会员信息；构造方法重载､简单数据类型.；变量的作用域；this 的应用；static 的应用；包的应用；可见性修饰符；访问器方法；继承的定义；属性的继承；方法的继承；属性隐藏；方法覆盖；Object 类；继承中的构造方法；super 的使用；父类型和子类型；多态的使用；final 修饰符；abstract 修饰符；接口；内部类及静态内部类；方法内部类及匿名内部类；农夫果园的需求分析及设计；农夫果园的代码实现；Java 类库及包装类；数学类；日期处理相关类；String 类常用方法；字符串比较与字符统计；StringBuffer 类；String 与基本类型之间的转换；项目功能介绍与类设计；创建学生类；创建学生业务类；创建测试类运行功能
平时作业；根据课程标准中课程考核评价设定数量，作业 10 次
题库 100 道
软件安装包及软件安装视频
2.配套教材《Java 程序设计基础》，
教材章节须包括 Java 基本语法的流程控制､一维数组和多维数组､方法的定义与方法的调用，以及面向对象思想方面的继承､多态､接口和内部类，常用的字串类､日期类 Date 类和 SimpleDateFormate 类 的内容｡(投标文件提供教材封面和目录)
3.配套教材提供出版社开具的著作权归属证明，｡
大数据实训方案 第17篇
课程标准 1 份
教学大纲 1 份
教学日志 1 份
课程教案 1 份
教材源码 1 套
PPT 56 个：认识 Python；安装 Python 运行环境；Python 编程规范和扩展库；
实训项目–姓名生成器；代码书写规范和命名规范；常量和变量；基础数据类型；运算符和表达式；项目实训–成绩单生产系统；Python 序列结构分类；字符串；元组；列表；集合；字典；项目实训–成绩排行榜生成系统；条件表达式；分支语句；循环结构；异常处理；项目实训–停车场自动收费系统；定义和调用函数；函数参数；基本函数；函数进阶；变量作用域；项目实训–绘制彩色螺旋图；正则表达式基础；re 模块；项目实训–用户名注册验证系统；定义和使用类；继承；类的属性与方法；项目实训–射击游戏；HTML 标签；CSS 属性；项目实训–WEB 查询静态界面；JavaScript 概述；使用 JavaScript；语法；关键保留字及变量；流程控制语句；函数；对象和数组；字符串的处理方式；元素操作； ECharts 数据可视化；项目实训–聊天对话框；爬虫的实现；浏览器开发者工具；XPath；Beautiful Soup4；项目实训–汽车图片资源下载；使用 TXT、JSON、CSV、Excel 存储爬取的数据；解析 JSON 数据；运用网页呈现数据、实训项目–音乐网站排行榜。
课件视频：视频 206 个
视频配套源码及软件
习题及答案
试卷：2 套
实训手册 11 份
实训环境 11 份
代码配套实训内容：姓名生成器、成绩单生成系统、成绩排行榜生成系统、
停车场自动收费系统、绘制彩色螺旋图、用户名注册验证系统、 射击游戏、WEB 查
询静态界面、聊天对话框、汽车图片资源下载、音乐网站排行榜。
3.配套教材《Python 程序开发》，教材章节须包括 Python 基础语言应用、程序控制结构、网络爬虫的页面结构分析、音乐网站排行榜的实训项目的内容。
大数据实训方案 第18篇
一、实训背景
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为当今社会的热门话题，并广泛应用于各行各业。为了让我们更好地了解大数据技术的实际应用，提高我们的数据处理和分析能力，学院组织了本次大数据技术实训。通过本次实训，我们学习了大数据的基础知识、数据采集与存储、数据处理与分析以及大数据应用开发等方面的内容。
二、实训内容
1. 大数据基础知识
我们首先学习了大数据的概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们深刻理解了大数据在现代社会中的重要性，以及大数据技术在解决复杂问题方面的独特优势。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储阶段，我们学习了如何利用Flume、Logstash等工具采集数据，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。通过实际操作，我们掌握了数据采集和存储的基本流程和方法，为后续的数据处理和分析打下了坚实的基础。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析阶段，我们掌握了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，学习了数据清洗、数据转换和数据分析的技能。我们通过编写MapReduce和Spark程序，对实际数据进行了处理和分析，提高了我们的编程能力和数据处理能力。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发阶段，我们通过实践项目，学习了如何设计和开发大数据应用系统。我们进行了需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，最终完成了一个基于大数据技术的数据分析系统。通过这个过程，我们深入了解了大数据应用开发的流程和方法，提高了我们的实践能力和团队协作能力。
三、实训体会
通过本次大数据技术实训，我深刻感受到了大数据技术的魅力和挑战。在实训过程中，我不仅掌握了大数据技术的基本知识和技能，还提高了我的编程能力和数据处理能力。同时，我也意识到了团队协作的重要性，学会了如何与他人合作解决问题。
此外，我也认识到了大数据技术在实际应用中的广阔前景。随着大数据技术的不断发展，它将在各行各业中发挥越来越重要的`作用。因此，我们需要不断学习和掌握大数据技术的新知识和新技能，以适应未来的发展需求。
四、总结与展望
本次大数据技术实训让我受益匪浅。我不仅学到了知识，还提高了自己的能力和素质。未来，我将继续深入学习大数据技术，掌握更多的新知识和新技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。同时，我也希望学院能够继续组织类似的实训活动，让我们更好地了解大数据技术的实际应用和发展趋势。
大数据实训方案 第19篇
需求： 读取两个csv文件，并且输出内容以及，schema（二维表结构）
通过分析： 得出结论，只通过user一个表就可以统计出电影名称以及其观影次数
写出到文件中：
分析：只需要文件
统计剧情类型电影中评分最高10部电影
运行结果： {_movieName_:_疯狂动物城_,_count_:208} {_movieName_:_阿甘正传_,_count_:190} {_movieName_:_美丽人生_,_count_:126} {_movieName_:_三傻大闹宝莱坞_,_count_:126} {_movieName_:_窃听风暴_,_count_:120} {_movieName_:_指环王3：王者无敌_,_count_:120} {_movieName_:_教父_,_count_:120} {_movieName_:_乱世佳人_,_count_:120} {_movieName_:_辛德勒的名单_,_count_:117} {_movieName_:_这个杀手不太冷_,_count_:112}
在Spark中，spark-sql和spark-core之间可以进行相互转换的 RDD和DateFrame，RDD和DataSet是可以进行相互转换的
case class Student(id:Int,name:String,grade:String,age:Int) 样例类----自动生成set、get方法以及构造方法 DataFrame和DataSet区别不大，DataSet是有格式的 执行Sql两种方式： 利用Spark-sql，独有方言进行计算
方式二：通常比较常用的一种，编写sql语句直接使用，总体来说，Spark-sql更加便于开发。
大数据实训方案 第20篇
非结构化数据存储管理HBase：一个分布式的、面向列的开源数据库，面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。包括：HBase Schema、HBase 环境搭建、shell初步使用，表的设计，表的预分区，HBase 表的常见属性设置，HBase Admin操作（Java API、常见命令）等。同时要实践掌握内存计算框架Spark：启用了内存分布数据集，能够提供交互式查询，优化迭代工作负载。包括：Scala程序设计基础，Spark 概述、生态系统、与MapReduce比较，Spark 编译、安装部署（Standalone Mode）及测试，Spark应用提交工具（spark-submit，spark-shell），Spark 核心RDD，Spark on YARN运行原理、运行模式及测试。
大数据实训方案 第21篇
百度百科：大数据，短期无法运用常规一些手段去及时处理海量数据，需要使用新型的技术进行处理。
大数据：
a、海量数据存储
b、海量数据分析（运算，处理）
大数据为了解决事物的未知性，给判断提供准确性
1、链接：
2、提取码：k54t
本次项目中会用到很多开发工具以及软件安装包：
a、操作系统，linux操作系统---centos7---最接近企业开发版本
b、远程连接工具-----finalshell远程连接工具
c、版本
d、数据采集工具版本、Sqoop
e、hadoop集群框架版本
f、版本
g、Vmware虚拟机
h、版本
i、版本
j、idea开发工具、Maven作jar管理项目创建
1 虚拟机（Virtual Machine）指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。
2 在实体计算机中能够完成的工作在虚拟机中都能够实现。
3 在计算机中创建虚拟机时，需要将实体机的部分硬盘和内存容量作为虚拟机的硬盘和内存容量。每个虚拟机都有独立的CMOS、硬盘和操作系统，可以像使用实体机一样对虚拟机进行操作.
4 总结：虚拟机具有独立内存、硬盘容量、cup，是一个完整计算机系统，具有优点，如果在使用虚拟机的过程中，出现损坏，或者故障，只需要还原虚拟机设备，就会释放虚拟机资源，重新配置虚拟机，更加方便使用。
a、需要开辟22端口 -----ssh方式
b、固定的ip地址
配置一个固定的IP地址：
在linux操作系统中：所有的软件配置文件，都是以文件方式进行出现，也就意味着，配置一个固定ip地址需要一个网卡文件
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
重启网络：
service network restart
systemctl restart
ip addr ----查询ip地址
ping
使用netstat方式查看端口是否存在：
netstat -tln | grep 22
上述问题出现原因是因为，系统为纯净版的系统，需要手动安装
yum install net-tools -y
时间同步：把时间跟某个服务器时间进行统一
阿里时间同步服务器：
[root@hadoop1 ~]# ntpdate -bash: ntpdate: 未找到命令
解决方案：
[root@hadoop1 ~]# yum install ntp -y
[root@hadoop1 ~]# ntpdate
5 Dec 15:24:49 ntpdate[36743]: step time server offset sec [root@hadoop1 ~]# date
2022年 12月 05日 星期一 15:25:10 CST
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/hosts
hadoop1 ------hadoop1为主机名
测试：
[root@hadoop1 ~]# ping hadoop1
PING hadoop1 () 56(84) bytes of data.
64 bytes from hadoop1 (): icmp_seq=1 ttl=64 time= ms
由于hadoop生态圈和spark生态圈都需要jvm支持，需要在linux操作系统中进行环境变量的配置 a、创建一个文件夹----存放软件
[root@hadoop1 ~]# mkdir /soft
b、上传jdk软件包到/soft文件夹中
[root@hadoop1 ~]# tar -zxvf /soft/ -C /opt
tar：常用于解压或者压缩操作
-z:解压文件的后缀名为.gz
-x:解压
-v：显示解压的过程
-f：表示目标文件
-C：表示解压后的位置
c、配置jdk环境变量 在linux操作系统中，环境变量
系统环境变量：/etc/profile
当前用户环境变量：~/bash_profile
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/profile
#JDK的环境变量
export JAVA_HOME=/opt/jdk
exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin
d、生效环境变量
[root@hadoop1 ~]# source /etc/profile
e、测试环境变量是否配置成功
[root@hadoop1 ~]# java -version
javaversion __
Java(TM) SE Runtime Environment (build -b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build -b12, mixed mode)
由于项目中所采用为集群模式，需要多台节点，克隆多台虚拟以供使用
准备：关闭克隆虚拟机
再次进行上述操作：
分别在hadoop2和hadoop3进行以下操作：
打开hadoop2：
修改主机名：
重启虚拟机：
配置远程连接：
同步时间：
[root@hadoop2 ~]# ntpdate
5 Dec 16:17:34 ntpdate[2136]: step time server offset sec
在hadoop3中进行上述操作：
3台节点之间映射关系：
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/hosts
hadoop1
hadoop2
hadoop3
[root@hadoop2 ~]# vi /etc/hosts
hadoop1
hadoop2
hadoop3
[root@hadoop3 ~]# vi /etc/hosts
hadoop1
hadoop2
hadoop3
测试：
[root@hadoop1 ~]# ping hadoop1
PING hadoop1 () 56(84) bytes of data.
64 bytes from hadoop1 (): icmp_seq=1 ttl=64 time= ms
64 bytes from hadoop1 (): icmp_seq=2 ttl=64 time= ms
[1]+ 已停止 ping hadoop1
[root@hadoop1 ~]# ping hadoop2
PING hadoop2 () 56(84) bytes of data.
64 bytes from hadoop2 (): icmp_seq=1 ttl=64 time= ms
64 bytes from hadoop2 (): icmp_seq=2 ttl=64 time= ms
^Z [2]+ 已停止 ping hadoop2
[root@hadoop1 ~]# ping hadoop3
PING hadoop3 () 56(84) bytes of data.
64 bytes from hadoop3 (): icmp_seq=1 ttl=64 time= ms
64 bytes from hadoop3 (): icmp_seq=2 ttl=64 time= ms
[3]+ 已停止 ping hadoop3
检查ip地址：
ip addr
查看ip地址是否匹配
检查无线网卡如果不存在
卸载vm，重新安装
namenode
secondarynamenode
datanode
resourcemanager
nodemanager
hadoop1
hadoop2
hadoop3
a、上传hadoop软件包到soft文件夹
b、解压Hadoop的软件包
[root@hadoop1 ~]# tar -zxvf /soft/ -C /opt
c、配置hadoop的环境变量
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/profile
export HADOOP_HOME=/opt/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH:$HOME/bin
d、生效环境变量
[root@hadoop1 ~]# source /etc/profile
e、测试
[root@hadoop1 ~]# hadoop version
Hadoop
Subversion -r
Compiled by root on 2016-08-18T01:41Z
Compiled with protoc
From source with checksum
This command was run using /opt/
hadoop配置文件讲解：
参考文档：
hadoop主要模块：
a、hadoop common：hadoop的通用模块，为其他模块提供支持
b、hdfs：hadoop分布式文件系统
c、hadoop yarn：hadoop资源调度平台
d、hadoop MapReduce：分布式计算框架
修改hadoop配置文件：
[root@hadoop1 ~]# cd /opt/
[root@hadoop1 hadoop]# vi
export JAVA_HOME=/opt/
[root@hadoop1 hadoop]# vi
[root@hadoop1 hadoop]# vi slaves
hadoop1
hadoop2
hadoop3
需要把配置好文件分发hadoop2、hadoop3节点上：
[root@hadoop1 ~]# scp /etc/profile hadoop2:/etc/profile
The authenticity of host 'hadoop2 ()' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:ETL5Iad3RarttSkJLbFPlEn/KKUBAnHyMcttoUZxhHM.
ECDSA key fingerprint is MD5:5f:31:bc:fa:0f:74:a7:55:9c:ec:59:94:bd:14:ca:5b.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'hadoop2,' (ECDSA) to the list of known hosts. root@hadoop2's password:
profile
[root@hadoop1 ~]# scp /etc/profile hadoop3:/etc/profile
The authenticity of host 'hadoop3 ()' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:ETL5Iad3RarttSkJLbFPlEn/KKUBAnHyMcttoUZxhHM.
ECDSA key fingerprint is MD5:5f:31:bc:fa:0f:74:a7:55:9c:ec:59:94:bd:14:ca:5b.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'hadoop3,' (ECDSA) to the list of known hosts. root@hadoop3's password: profile
[root@hadoop1 ~]# scp -r /opt/ hadoop2:/opt/
[root@hadoop1 ~]# scp -r /opt/ hadoop3:/opt/
分别在hadoop1、hadoop2、hadoop3中关闭防火墙
[root@hadoop1 ~]# systemctl stop firewalld
[root@hadoop2 ~]# systemctl stop firewalld
[root@hadoop3 ~]# systemctl stop firewalld
在hadoop1中进行格式化namenode
[root@hadoop1 ~]# hadoop namenode -format
分别在hadoop1、hadoop2、hadoop3中依次进行以下操作
[root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/.
The key fingerprint is:
SHA256:7rTCj+LqM95Gk1nUniyf1Yy0NM1W7FAPR6slCTvDYGo root@hadoop1
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
| . o + ++.o|
| . + * B o+.|
| . E + % = o.|
| + + + = = |
| + oSo . |
| = .o |
| . o o |
| o+ . |
| o+*o..o+ |
+----[SHA256]-----+
[root@hadoop2 ~]# ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa. Y
our public key has been saved in /root/.ssh/.
The key fingerprint is:
SHA256:C3azvXal3IjmRmD/FClkEmxzS17X8TMOCWRV/0OgvSM root@hadoop2
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
| ....+.o.+.|
| = * = + +|
| . O + * +o|
| o + o = +|
| E + o.|
| . o =o o o .|
| o..= = |
| =.* . |
| =o. |
+----[SHA256]-----+
[root@hadoop3 ~]# ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'. Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/.
The key fingerprint is:
SHA256:iswVFWqHXhN4BaIT2mMD0EwfAc8KC+hw41lVbK5sGFg root@hadoop3
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|.=+.+.o+*+. |
|. oBE=.=+. |
|= +o% =++ |
|+=.*.* +.. |
|..+ + |
| . |
| +.. |
| |
| |
+----[SHA256]-----+
分别在hadoop2和hadoop3中进行操作：
[root@hadoop2 ~]# cp .ssh/
[root@hadoop2 ~]# scp hadoop1:.ssh/
[root@hadoop3 ~]# cp .ssh/
[root@hadoop3 ~]# scp hadoop1:.ssh/
在hadoop1中：
[root@hadoop1 ~]# cd .ssh
[root@hadoop1 .ssh]# cat >> authorized_keys
分别把authorized_keys发送到hadoop2和hadoop3中
[root@hadoop1 .ssh]# scp authorized_keys hadoop2:.ssh/
root@hadoop2's password:
authorized_keys
[root@hadoop1 .ssh]# scp authorized_keys hadoop3:.ssh/
root@hadoop3's password:
authorized_keys
分别在hadoop1、hadoop2和hadoop3中进行权限设置
[root@hadoop1 ~]# chmod 700 .ssh
[root@hadoop1 ~]# chmod 600 .ssh/authorized_keys
[root@hadoop2 ~]# chmod 700 .ssh
[root@hadoop2 ~]# chmod 600 .ssh/authorized_keys
[root@hadoop3 ~]# chmod 700 .ssh/
[root@hadoop3 ~]# chmod 600 .ssh/authorized_keys
测试：
[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop2 Last login: Tue Dec 6 17:09:08 2022 from [root@hadoop2 ~]# exit
Connection to hadoop2 closed.
[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop3
Last login: Tue Dec 6 17:09:12 2022 from
[root@hadoop3 ~]# exit4 -bash: exit4: 未找到命令
[root@hadoop3 ~]# exit
登出 Connection to hadoop3 closed.
[root@hadoop1 ~]# ---启动hadoop所有守护进程
在hadoop1：
[root@hadoop1 ~]# jps
54578 DataNode
56274 Jps
55315 ResourceManager
54314 NameNode
55471 NodeManager
hadoop2：
[root@hadoop2 ~]# jps
29076 SecondaryNameNode
29284 NodeManager
28842 DataNode
30090 Jps
hadoop3：
[root@hadoop3 ~]# jps
28786 DataNode
29154 NodeManager
30197 Jps
通过网页方式进行访问：
----yarn
在企业中，经常需要在多个节点中进行采集数据，推介使用FLume进行数据采集，本节课主要内容讲解flume基础配置和简单应用
a、上传flume安装包
b、解压flume安装包
[root@hadoop1 ~]# tar -zxvf /soft/ -C /opt
c、配置flum的环境变量
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/profile
#Flume的环境变量
export FLUME_HOME=/opt/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$FLUME_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH:$HOME/bin
d、生效flume的环境变量
[root@hadoop1 ~]# source /etc/profile
e、测试 [root@hadoop1 ~]# flume-ng version
Flume
Source code repository:
Revision:
Compiled by bessbd on Wed Oct 12 20:51:10 CEST 2016
From source with checksum
jdk选用版本
配置jdk环境变量：
选择此电脑---->右键----->属性------>高级系统设置----->环境变量
追加到path路径下
测试：
win键+r 输入cmd进入dos命令窗口：
C:\Users\error>java -version
java version __
Java(TM) SE Runtime Environment (build )
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build , mixed mode)
解压Maven的安装包：
选择此电脑---->右键----->属性------>高级系统设置----->环境变量
追加path路径下：
测试：
win键+r键输入cmd
C:\Users\error>mvn -v
Apache Maven (; 2013-02-19 21:51:28+0800)
Maven home: D:\\bin\..
Java version: , vendor: Oracle Corporation
Java home: C:\Program Files\Java\\jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: GBK
OS name: _windows 10_, version: __, arch: _amd64_, family: _dos_
a、上传spark软件包linux操作系统
b、解压Spark软件包
[root@hadoop1 ~]# tar -zxvf /soft/ -C /opt
c、配置Spark的环境变量
[root@hadoop1 ~]# vi /etc/profile
#Spark的环境变量
export SPARK_HOME=/opt/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$FLUME_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH:$HOME/bin
d、修改spark配置文件
[root@hadoop1 conf]# pwd
/opt/
修改spark的启动文件：
[root@hadoop1 conf]# cp
[root@hadoop1 conf]# vi
export JAVA_HOME=/opt/
修改slaves文件：
[root@hadoop1 conf]# cp slaves
[root@hadoop1 conf]# vi slaves
hadoop1
hadoop2
hadoop3
把配置Spark发送到hadoop2、hadoop3节点上：
[root@hadoop1 ~]# scp -r /opt/ hadoop2:/opt/
[root@hadoop1 ~]# scp -r /opt/ hadoop3:/opt/
把系统配置文件也发送到hadoop2、hadoop3节点上：
[root@hadoop1 ~]# scp /etc/profile hadoop2:/etc/profile
profile 100% 2183 00:00
[root@hadoop1 ~]# scp /etc/profile hadoop3:/etc/profile
profile
分别在hadoop2和hadoop3上执行source
[root@hadoop1 ~]# cd /opt/
[root@hadoop1 ~]# cd /opt/
[root@hadoop1 sbin]# ./
starting , logging to /opt/
hadoop2: starting , logging to /opt/
hadoop3: starting , logging to /opt/
hadoop1: starting , logging to /opt/
安装scala工具包
自行安装
配置scala环境变量
选择此电脑---右键-----属性-----高级系统设置------环境变量
追加到path路径下：
win键+r键 输入cmd
C:\Users\error>scala
Welcome to Scala version (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java ).
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information. scala> 16*16
res0: Int = 256
idea安装scala插件：
创建一个scala项目：
大数据实训方案 第22篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 14 章，19 份
第一章 数据挖掘的应用场景：数据挖掘概述、数据挖掘经典案例、数据挖掘常规流程、学习方式简介、常用数据挖掘算法的类型。
第二章 Spark ML & Pipeline 简介：Spark ML 简介、Spark ML 管道、实践案例。
第三章 数据挖掘的基本流程实践：DataFrame 详解、Transformer 详解、 Estimator 详解、Pipeline 详解、Pipeline 模型保存、代码实践、模型评估与选择、 网格搜索、网格搜索代码实践。
第四章 数据类型代码实践：认识向量、向量的创建与使用、Labeled point、 Local matrix、分布式矩阵和代码实践。
第五章 统计分析：统计分析概述、简单数学统计、相关系数、假设检验。
第六章 数据预处理：数据预处理概述、空值处理、缺失值定义、数据类型转换、重复值处理。
第七章 特征提取：特征提取概述、CountVectorizer、Word2Vec、TF-IDF(词频-逆文件频率)、FeatureHasher。
第八章 特征转换：特征转换概述、标准化、最小最大标准化、最大绝对值标准化、标签和索引转换、向量索引、独热编码、分桶、分词、停用词、二元化。
第九章 特征选择：特征选择概述、向量切片、R 模型公式、卡方特征选择。
第十章 聚类：K-means 聚类概述、K-means 代码实践、二分 K 均值概述、二分 K 均值代码实践。
第十一章 协同过滤：协同过滤概述、基于用户的协同过滤实践、基于物品的协同过滤实践。
第十二章 频繁模式挖掘：频繁模式挖掘简介、关联规则(FP-Growth)算法介绍、关联规则(FP-Growth)案例代码实践、频繁模式挖掘简介回顾、关联规则 (PrefixSpan)算法介绍、关联规则(PrefixSpan)案例代码实践。
第十三章 分类与回归：分类和回归概述、线性回归代码实践、线性分类代码实践、贝叶斯概述、朴素贝叶斯算法举例、贝叶斯案例代码实践、决策树概述与算法介绍、决策树分类、决策树回归。
第十四章 推荐系统：推荐系统概述、推荐系统的效果评估指标、推荐系统案例实现。
实训手册 18 份
实训环境 18 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Pipeline 代码流程初步实践、Pipeline 各个子环节案例实践、算法选择和调优策略案例实践、本地向量、矩阵、LabelPoint 案例代码实践、分布式矩阵案例代码实践、基本统计案例代码实践、数据预处理案例代码实验、特征提取案例代码实验、特征转换案例代码实验、特征选择与应用案例代码实验、聚类案例代码实验、协同过滤案例代码实验、关联规则(FP-Growth)案例代码实验、 关联规则(PrefixSpan)案例代码实验、线性分类与回归案例代码实验、贝叶斯算法案例代码实验、决策树算法案例代码实验、基于用户的协同过滤推荐系统综合实验。
大数据实训方案 第23篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为各行各业的重要支撑。为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据处理与分析能力，我参加了此次大数据技术实训。本次实训的主要目的是掌握大数据处理平台的搭建、数据的采集与清洗、数据分析与挖掘等技能，并通过实践操作，增强对大数据技术的理解与应用能力。
二、实训内容与过程
1. 大数据处理平台的搭建
在实训的初始阶段，我们学习了如何搭建大数据处理平台。通过安装和配置Hadoop、Spark等开源大数据框架，我们深入了解了大数据处理平台的基本原理和运行机制。在搭建过程中，我们遇到了不少挑战，但通过查阅资料和团队合作，最终成功完成了平台的搭建。
2. 数据的采集与清洗
数据的采集与清洗是大数据处理的第一步。在实训中，我们学习了如何使用Flume、Kafka等工具进行数据的采集，并通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理。在实际操作中，我们遇到了一些数据质量不高的问题，如数据格式不统一、存在重复数据等。针对这些问题，我们制定了相应的数据清洗规则，成功提高了数据的质量和完整性。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据处理的重要环节。在实训中，我们学习了如何使用Hive、HBase等工具进行数据的分析和挖掘。通过对数据的统计分析、关联分析、聚类分析等内容的学习和实践，我们发现了数据中隐藏的规律和价值。同时，我们也学会了如何构建直观简明的计算表格，将各个表格通过数学公式及模型联系起来，为项目的经济分析提供了有力的支持。
三、实训成果与收获
通过本次实训，我深入了解了大数据技术的原理和应用方法，掌握了大数据处理平台的搭建、数据的采集与清洗、数据分析与挖掘等技能。同时，我也学会了如何运用Excel等软件进行数据的'整理和分析，提高了我的数据处理能力。此外，实训中的团队合作也让我学会了如何与他人协作解决问题，提高了我的沟通能力和团队协作能力。
四、总结与展望
本次大数据技术实训让我受益匪浅。我不仅掌握了大数据技术的基本知识和应用技能，还提高了自己的数据处理能力和团队协作能力。在未来的学习和工作中，我将继续深入学习大数据技术，不断探索新的应用场景和解决方案。同时，我也将积极参与相关实践项目，提高自己的实践能力和解决问题的能力。我相信，在大数据技术的支持下，我将在未来的学习和工作中取得更加优异的成绩。
大数据实训方案 第24篇
1.项目资料和项目指导手册
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 50 页
实训项目详细步骤说明：配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密；安装 JDK；安装､配置､启动 Zookeeper 集群；安装､配置､启动 Hadoop 集群；安装､配置 Hive；安装､配置 Sqoop；对数据集进行预处理；将数据导入到数据仓库 Hive；简单查询分析；查询条数统计分析；关键字条件查询分析；根据用户行为分析；用户实时查询分析；Hive 预操作；使用 Sqoop 将数据从 Hive 导入 MySQL｡
大数据实训方案 第25篇
项目实习共一个月，分四个阶段，项目实习时间：8:30-12:00 14:00—17:00
第一阶段1天时间，实习项目启动。主要内容：
1） 在学校组织召开启动动员大会，介绍实习项目组织形式；
2） 企业工程师对实习项目的背景、实现过程及所需的知识技能，对本次项目实习的意义，实习的考核进行讲解；
3） 进行项目分组（3人一个小组，指定一名小组长，方便项目协同及联络）；4） 学生从企业提供的项目池中选择适合自己的项目。项目池内收纳了不同难易程度的实习项目，项目涉及行业包括但不限于：新零售、互联网、金融保险、交通运输等。根据选择项目不同，进入不同的QQ交流社群。
5） 指导实习学生下载实习环境和相关资源包并完成本地环境搭建。
第二阶段约15天时间，根据学生所选实习项目，企业提供一个企业实战项目和相关视频课程供学生自学。学生在本地实习环境中，在企业技术人员的指导下，完成类似项目学习和实践，使学生具备实习项目所需的前置知识技能，并了解企业数据挖掘项目开发的整个流程。学生也可通过泰迪云课堂，免费学习大数据相关方面的分析技术和工具，如R语言/Python、TensorFlow及相关项目案例等。本次项目实习，要求学生每天撰写实习日志，并当天提交至本次项目企业班主任，实习日志严格按照提供的模板进行撰写，不能弄虚作假，实习日志将作为实习成绩考核的重要依据。
第三阶段约13天时间，以项目小组合作完成实习项目为主，在本阶段开始，学生通过前阶段企业实战项目和相关视频课程的学习，在企业技术人员的指导下，完成实习项目的开发。学生在实习过程中遇到的问题，可以进行远程咨询，企业工程师进行答疑。实习项目以小组形式独立完成，在整个实习过程当中，小组成员不仅提高了自身的技能，也提高了团队协同能力，也让学生在实习过程当中锻炼人际交往关系，增进同学之间的感情，实习日志和第二阶段一样，学生每天撰写实习日志，提交给本次项目企业班主任，为后续考核提供材料支撑。
第四阶段1天时间，实习项目总结，主要工作：
1） 在企业或学校现场，校企双方领导出席项目总结会，对本次项目实习过程存在的问题及经验进行总结。校企双方就本次项目实习进行交流，广泛吸取学生的意见和老师的反馈。
2） 为实习学生颁发企业实习证明和CBDA大数据挖掘工程师证书（初级），并为优秀学生颁发优秀实习生证书，（注：根据学生个人自愿，并经考核合格后，可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发“高级大”专项技术证书，证书可登录国家工信部考试中心官网查询，全国通用，该证书可作为学生求职、定级的参考。）
3） 优秀实习学生团队介绍实习心得。
4） 企业工程师现场对大数据就业、市场前景、薪酬待遇、职业生涯定位，以及学生就业心态的疏导进行讲座和答疑。
1）项目实习联合教学团队
学生所在高校的老师+泰迪科技师资，共同监督学生完成实习项目。
Ø 所在地高校老师组织学生集体实习。（1名学校班主任+1名学生助理）
Ø 企业导师监控线上学习数据，把控学习进度。（1名企业班主任+2名技术人员）
2）项目进度监控
跟进学生项目处理进度，确保学生开展路线方向正确。
Ø 项目开展过程中，定期完成项目任务，根据完成情况，导师形成评价反馈。
Ø 根据学生实习情况，整理出现的问题，组织统一答疑，避免问题重复出现。
3）学生能力监控
关注学生对知识的应用程度，帮助学生最大限度发挥实力。
Ø 在开展项目前，对学生进行摸底考试，确保学生有能力解决项目任务。
Ø 项目开展过程中，根据任务的完成情况，评定学生的技能应用能力，提供能力强化方案。
本次实习项目为新零售-无人智能售货机商务数据分析：通过对某区域自动售货机的销售数据进行商务数据分析，帮助经营者了解客户需求，掌握商品需求量，给出合理的营销方案，项目实习时间为两个星期。
1） 实现工具：Python3
2） 前置知识：Python编程基础、MySQL数据库基础、Python数据分析基础
3） 项目核心：数据可视化、售货机画像、销量预测、营销策略
4） 掌握技能：全面实践商务数据分析流程包括数据处理、数据探索、数据建模等；使用Python语言作为工具亲手实现数据的Python可视化效果绘制；体验基础的五边形像技能；对商品销量进行预测
5） 学习收益：获得企业实习证明；获得CBDA大数据分析工程师证书（初级，优秀者可获中级）；丰富个人GitHub，项目论文、代码片段上传到GitHub存档。面试时，可直接向面试官展示自已的项目经验；提供个人简历优化推荐服——为优秀结业生引荐大数据公司
6） 项目内容
任务1：数据预处理与分析
根据实际项目需求对数据进行预处理
计算每台售货机每个月平均交易额和日均订单量
任务2：数据可视化
掌握Python可视化基础，了解可视化含义
对任务1处理后的数据进行可视化分析，并给出分析结论
任务3：售货机画像的探索
根据热销商品绘制5台售货机画像
根据画像及分析制定合适的营销策略
任务4：销量预测
预测售货机三个月内热销前10的商品未来一个月的销量
根据预测值，给出5台售货机未来一个月货品的补充计划
7） 项目流程
j 加入项目群：班主任随时跟进，问题实习解答
k 学习前置知识：提供项目所需知识的在线课程，快速掌握项目前置技能
l 项目实践：获取项目需求，动手做项目，并提交项目报告
m 项目验收：对项目成果进行验收，指导改进项目成果
n 项目存档：指导学生将项目成果上传至个人GitHub
o 答疑服务：常规群内答疑+视频集中答疑
大数据实训方案 第26篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 14 章
第一章 Scala 简介：Scala 发展历史､､ Scala 的特性､ Scala 依赖环境､Scala 与 Java 的联系与区别 ｡
第二章 Scala 安装及环境配置与使用：JDK 的安装与配置､Scala 的安装与配置､ Scala 命令行的使用､单词计数案例介绍､单词计数案例部分实现｡
第三章 数据类型：整型､ 浮点型､字符型､字节型､布尔型､数据类型转换､与 Java 对比 Scala 特有的类型｡
第四章 基础语法：IDEA 中 Scala 的使用､区分大小写､命名规则､注释､空行和空格､换行符､定义包､导包引用､隐式导入､操作符､其他语法､异常处理｡
第五章 变量：什么是变量､变量声明､变量类型的声明､变量的类型族谱､多个变量的声明｡
第六章 访问修饰符： 访问修饰符概述､私有(Private)成员､保护(Protected) 成员､公共(默认)成员､作用域保护｡
第七章 流程控制-条件分支： 流程控制概述､双分支结构､多分支结构､IF ELSE 嵌套语句､ CASE … WHEN 语句｡
第八章 流程控制-循环：循环概述､ for 循环､ while 循环｡
第九章 方法与函数：方法与函数的定义､ 方法与函数的区别､ 方法声明､ 方法调用､柯里化､ 闭包､ Scala 常见函数､数学函数､高阶函数､嵌套函数､偏应用函数｡
第十章 类和对象：类和对象的定义､类属性､类的构造函数､类的继承､特质､类型参数｡
第十一章 集合：集合概述､､数组和元组､列表､集合 Set､Map 映射､迭代器概述､ 迭代器基本方法､迭代器常见方法｡
第十二章 Scala 模式匹配：什么是模式匹配､模式匹配的语法､值匹配､对象匹配 ､类匹配､数组匹配､列表匹配､元组匹配｡
第十三章 Actor 模型：Scala 多线程编程､Actor 创建､启动､消息收发､ Actor 生命周期､异步消息和 Future｡
第十四章 单词计数综合案例： 单词计数在大数据里的应用场景､单词计数实现的关键思路､结果输出､main 方法实现｡
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
实验一：Scala 让计算机对世界说：你好!
实验二：Scala 初步体验：如何给单词计数为 1
实验三：定义不同数据类型的变量，赋值后运行查看
实验四：导包引用的方式将文本段落分割为单词集合
实验五：使用变量
实验六：访问修饰符的应用
实验七：电商 PV 计数分类案例
实验八：循环输出文本中的一个一个的单词
实验九：定义一个给文本单词计数为 1 的方法和函数
实验十：不同工种的计数员对文本单词进行计数
实验十一：使用 Map 映射实现单词计数后累加
实验十二：迭代器创建，迭代器核心方法实践
实验十三：不同类别的商品贴价格标签70
实验十四：Actor 模型编程，Actor 创建并启动
实验十五：Actor 模型编程，Actor 发送消息
实验十六：单词计数综合案例
大数据实训方案 第27篇
为了满足大数据研究实训的需求，实训室应具备以下设施要求：
1．计算机硬件：实训室应配备高性能的服务器和计算机集群，以支持大规模数据处理和分析。服务器应具备高计算能力、大内存和充足的存储空间。
2．数据存储：实训室应建立稳定可靠的数据存储系统，包括分布式文件系统（如HDFS）、数据仓库（如Hive）等，以支持海量数据的存储和管理。
3．软件工具：实训室应安装和配置常用的大数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，以及数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。
4．网络环境：实训室应拥有高速稳定的网络环境，以确保数据传输的效率和安全性。
5．显示设备：实训室应配备足够数量的显示器和投影仪，方便学生进行数据展示和报告分享。
大数据实训方案 第28篇
1.功能要求
此设备主要用于嵌入式单片机、深度学习及神经网络综合训练，以主流深度学习框架为基础，配备惯性导航、摄像头等多种传感器，可实现模型导航、路径规划、 红绿灯、限速标志等交通标识识别等功能。
运动组件
(1)移动方式：四轮驱动结构｡
(2)导航方式：视觉导航｡
(3)供电方式：锂电池供电，系统层 ｡
(4)控制方式：远程控制与本机 7 寸显示控制｡
机体组件
(1)车身尺寸：350*270*300mm(长宽高)､净重约 ；
(2)电机：4 路直流带霍尔编码器电机；
(3)底盘：全铝合金车体，RCFE 车轮 2 组；
控制组件
(1)主处理器：主处理器 Intel i5 4G SSD 64G ；
(2)主控 muc：AVR ATmega2560，辅助 mcu：AVR ATmega48P；
(3)显示：7 寸 LCD 显示屏｡
(4)通信接口：3 路串口､1 路 IIC 通信､1 路 USB 转串口､7 路超声波传感器控制接口；
(5)20P 专用接口，5V､12V 电源输出，1 路串口，1 路 IIC 接口，5 路 ADC 采样，3 路 PWM 输出，4 路双向 IO 口，方便扩展外部器件；
传感组件
(1)1 路蜂鸣器､4 路 12V 直流电机驱动､4 路 LED 输出､蓝牙通信､电子罗盘､6 轴角加速度传感器､8 路 D/A 信号转换；
(2)双摄像头配置､像素 720P､对角 70 度､水平 55 度､YUY2/10-15 帧/S；
(3)8 路红外循迹传感器；
(4)7 组 16mm 超声波收､发探头；
软件平台
(1)软件系统： ；
(2)软件编程语言：Python；
(3)深度学习框架：paddlepaddle､pytorch｡
教学实践配套：提供教学资料｡
配套赛道
（1）材质：保利布
（2）尺寸大小：4*4 米
（3）包含元素：人行道、限速标志、转弯标志、直行标志等交通标识。
大数据实训方案 第29篇
（1）开放化管理的实训平台
大数据项目实训平台作为一个通用的项目实训管理系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据学校或机构的特定需求进行定制，内置大数据、云计算和人工智能等领域的实训实战课程资源。这些资源不仅包括传统的教案、教程、PPT和课件，还涵盖了微课、实训指导书和配套材料等多样化的教学内容。
（2）实训环境全覆盖
实训平台具备强大的镜像管理功能，支持多种格式的镜像文件上传，包括QCOW2、QCOW2C、VDI、VMDK、IMG、TAR等。这意味着无论教师或学生使用哪种虚拟化技术或工具创建的镜像，都可以方便地上传到平台进行管理和使用。此外，平台还兼容多种主流操作系统，如Windows 7、Windows 8、Windows 10、Windows 2008、Windows 2012，以及Linux发行版如CentOS、RedHat和Ubuntu等。
这种广泛的操作系统支持为学生提供了一个全面的实验环境，使他们能够在不同的操作系统上测试实训同一项目。这对于培养学生的实践能力、问题解决能力以及系统兼容性理解至关重要。通过在实际环境中测试项目的兼容性、稳定性和实用性，学生能够更好地理解不同操作系统之间的差异，以及如何在这些差异中优化和调整项目。
（3）部署简单，方便实用
可视化界面集群部署平台具备强大的集群管理能力、高可用特性、灵活的互通性、外网连接能力以及便捷的操作体验，是云计算领域的一款优秀产品。
具有一系列突出的特点：
1.集群管理：该平台可以在集群内管理云主机，这意味着用户可以轻松地部署、监控和维护大规模的云主机集群。
2.高可用特性：提供高可用性是云计算平台的重要特点之一。这意味着即使在硬件故障或网络中断的情况下，平台也能保证服务的连续性和数据的可靠性。
3.物理机与虚拟机互通：即使物理机和平台虚拟机位于不同的网段，它们之间也能实现互通。这种设计使得用户可以在不同的网络环境中灵活地部署和管理资源。
4.外网连接能力：当服务器可以连接到外网时，实验云主机同样可以连接外网。这为用户提供了更大的灵活性和便利性，可以在需要时轻松访问外部资源和服务。
5.拖拽式创建云主机和网段：平台提供拖拽式的操作界面，用户可以通过简单的拖拽动作来创建云主机和网段。这种直观、易用的操作方式大大降低了使用门槛，提高了工作效率。
（4）在线提交实验报告
该平台不仅提供了强大的实训环境管理和资源支持，还集成了完善的实训文档管理和成绩统计功能，以支持实训教学的全流程管理。学生以小组为单位在线提交实训报告，老师可在线评分和填写评语，平台可自动生成成绩统计报表。
（5）支持校外导师共同教育
该实训平台的设计非常先进，不仅考虑到了学校的教学需求，还充分结合了企业的实际经验，为实施学生培养双导师制或企业师资入校制度提供了全方位的支持。具体来说，该平台在以下方面为学校和企业合作提供了便利：
1.企业导师参与教学：平台支持邀请企业导师参与教学，特别是在大数据、云计算等专业技术实训课程方面。企业导师可以通过平台上传项目资料、维护学生名单和小组成员，确保学生能够接触到最新的行业知识和技术。
2.多导师协同管理：在双导师制下，平台允许多位导师同时管理同一个项目。每位导师都可以根据自己的职责和专长，上传项目资料、维护学生名单、管理项目实训虚拟机等，确保项目的顺利进行。
3.在线批阅实训报告：平台支持在线批阅实训报告，企业导师和学校导师都可以方便地在平台上对学生的实训报告进行批改、评分和写评语。这大大提高了批改效率，同时也使学生能够及时获得反馈。
4.项目通知与沟通：平台提供项目通知发布功能，企业导师和学校导师可以通过平台发布项目相关的通知和公告，确保学生及时获取项目信息。同时，平台还支持师生之间的在线沟通和交流，促进师生之间的互动和合作。
5虚拟机管理：针对大数据和云计算等需要特殊环境的实训课程，平台提供了虚拟机管理功能。每位导师都可以根据项目需求为学生分配和管理虚拟机资源，确保学生在一个安全、稳定的环境中进行实训操作。
大数据实训方案 第30篇
参考颜色为黑色,尺寸不小于高2000*宽600*深1000mm,允许±10mm误差;材质为冷轧钢板。
立柱厚度不小于,立柱间距不大于485mm;层数不少于4层。
配置机柜内散热设备和风扇,侧板可拆卸;采用开放式层板设计,侧板可按需拆装,便于管理设备并加速散热。上下位置均设置布线接口。
配备五金旋转锁以保护内部设备的安全,避免他人擅自操作。底部设有接地保护,确保操作安全。电源插座数量不少于1个。
大数据实训方案 第31篇
专修班采用_技术讲授+实验+案例实训_模式，按照“大数据基础-大数据系统与工具-大数据核心技术”的学习线路,精理论重实践，涵盖了大数据核心技术知识体系：Hadoop生态圈（分布式文件系统HDFS、并行处理的框架MapReduce编程等）、大数据仓库Hive、分布式数据库HBase与核心开发技术Spark等相关知识与工具的学习，掌握大数据前沿领域技术，初步具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力。具备从事大数据系统开发、集成、维护工作，以及大数据管理、咨询、教育培训工作的知识、能力素质。
1.通过大数据基础、大数据系统与工具的学习，了解大数据体系结构的部署模式，初步掌握大数据平台搭建或部署典型环境、大数据系统开发工具与方法。
2. 通过大数据核心技术的学习，掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，学生可以从“大数据技术的视角”考虑解决方案，具备一定的大数据应用系统的设计、开发和部署的能力。并能够运用大数据模式与技术解决相关专业领域或社会问题的能力。
3.具有正确的人生观、世界观及公民意识；具有良好的职业道德和团队合作精神；具备领导意识和才能；具有较强的工程素养及人文精神；具有健全的人格及较强的社会责任感。
大数据实训方案 第32篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库:章节配套课后作业
试卷:2 套
课件 PPT 10 章,15 份
第一章 数据可视化简介 1-可视化概念:数据可视化简介、数据可视化分类、数据到视觉通道的映射、大数据可视化简介。
第一章 数据可视化简介 2-基本图表:图表设计过程、常用的基本图表、图表的选择、数据可视化 6 步法、数据可视化工具简介。
第二章 可视化色彩:色彩基础、合理配色、色彩配色技巧、可视化配色分享。
第三章 Excel 可视化模块: Excel 简介、Excel 绘图基础、Excel 绘制对比图、Excel 绘制分布图。
第四章 Numpy 科学计算模块:Numpy 简介、创建 NumPy 数组、NumPy 数组属性、NumPy 数组操作、 NumPy 常用函数。
第五章 Matplotlib 可视化模块:matplotlib 库简介、图表中的元素、绘制曲线、绘制柱状图、绘制其他类型的图表。
第六章 Pandas 数据分析模块 1-数据结构:Pandas 基础、Pandas Series、Pandas DataFrame。
第六章 Pandas 数据分析模块 2-数据处理:Pandas IO、Pandas 数据处理-缺失值、 Pandas 数据处理-重复值、Pandas 数据处理-数据替换、 Pandas 数据处理-数据合并。
第七章 Seaborn 可视化模块 1-seaborn 简介:Seaborn 简介、 Seaborn 风格选择、Seaborn 调色功能。
第七章 Seaborn 可视化模块 2-数据分布可视化:seaborn 内置数据集、数据分布可视化 、分类数据可视化。
第八章 Bokeh 可视化模块 1-基础属性设置:Bokeh 简介、基本设置、Toolbar 工具栏设置、布局设置、转换数据源。
第八章 Bokeh 可视化模块 2-绘制图表:绘制散点图、绘制折线图、绘制面积图、绘制单系列柱状图、绘制多系列柱状图。
第九章 Pygal 可视化模块:Pygal 简介、 Pygal 绘制折线图、 Pygal 绘制柱状图、 Pygal 绘制 XY 线图、Pygal 绘制饼图、Pygal 绘制雷达图。
第十章 Pyecharts 可视化模块 1-Pyecharts 基础:Pyecharts 简介、设置图表全局配置项、设置图表系列配置项。
第十章 Pyecharts 可视化模块 2-绘制常用图表:绘制 3D 柱状图、绘制折线图、绘制散点图、绘制饼图、绘制雷达图、绘制词云图、绘制地图。
实训手册 17 份
实训环境 17 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容:python 数据可视化环境搭建、数组对象的元素操作、使用 Matplotlib 绘制条形图、使用 Matplotlib 绘制其他类型图表、对 Pandas 库中的数据结构进行操作、使用 Pandas 库进行数据清洗、pandas 进行数据分析实战、Seaborn 库的主题及调色板应用、Seaborn 库数据分布可视化、使用 Seaborn 库可视化分类数据、Bokeh 库基本属性设置、Bokeh 库绘制数据源转换及常用图表绘制、Bokeh 库绘制柱状图、使用 Pygal 库绘制图表、Pyecharts 使用基础、使用 Pyecharts 绘制常用图表、学情统计可视化面板。
大数据实训方案 第33篇
教学大纲 1 份
教学日志 1 份
课程标准 1 份
作业库:章节配套课后作业
试卷:2 套
课件 PPT 9 章,18 份
第一章 HBase 概述:HBase 基本概述、HBase 技术特点、HBase 应用场景、HBase 优劣势。
第二章 HBase 的数据模型:HBase 数据模型概述、HBase 逻辑视图、HBase 物理视图、HBase 核心概念详解。
第三章 使用命令行操作 HBase 数据库:HBase Shell、DDL 相关命令使用、DML 相关命令使用。
第四章 Java API 基础:CRUD 操作:客户端 API 概述、建立客户端与服务端连接、 HBaseAPI 管理表、单行插入数据、批量插入数据、Scan 方式扫描获取数据、Get 方式精准获取数据、删除数据。
第五章 HBase 技术内幕:写数据流程、刷写数据机制、StoreFile 合并机制、Region 拆分机制、HBase 数据读流程。
第六章 HBase 过滤器:过滤器技术内幕、比较过滤器、专用过滤器、分页过滤器综合案例。
第七章 数据迁移: HDFSToHBase、 HBaseToHDFS、框架集成的 BulkLoad、自定义 BulkLoad。
第八章 表的设计:表的设计概述、表的设计思路、行键的设计。
第九章 短视频项目实战:短视频项目综合概述、短视频项目表设计、常量类、工具类、发布短视频、发布短视频功能实现、短视频写入内容表功能实现、短视频写入推荐表功能实现、发布短视频功能整体测试、删除短视频、删除短视频功能实现、删除内容表中短视频功能实现、删除推荐表中关系数据功能实现、删除短视频功能整体测试、关注用户、添加关注功能实现、关系表中添加用户关系功能实现、推荐短视频功能实现、添加关注功能整体测试、取关用户、取关用户功能实现、取关用户功能整体测试、根据用户 ID 获取短视频数据、根据用户 ID 获取短视频数据功能实现、根据用户 ID 获取短视频数据功能整体测试、获取用户推荐数据、获取用户推荐数据功能实现、获取用户推荐数据整体测试。
实训手册 18 份
实训环境 18 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容:HBase 环境搭建、HBase 命令行使用、HBase DDL API 基本使用、HBase DML API 基本使用(上)、HBase DML API 基本使用(下)、HBase API 综合使用、过滤器的使用(上)、过滤器的使用(下)、分页过滤器综合使用、数据迁移(HDFS_To_HBase)、数据迁移(HBase_To_HDFS)、数据迁移(BulkLoad)、HBase 短视频综合项目(一)、HBase 短视频综合项目(二)、HBase 短视频综合项目(三)、HBase 短视频综合项目(四)、HBase 短视频综合项目(五)、HBase 短视频综合项目(六)。
大数据实训方案 第34篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 16 章，16 份
第一章 大数据平台概述：产生大数据平台的动力；大数据的产生；Hadoop 简史；Hadoop 生态系统｡
第二章 Hadoop 平台架构：Hadoop 概述；HDFS 体系架构；MapReduce 计算框架； MapReduce 举例｡
第三章 Hadoop 管理与使用：Hadoop 命令行；HDFS 命令行； HDFS 命令行使用 ｡
第四章 Hive 平台架构：Hive 简介； Hive 体系结构； Hive 的运行机制；Hive与数据库的比较｡
第五章 Hive 的管理：Hive 的常用命令；Hive CLI 命令行｡
第六章 ZooKeeper系统架构：ZooKeeper概述；ZooKeeper核心概念；ZooKeeper 系统架构;ZooKeeper 操作流程；ZooKeeper 应用场景｡
第七章 ZooKeeper 管理和使用：ZooKeeper 命令行；对 znode 进行增删改查； 其它指令；ACL 操作｡
第八章 HBase 系统架构： HBase 概述；HBase 的架构｡
第九章 HBase 的管理：HBase 监控检测工具； 快照管理； 导出､导入命令；节点管理； 检测 HBase 系统的状态｡
第十章 Sqoop 架构与使用：Sqoop 简介；Sqoop 架构；Sqoop 的工作原理；Sqoop 的基本使用；导入数据到 HDFS； 导出 HDFS 数据｡
第十一章 Pig 系统架构：Pig 简介； Pig 架构； Pig Latin 数据模型｡
第十二章 Pig 的使用：Pig 的调用方式；Pig Latin 常用语法； Pig Latin 语句的使用｡
第十三章 Flume 系统架构： Flume 简介；Flume 架构； Flume 案例｡
第十四章 Flume 使用：Flume 配置；采集目录到 HDFS；采集文件到 HDFS｡
第十五章 Ambari 介绍：Ambari 概述； Ambari 的基本架构；Ambari 代码架构； Ambari 功能介绍｡
第十六章 Ambari 的使用：Ambari 主页功能；Ambari 控件功能；Hosts 和 Alerts 控件功能；Cluster Admin 控件功能｡
（二）课程级实训库
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
实验一：Linux 常用命令的使用
实验二：Hadoop 环境搭建
实验三：Hadoop 管理实验
实验四：Hive 安装与配置
实验五：Hive 管理操作
实验六：ZooKeeper 安装与配置
实验七：ZooKeeper CLI 操作
实验八：HBase 安装与配置64
实验九：HBase Shell 操作
实验十：Sqoop 安装与使用
实验十一：Pig 安装与配置
实验十二：Pig 的使用
实验十三：Flume 安装与配置
实验十四：Flume 的使用
实验十五：Ambari 安装与配置
实验十六：使用 Ambari 维护大数据系统
大数据实训方案 第35篇
进行强弱电系统改造和布线,包括电源线、网络线等。
采用超五类网线、线槽、软管、PVC管等满足项目需求。
使用国标标准插座,电流和电压选择合适。根据实际需求进行施工,保证设备正常使用。
使用合适规格电线和管道,根据实际进行布线,保证设备正常使用。
根据实训室布局规划网络布线。
线缆标注来源和目的地。
装修材料、辅材、人工统包。
实训室文化氛围符合职业教育和安全规程。
张贴科学家头像、标语、警句等。制作实训挂图或挂画。
介绍实训室的教学科研服务、成果、专业方向等。
建设专业特色的文化墙,使用多层装饰面、特殊造型和立体雕刻。
大数据实训方案 第36篇
根据学员自愿，可以自行选择以下技术证书（一般为初级，优秀者中级，仍需要考核，有额外证书费用）。
十、实习地点
学生：主要在学校内或由学校指定的实习场地。
企业工程师：除第一天和最后一天到学校现场外，其余时间远程在线指导和答疑。
大数据实训方案 第37篇
(1) 本实验平台采取B/S架构,兼容主流X86操作系统。
(2) 实现用户生命周期管理,进行服务器集群部署和负载平衡。
(3) 支持虚拟机调度,包括过滤器、随机调度等方式,实现大数据群集和任务管理。
(4) 系统无单点故障,可持续7*24小时不间断运行。
(5) 与服务器虚拟化、桌面虚拟化系统无缝集成,实现资源共享。
(6) 采用CPU和I/O资源互补策略,将CPU密集型和I/O密集型虚拟机尽可能部署到同一物理服务器,以最大化利用服务器资源。
（1) 为确保虚拟机正常使用,平台所创建的固定IP资源分配给虚拟机。
(2) 平台建立的虚拟网络防火墙规则在设定后3秒内立即生效,以保证虚拟机网络正常使用。
(3) 支持多种网络模式,不同用户创建的虚拟机在网络上实现逻辑隔离,相互不产生影响。
(4) 管理平台具有SDN(软件定义网络)功能,平台内部采用虚拟网络,网络设备控制面与数据面分离,实现网络流量的灵活控制
(1) 支持虚拟机生命周期管理,包括查询、创建、删除、VNC登录。
(2) 支持使用系统镜像文件自动部署虚拟机。用户只需在启动虚拟机时挂载相应镜像,即可使用该操作系统。
（1）支持分级管理制度，提供对数据中心各种资源的管理，保证平台的可靠性､ 高效性和安全性｡
（2）支持提供不同角色的多用户管理功能，分别具有相应的对平台的管理和使用
权利｡
（1）类型：2U 高性能机架式定制一体化专用设备｡
（2）处理器：≥2*Intel Xeon Gold 5218R ( 20 核)｡
（3）内存：≥512GB DDR4 3200MHz｡
（4）硬盘：≥4* SSD｡ （5）RAID 卡：H750 8G 缓存阵列卡｡
平台采用 B/S 架构,基于灵活可扩展的技术架构搭建,无需安装其他插件;系统基于 Linux 系统部署,多工作节点分布式部署模式。
使用 Java 17 开发,Gradle 作为编译构建工具。
平台兼容主流浏览器内核,包括 Chrome、Firefox、Webkit;采用 umi+semi+redux 的 React 框架进行项目开发,使用 fiber 算法,性能更优。
平台涵盖云计算、大数据、人工智能、区块链、移动开发、Web 前端、软件测试、UI 设计等多个软件专业方向的课程内容(具体方向以项目实际需求为准),包含理论课程和实验课程。
平台定义了管理员、教师、学生三种角色,不同角色拥有不同的操作权限和资源下载权限。
管理端可管理学院组织架构、人员,以及课程管理、考试管理等,支持通过 excel 模板批量导入用户信息和导出用户信息。
教师端可学习课程、创建课程、下载资源、导出成绩、监控实验、自动阅卷、在线批改实验报告、统计分析学生学习情况等。
大数据实训方案 第38篇
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 200 页
实训项目详细步骤说明：
(1)环境搭建：配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密；安装 JDK；安装､配置､启动 Zookeeper 集群；安装､配置､启动 Hadoop 集群；安装､配置､启动 HBase 集群；安装､配置 Hive；安装､配置 Spark(Spark on Yarn)；安装､配置､启动 Kafka 集群；安装､配置 Flume｡
(2)构建工程：创建项目工程；创建日志数据生成模块；创建 flume 日志消费模块；创建 SparkStreaming 实时存储模块；创建 HBase 数据查询模块；创建 Hive 离线任务模块；创建 SparkSQL 离线分析模块；创建 SparkMLlib 预测模块；创建 web展示模块｡
(3) 日志数据生成模块：模块功能说明｡
(4) flume 日志消费模块：模块功能说明；模块架构说明；创建 stock_flume 模块项目层级结构；添加 Maven 依赖；编写 Flume 数据实体类；实现自定义过滤器；编写将数据从磁盘写入到 HDFS 同时写入到 kafka 的 flume 配置文件；编写 flume
任务启动脚本｡
(5) SparkStreaming 实时存储模块：模块功能说明；模块架构说明；创建stock_streaming 模块项目层级结构；添加 Maven 依赖；编写配置文件；编写加载配置类；编写 Kafka 工具类；编写 HBase 工具类；实现 SparkStreaming 实时消费 kafka 中的数据并将数据写入到 HBase；编写 Spark 任务启动脚本；
(6) HBase 数据查询模块：模块功能说明；模块架构说明；创建 stock_hbase 模块项目层级结构；添加 Maven 依赖；编写 配置文件；编写 HBase配置类；编写 domain 层的类；编写 service 层的类；编写 controller 层的类；编写启动类｡
(7) Hive 离线任务模块：模块功能说明；模块架构说明；编写 Hive SQL 文件｡
(8) SparkSQL 离线分析模块：模块功能说明；模块架构说明；创建 stock_offline模块项目层级结构；添加 Maven 依赖；编写配置文件；编写加载配置类；实现 SparkSQL 读取 Hive 数据进行分析并将结果写入 MySQL；编写 Spark 离线任务启动脚本｡
(9) SparkMLlib 预测模块：模块功能说明；模块架构说明；创建 stock_mllib 模块项目层级结构；添加 Maven 依赖；编写配置文件；编写加载配置类；实现 SparkML 读取 Hive 股票数据，通过线性回归算法对股票价格进行预测；编写 SparkML 任务启动脚本｡
(10) web 展示模块：模块功能说明｡
(11)项目部署运行：项目部署运行顺序说明；项目部署运行前准备；日志数据生
成模块运行；SparkStreaming 实时存储模块部署运行；Flume 日志消费模块部署运行；Hive 离线任务模块运行；SparkSQL 离线分析模块部署运行；SparkMLlib 预测模块部署运行；HBase 数据查询模块运行；web 展示模块运行｡
大数据实训方案 第39篇
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 100 页
实训项目详细步骤说明：
(1)环境配置：配置 hosts IP 映射､配置 ssh 免密､安装 JDK､安装配置启动Zookeeper 集群､安装配置启动 Hadoop 集群､安装配置启动 HBase 集群､安装配置启动 Spark 集群､安装配置启动 Kafka 集群
(2)构建工程：下载项目中需要的相关配置文件 ､创建项目工程､添加 Maven 依赖､创建生产者模块 ､创建数据模型模块､创建实时流数据分析模块｡
(3)创建 Kafka 主题：创建主题需求说明､创建主题核心实现｡
(4)生成交通数据：数据格式说明､数据种类说明､生成监测点数据需求说明､生成监测点数据测试需求说明､生成监测点数据测试需求实现｡
(5) HBase 数据库建模：HBase 数据库建模配置参数说明､HBase 工具类需求说明｡
(6) 监测点监测数据实时分析：消费者配置文件需求说明､监测点数据解析需求说明､维护 Kafka 消费偏移量需求说明､监测点数据分析工具类需求说明､监测点数据
分析需求说明｡
(7)程序整体执行：确认集群服务是否启动、启动工程、查看运行结果。
大数据实训方案 第40篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为当今社会的热门话题。为了让我们大学生更好地掌握大数据技术，提高数据处理和分析能力，学校组织了大数据技术实训课程。本次实训通过实践项目，使我们深入了解大数据技术的基本原理和应用场景，提高解决实际问题的能力。
二、实训内容与过程
1. 大数据基础知识
在实训初期，我们首先学习了大数据的概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们对大数据有了初步的`认识。
2. 数据采集与存储
接着，我们学习了如何利用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。在实践操作中，我们亲手搭建了数据采集和存储环境，并进行了数据导入和导出操作。
3. 数据处理与分析
在掌握了数据采集与存储的基础上，我们进一步学习了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，并学习了数据清洗、数据转换和数据分析的技能。通过实践项目，我们深入了解了数据处理和分析的流程和技巧。
4. 大数据应用开发
最后，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我们完成了一个基于大数据技术的实际应用项目。在这个过程中，我们充分运用了所学知识，提高了解决实际问题的能力。
三、实训成果与体会
通过本次实训，我们深入了解了大数据技术的原理和应用场景，掌握了大数据技术的核心技能。在实践项目中，我们成功地将理论知识应用于实际，提高了解决实际问题的能力。同时，我们也体会到了团队协作的重要性，学会了与他人合作、沟通和协调。
在实训过程中，我们也遇到了一些困难和挑战。例如，在数据处理和分析过程中，我们需要处理大量的数据，并对其进行清洗和转换。这需要我们具备扎实的编程基础和数据处理能力。此外，在系统设计和开发过程中，我们也需要考虑系统的稳定性和可扩展性，这对我们的综合素质提出了更高的要求。
四、总结与展望
本次大数据技术实训课程让我们收获颇丰。我们不仅掌握了大数据技术的基本原理和应用技能，还提高了解决实际问题的能力和团队协作的能力。在未来的学习和工作中，我们将继续深入学习大数据技术，并探索更多的应用场景和解决方案。同时，我们也将不断提高自己的综合素质和创新能力，为大数据技术的发展和应用做出更大的贡献。
大数据实训方案 第41篇
采用钢木一体成型,配备实木扶手和耐划台面,实现全封闭式结构。选用优质冷轧钢作为桌体材料,表面处理提高承重能力。
内部设计标准机柜结构,带层板固定设备,采用上下分体,便于维护。桌底预留孔位方便布线,加散热孔保证设备正常运行。
配置双层大容量抽屉,选用加厚静音滑轨,提高承重寿命;配备铝合金扣手,质感好又实用。
机箱带安全锁,避免非专业人员接触,可放置主机等设备。背面柜门可开启,便于调试。
参考颜色为银灰色,桌面可翻转(具体按需确定)。