基于hadoop的课程设计

基于Hadoop的课程设计通常涉及到大数据存储、数据清洗、数据计算和可视化等方面。以下是一个基于Hadoop的课程设计的简单流程：

1. 数据采集：从各种数据源中采集数据，例如传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等。

2. 数据清洗：使用数据清洗工具，例如Kettle和Pandas，对采集到的数据进行清洗和预处理，以便后续的数据计算和可视化。

3. 数据存储：使用Hadoop作为数据存储，将清洗后的数据存储到HDFS中。

4. 数据计算：使用底层MapReduce作为大数据计算，对存储在HDFS中的数据进行计算和分析。

5. 可视化展示：使用JavaWeb作为前端，使用Echarts作为可视化工具，将计算结果以图表的形式展示出来。

6. 机器学习：使用Kettle等工具，将机器学习算法应用于数据管道中，以提高数据分析的准确性和效率。