Hadoop项目：美国高中生分数数据处理与HLS可视化分析

资源摘要信息:"学生仪表板评估项目是基于Hadoop的项目，旨在处理和分析美国高中生的分数数据。该项目由Quantilus字型小组设计，使用Hadoop Map-Reduce进行编码，并运用Java算法进行数据处理。学生仪表板评估项目通过Hadoop技术对约100GB的CSV格式的原始数据进行清理和分析，这些数据来自Amazon集合。项目的主要用途是帮助教育机构和学生了解不同州、省份、学校和部门的教育情况，从而为学生选择目标教育场所提供便利。项目还利用了HLS（直方图、条形图、折线图和散点图）API，这是一个易于使用的数据分析库，目的是以直观的方式展示数据之间的相关性，并且这些图表还具有交互性。" 知识点详细说明： 1. Hadoop项目：Hadoop是一个开源的框架，它允许使用简单的编程模型在分布式环境中存储和处理大数据。它由两个核心部分组成：Hadoop Distributed File System (HDFS)用于存储数据，而MapReduce编程模型用于处理数据。 2. Map-Reduce编码：Map-Reduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。它将任务分为两个阶段：Map阶段（处理输入数据并产生中间结果），Reduce阶段（合并中间结果以产生最终结果）。李博扬，Phun在本项目中负责编写Map-Reduce代码，以实现对大量数据的高效处理。 3. Java算法设计：Java是一种广泛使用的编程语言，适合于各种应用开发，包括数据分析和处理。李伯阳在项目中负责使用Java编写算法，这些算法用于在Hadoop平台上执行数据的计算任务。 4. HLS（直方图、条形图、折线图和散点图）：HLS是项目中使用的数据可视化库，它能够将复杂的数据分析结果转化为直方图、条形图、折线图和散点图等直观的图表形式。这些图表可以帮助用户更容易地理解和分析数据之间的关系。 5. 数据分析和可视化：数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，使得数据的模式、趋势和异常变得容易被人类视觉系统所理解。在本项目中，HLS API被用来创建统计图表，以交互的方式展现数据的相关性和趋势，从而辅助教育机构和学生作出数据驱动的决策。 6. 大数据存储和处理：在项目中处理的原始数据量约为100GB，以CSV格式存储。这样的数据量级要求使用Hadoop这样的大数据处理技术，以确保数据能够有效地存储、处理和分析。 7. 分布式文件系统：项目中可能会用到Hadoop Distributed File System (HDFS)，这是一种在大量硬件上存储数据的方法。HDFS可以跨多台机器存储大文件，并提供高吞吐量的数据访问，这对于处理大规模数据集至关重要。 8. 项目开发团队构成：Quantilus字型小组负责项目的设计工作，表明项目可能涉及到界面设计和用户体验设计。而李博扬和李伯阳则分别负责后端的数据处理和算法实现，显示了项目开发的多方面技能组合。 项目标签为"JavaScript"，尽管在描述中未明确提及JavaScript的使用，但它可能在项目前端的开发中有所应用，例如用于实现用户界面的交互效果或者数据图表的动态展示。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了一个文件名"student-dashboard-assessment-on-localhost-master"，它暗示了项目的源代码或者资源可能以源代码管理工具（如Git）的方式存放于一个名为"master"的分支上，表明该项目的开发工作已经完成并且可以被部署和运行。