大数据编程期末项目：Hadoop与Spark实践

"大数据编程期末大作业，涵盖了Hadoop基础操作、RDD编程、SparkSQL编程和SparkStreaming编程。作业内容包括在Hadoop HDFS中创建目录、上传文件、查看文件内容，以及运行MapReduce任务计算Pi值。接下来是RDD编程，涉及对CSV数据文件的处理。" 在大数据编程的领域，Hadoop是一个核心组件，它提供了分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce。在这个期末大作业中，学生需要熟悉Hadoop的基本操作，包括启动HDFS服务、创建HDFS目录、上传及查看文件内容。通过`start-dfs.sh`命令启动HDFS，使用`hadoopfs-mkdir`创建目录，`hadoopfs-put`将本地文件上传至HDFS，最后使用`hadoopfs-cat`查看HDFS中的文件内容。此外，作业还让学生体验了MapReduce的简单应用，通过运行`hadoopjar`命令提交计算Pi的作业，理解MapReduce的工作原理和参数调整。 RDD（Resilient Distributed Datasets）是Apache Spark的基础数据结构，它提供了一种可编程的弹性数据处理方式。在第二部分，学生将面临一个实际的数据处理任务，即对CSV格式的2019年部分省份高考分数线数据进行处理。CSV文件通常包含逗号分隔的数值，每个字段代表特定的信息。RDD编程会涉及读取CSV文件，进行数据转换、过滤、聚合等操作，可能需要使用Spark的API，如`spark.read.csv`来加载数据，然后运用`map`、`filter`、`reduce`等函数进行数据处理。 SparkSQL是Spark的一个模块，允许用户使用SQL或DataFrame/Dataset API来处理数据。在作业的第三部分，学生可能需要将CSV数据转换为DataFrame，注册为临时视图，然后执行SQL查询来分析数据。这有助于理解DataFrame的结构和SparkSQL如何将SQL与分布式数据处理相结合。 最后，SparkStreaming是Spark用于实时流处理的组件。学生可能需要构建一个简单的流处理应用，监听特定源（如TCP套接字或Kafka主题），接收数据流，然后实时处理这些数据。这涉及设置DStream（Discretized Stream），定义转换和窗口操作，以实现对连续数据流的分析。 这个期末大作业全面覆盖了大数据处理的关键技术，从基本的Hadoop操作到Spark的高级特性，旨在提升学生的实际操作能力和对大数据工具的理解。通过完成这样的作业，学生可以深入掌握大数据编程的实践技能，为未来在大数据领域的进一步学习和工作打下坚实基础。