全国高校大数据应用赛模拟练习：Hadoop与Hive集群部署

"这份资源是一份关于大数据应用的模拟赛考前练习，涵盖了大数据平台部署、Hadoop和Hive的安装、Spark集群环境配置以及大数据预处理的部分。比赛旨在检验参赛者在实际操作中的技能，包括但不限于配置SSH免密登录、安装与配置Hadoop和Hive、设置Spark集群以及进行大数据预处理等。" 详细知识点： 1. **大数据平台部署**：数据中台是应对大规模数据处理需求的解决方案，通常基于开源框架如Hadoop和Hive构建。Hadoop提供分布式存储（HDFS）和计算（MapReduce）能力，而Hive则为数据仓库工具，简化了SQL查询在Hadoop上的执行。 2. **Hadoop安装**： - **配置SSH免密登录**：通过SSH（Secure Shell）实现节点间的无密码登录，简化集群管理，通常使用`ssh-keygen`生成密钥对，`ssh-copy-id`将公钥复制到远程节点。 - **解压Hadoop安装包**：下载Hadoop安装包，使用`tar`命令解压缩。 - **配置Hadoop环境变量**：在`~/.bash_profile`或`~/.bashrc`中设置HADOOP_HOME等环境变量，并通过`source`命令使配置生效。 - **拷贝Hadoop到其他机器**：使用`scp`命令将Hadoop安装包复制到集群所有节点。 - **初始化Hadoop集群**：执行`hadoop namenode -format`初始化NameNode。 - **启动Hadoop集群**：启动DataNode、ResourceManager、NodeManager等服务，最后通过`jps`命令验证各服务是否正常运行。 - **访问Web UI**：通过浏览器查看NameNode的50070端口，监控集群状态。 3. **Hive安装**： - **安装MySQL**：Hive通常依赖外部数据库作为元数据存储，这里使用MySQL。 - **创建数据库**：在MySQL中创建以队伍组名命名的数据库。 - **配置Hive元数据库**：修改`hive-site.xml`，指定元数据库驱动为MySQL的JDBC驱动。 - **启动Hive**：启动Hive服务并验证，通过`show databases;`查看已创建的数据库。 4. **Spark集群配置**： - **解压Spark**：下载Spark安装包，解压并查看目录结构。 - **设置环境变量**：在`~/.bash_profile`或`~/.bashrc`中配置SPARK_HOME等环境变量。 - **编辑spark-env.sh**：配置Spark环境，如设置Master地址、内存分配等。 - **编辑slaves文件**：添加从节点主机名，定义Spark集群的工作节点。 - **启动Spark集群**：启动Spark Master和Worker，验证通过`jps`命令。 5. **大数据预处理**：预处理是数据分析的重要环节，涉及数据清洗、转换、集成等。在给定的新冠肺炎数据案例中，可能包括数据导入、缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等步骤，以准备数据供后续分析使用。 这些知识点展示了大数据平台的基本运维和使用流程，对于理解大数据处理的工作原理和实践操作具有重要意义。通过这样的模拟练习，参赛者可以提升在实际大数据项目中的能力。