在2017年的全国大专生大数据比赛中，题目围绕“四合影业”公司与“TMS”大数据分析公司之间的合作展开，旨在通过大数据技术与应用解决电影市场分析问题。参赛者被要求在Ubuntu系统下部署Hadoop伪分布式平台，并优化其性能，以展示Hadoop在处理大规模数据集的能力。
首先，参赛者需在指定的Ubuntu系统环境中完成Hadoop伪分布式平台的部署。这涉及到以下步骤：
1. **环境准备**：确保Ubuntu系统已经完成了必要的升级和JDK环境的安装，这是部署Hadoop的基础。
2. **Hadoop安装**：将Hadoop文件解压缩到特定目录（如“/home/hadoop”），并将存储目录设置为赛前抽取的参数所决定。
3. **权限与配置**：Hadoop应安装在Hadoop用户目录下，并编辑相关变量，如Hadoop配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml等），以调整适合的配置参数。参赛者需提供详细的配置命令，这些命令应被记录在ans0101.txt文件中，每个命令一行，如修改Hadoop配置文件中的核心参数，或者设置合适的HDFS块大小等。
4. **性能调优**：针对计算对象，可能需要调整Hadoop的内存分配、数据块大小、副本策略等，以优化数据读写速度和处理效率。这可能涉及对Hadoop的YARN、MapReduce、HDFS组件进行优化，比如调整内存管理策略或调整MapReduce任务的分割大小。
5. **启动Hadoop服务**：启动Hadoop的守护进程，如NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等，启动命令根据赛前提供的参数执行，确保伪分布式模式下的正常运行。
6. **数据导入与处理**：使用Python编程，结合numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn等库，以及MapReduce技术和Hive（或HBase）进行数据清洗、整合、计算和分析。这包括网络爬虫技术获取的4GB娱乐行业数据，以及可能的实时流处理。
7. **成果展示**：完成以上步骤后，开发出的数据分析报告和可视化结果将成为技术展示的关键部分，它们应该能清晰地展示出不同类型电影的票房趋势、观众偏好等关键洞察，以证明Hadoop技术方案的有效性和价值。
最后，成功完成以上所有任务，将有助于“TMS”公司赢得与“四合影业”的项目合同，从而实现技术方案的商业应用和价值。整个过程强调了实际操作能力、数据处理能力以及技术方案的合理性评估。
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