HDFS操作实践：分布式文件系统实验报告

"fzu大数据基础实验4 - 分布式文件系统HDFS的常用操作与MapReduce编程实践" 在这个实验中，学生赵晓昇主要进行了大数据基础的实践，具体聚焦于分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）的操作以及MapReduce编程模型的应用。实验环境包括Linux/Ubuntu 18.04操作系统，Hadoop 3.1.3版本，JDK 1.8，以及使用Eclipse作为Java IDE进行开发。 实验三的内容是关于HDFS的常用操作，尽管没有详细列出具体的操作步骤，但通常会涉及以下几点： 1. **Hadoop伪分布式配置**：在单个节点上模拟多节点集群的环境，这是学习和测试Hadoop功能的常见方式。配置包括修改`hadoop-site.xml`等配置文件，设置HDFS和YARN的相关参数，确保NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等服务能在本地启动。 2. **HDFS基本操作**：这可能包括使用Hadoop命令行工具如`hdfs dfs`来执行文件的上传、下载、查看、删除等操作，以及使用`hadoop fsck`检查HDFS的健康状态。 实验的另一个部分是使用MapReduce解决实际问题。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在这个实验中，任务是根据给定的数据集，统计每个学生的平均分和总分，并以特定格式输出。 **MapReduce编程流程**： 1. **Map阶段**：输入数据被分割成多个块，每个块由一个Map任务处理。在MRCJL01的代码中，Map类会读取输入数据，解析每行记录，提取出classid和studentid作为key，sum和avg作为value，并将这些键值对输出到中间结果。 2. **Shuffle和Sort阶段**：Map的输出会被自动排序并分区，相同key的value会被聚集在一起，准备输入给Reduce任务。 3. **Reduce阶段**：Reduce类接收来自Map的键值对，对每个key的所有value进行聚合计算。在这个例子中，Reduce将对所有学生的成绩进行汇总，计算平均分，并将结果写入输出文件。 代码示例展示了如何定义Map和Reduce类，以及如何构建和提交Job。`Job`对象用于配置和提交MapReduce任务，`FileInputFormat`和`FileOutputFormat`分别指定输入和输出路径，而`Mapper`和`Reducer`则实现了具体的业务逻辑。 这个实验涵盖了大数据处理的基础，让学生理解了HDFS的基本操作和MapReduce编程模型的使用，为后续的大数据分析和处理打下了坚实的基础。通过这样的实践，学生可以更好地掌握大数据处理的流程，提高解决实际问题的能力。