南京大学大数据处理实验:Hadoop安装与倒排索引
下载需积分: 0 | PDF格式 | 302KB |
更新于2024-08-04
| 146 浏览量 | 举报
"这是一份关于南京大学计算机科学与技术系2017年秋季学期课程实验与课程设计的要求说明,由黄宜华和顾荣主讲,得到了Google(北京)与Intel公司中国大学合作部精品课程计划资助。课程主题为深入理解大数据-大数据处理与编程实践。实验内容涉及Hadoop的伪分布式安装、WordCount程序运行以及倒排索引的实现。实验报告的提交也有明确的规定和格式要求。"
在本次课程中,学生们将接触到以下几个关键知识点:
1. **Hadoop系统**:学生们需要在自己的本地计算机上安装并运行伪分布式Hadoop系统。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许在廉价硬件集群上处理大规模数据。伪分布式模式是在单台机器上模拟多节点集群环境,是学习和测试Hadoop功能的常用方式。
2. **WordCount程序**:Hadoop的WordCount程序是入门示例,用于统计文本中的单词频率。学生需要找到一组英文网页数据,运行这个程序并分析输出结果。这有助于理解MapReduce的基本工作流程,Map阶段将数据分片并进行预处理,Reduce阶段则对Map阶段的结果进行聚合。
3. **MapReduce**:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算。在WordCount实验中,Map函数负责拆分输入数据并生成键值对,Reduce函数则负责汇总这些键值对。学生需要理解如何在实际应用中使用MapReduce解决问题。
4. **倒排索引**:这是一种用于快速查找文档中特定词汇的数据结构。在实验2中,学生需要实现带词频属性的倒排索引,并计算每个词语的平均提及次数。这涉及到对大量文本数据的高效处理,以及在MapReduce作业中同时完成多个计算任务。
5. **实验报告**:实验报告是评估学生理解和应用知识的重要依据。报告应包括系统安装情况、实验数据说明、作业运行状态、实验结果分析、实验体会以及源代码和运行结果。这要求学生不仅要掌握技术操作,还要具备分析和总结能力。
6. **文件提交**:实验报告需按照指定格式命名并上传到指定FTP服务器,这锻炼了学生的文档管理和网络协作技能。
通过这些实验和设计任务,学生将深入理解大数据处理的核心概念,掌握Hadoop及其MapReduce模型的应用,以及如何利用这些工具解决实际问题,同时培养他们的独立思考和报告撰写能力。
相关推荐










Friday永不为奴
- 粉丝: 22
最新资源
- 革新操作体验:无需最小化按钮的窗口快速最小化工具
- VFP9编程实现EXCEL操作辅助软件的使用指南
- Apache CXF 2.2.9版本特性及资源下载指南
- Android黄金矿工游戏核心逻辑揭秘
- SQLyog企业版激活方法及文件结构解析
- PHP Flash投票系统源码及学习项目资源v1.2
- lhgDialog-4.2.0:轻量级且美观的弹窗组件,多皮肤支持
- ReactiveMaps:React组件库实现地图实时更新功能
- U盘硬件设计全方位学习资料
- Codice:一站式在线笔记与任务管理解决方案
- MyBatis自动生成POJO和Mapper工具类的介绍与应用
- 学生选课系统设计模版与概要设计指南
- radiusmanager 3.9.0 中文包发布
- 7LOG v1.0 正式版:多元技术项目源码包
- Newtonsoft.Json.dll 6.0版本:序列化与反序列化新突破
- Android实现SQLite数据库高效分页加载技巧