湖南大学《大数据处理技术》实验指南：实战提升大数据技能

《大数据处理技术》实验指导书是一本针对湖南大学信息科学与工程学院软件工程系的教材，由戴牡红教授编著，版权于2018年。这本书旨在通过实践操作，帮助学生深入理解并掌握大数据处理的核心技术。实验内容涵盖了多个关键环节： 1. 实验教学目标明确，强调理论与实践的结合。课程强调动手能力的培养，让学生在实际操作中掌握Hadoop、HDFS和HBase等大数据处理工具，如伪分布式安装、HBase的操作等，这些都是大数据生态系统中的基础和核心技术。 2. 实验内容包括六个部分： - 实验1和2着重于Linux操作和Hadoop操作的基础，涉及安装Linux系统、配置Hadoop伪分布式环境，目的是让学生熟悉基本的系统管理和Hadoop命令行操作。 - 实验3深入到HDFS操作，通过实际操作理解分布式文件系统的运作原理。 - 实验4则关注HBase，这是一种分布式NoSQL数据库，学生会学习如何进行数据存储和查询。 - 实验5比较NoSQL和关系数据库，让学生理解不同数据模型的优势和适用场景。 - 实验6引入MapReduce编程实践，这是处理大规模数据的常见工具，学生会在此进行初级编程训练。 - 最后，实验7是大数据项目的实战设计，包括基于“阿里巴巴大数据竞赛”的推荐系统设计，通过完整的项目流程让学生应用所学知识解决实际问题。 每个实验都有明确的目标，如熟悉操作、掌握基本技能、提升编程能力等，并要求学生独立完成实验报告，以检验学习成果。此外，书中还提供了基于“阿里巴巴大数据竞赛”的推荐系统设计作为附录，展示了理论知识在实际项目中的应用。 通过这些实验，学生不仅能加深对大数据处理技术的理解，还能提升分析、编程和项目管理等多方面的能力，为今后在大数据领域发展打下坚实基础。