Spark 2.4.0实验：本地与HDFS文件操作与去重编程

本篇实验是关于大数据技术原理及应用中的Spark初级编程实践，主要目标是让学生熟悉和掌握Spark在处理数据时的关键操作和流程。实验在Ubuntu 18.04或16.04操作系统环境下进行，采用Spark 2.4.0版本和Hadoop 3.1.3版本作为基础架构。 实验的第一部分着重于基本操作，包括如何在Spark shell中访问本地文件系统，如Linux系统中的"/home/hadoop/test.txt"，通过`sc.textFile()`函数读取并统计行数。这有助于理解Spark如何与文件系统交互。接下来，学生会被引导学习如何在Spark shell中处理HDFS文件，如"/user/hadoop/test.txt"，并通过编写独立的Scala应用程序进一步实践。 实验的核心步骤包括使用Scala编写一个应用程序，这个程序不仅能够读取HDFS文件，还具备数据处理功能，如统计行数。学生需要利用`sbt`工具编译并打包成JAR包，然后通过`spark-submit`命令在Spark环境中运行。这种实践能让学员理解如何将代码转化为可执行的Spark任务。 第二部分挑战学生处理更复杂的数据操作，即实现数据去重。通过编写Spark应用程序，将两个输入文件（如A和B）合并，去除其中重复的内容，生成一个新的无重复元素的文件C。这个过程涉及到文件读取、数据合并和去重算法的实现，有助于提升学生的数据处理和Spark编程技巧。 在实验过程中，每一步都配以运行截图，以便学生直观地了解代码执行的流程和结果。这些步骤不仅有助于理论知识的巩固，还能培养实际操作的能力，使学生能够理解和运用Spark进行大规模数据处理，从而提高大数据分析的效率和准确性。 通过这次实验，学生将深刻理解Spark的分布式计算模型，掌握其核心API的使用，以及如何将代码部署到Spark集群中。这对于在实际工作中处理大数据问题，无论是实时处理还是批处理，都将大有裨益。