华为大数据实时分析实验1：环境搭建与实战任务

本资源是一份详细的大数据实时分析实验手册，由华为技术有限公司提供，旨在帮助学习者通过实践掌握大数据处理的相关技能。该手册共分为四个主要部分： 1. **实时分析实验环境搭建** (第1-2页) - **实验介绍** 部分首先明确了实验的目的和目标，可能涉及对实时数据分析处理技术的理解，以及学生应具备的基础知识。 - **教学目标** 包括但不限于熟悉大数据处理平台如MapReduce、MySQL、数据湖探索服务（DLI服务）和数据迁移服务（CDM）的使用，以及数据采集、处理和分析流程。 2. **实验任务** (第3-25页) - **任务一：开通MapReduce服务** 学生需要了解并操作MapReduce在实时分析中的角色，可能包括创建和配置Hadoop集群。 - **任务二：开通数据库服务MySQL** 学生要学会在大数据项目中使用数据库存储和管理数据，包括数据库的连接、数据导入和查询优化等。 - **任务三：开通数据湖探索服务（DLI服务）** 和 **任务四：开通数据迁移服务（CDM）** 介绍了如何利用这些服务进行数据清洗、转换和加载，以及数据湖的概念和使用。 3. **大数据实时分析开发实战** (第27-62页) - 实战部分通过Python脚本生成测试数据、配置Kafka、安装Flume等步骤，引导学生进行数据流处理和实时分析的开发实践。 - **DLI中创建Flink作业** 和 **DLV数据可视化** 部分展示了如何使用Apache Flink进行流处理，并将结果以图表形式展示。 4. **云资源释放** (第63-68页) - 学生在实验结束后需要正确地释放所使用的云资源，包括数据湖探索服务、数据管理服务、大数据服务、云数据库以及网络资源等，以避免额外费用并保持良好的资源管理习惯。 附录提供了关于弹性服务器、ZooKeeper、Kafka实例Broker的IP获取方法，以及常用Linux命令的介绍，这些都是数据处理过程中必不可少的基础技能。 总结来说，这份实验手册涵盖了从理论教学到实际操作的全过程，适合进行大数据实时分析能力的培养，不仅锻炼了学生的编程和数据分析技能，还强调了云计算环境下的资源管理和操作技巧。