一、实验目的 熟悉hdfs命令行基本操作 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 1：hdfs常见命令： （1）查看帮助：hdfs dfs -help （2）查看当前目录信息：hdfs dfs -ls / （3）创建文件夹：hdfs dfs -mkdir /文件夹名 （4）上传文件：hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径 （5）下载文件到本地：hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径 （6）移动hdfs文件：hdfs dfs -mv /hdfs路径 /hdfs路径 （7）复制hdfs文件：hdfs dfs -cp /hdfs路径 /hdfs路径 （8）删除hdfs文件：hdfs dfs -rm /文件名 （9）删除hdfs文件夹：hdfs dfs -rm -r /文件夹名

一、实验目的 （1）熟悉Hadoop开发包 （2）编写MepReduce程序 （3）调试和运行MepReduce程序 （4）完成上课老师演示的内容 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 二、实验内容 1.单词计数实验(wordcount) （1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 （2）打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务启动情况 （3）写wordcount代码并把代码生成jar包 （4）运行命令 （1）：把linus下的文件放到hdfs上 （2）：运行MapReduce （5）：查看运行结果 （6）网页上查看MapReduce任务 2.矩阵相乘实验(matrix) （1）写matrix代码并把代码生成jar包 （2）运行命令 （1）：把linus下的文件放到hdfs上 （2）：运行MapReduce （3）：查看运行结果 3.网页排名实验(pagerank) （1）：写pagerank代码并把代码生成jar包

一、实验目的 （1）通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法； （2）熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法； （3）熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据。 （4）java程序实现SparkSQL 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 （一）SparkSQL的基本知识 （1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 （2）启动Spark分布式集群并查看信息 （3）网页端查看集群信息 （4）启动spark-shell控制台 （5）访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 （6）进入/spark/examples/src/main/resources目录，查看该目录下的内容 （7）查看people.json和employees.json的内容 （8）读取people.json、employees.json，创建DataFrame

一、实验目的 1.理解Spark Streaming的工作流程。 2.理解Spark Streaming的工作原理。 3.学会使用Spark Streaming处理流式数据。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 （一）Spark Streaming处理套接字流 1：编写处理套接字流的java程序代码 2：导入缺失的jar包 3：把java程序导出为jar包 4：start-all.sh，启动所有进程，并查看情况 5：启动Spark分布式集群并查看信息 6：启动9999端口 7：切换到jar包所在路径 8：提交程序到spark集群上运行 9：监测端口内容，每隔10秒钟输出一次，当有内容出现的时候，单词计数输出内容 10：退出监测，Ctrl+Z，但是这样并没有完全退出监测，到http://localhost:8080/里杀死该任务，也可以使用Ctrl+C完全退出 （二）Spark Streaming处理RDD队列流 （三）Spark Streaming处理文件流

一、实验目的 1． 理解Spark编程思想； 2． 学会在Spark Shell中编写Scala程序； 3． 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 （一）Spark基础知识 （1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 （2）启动Spark分布式集群并查看信息 （3）网页端查看集群信息 （4）启动spark-shell控制台 1：local模式启动 2：登录master服务器，在集群模式下启动 （5）访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 （6）从本地文件系统中加载数据 （7）从分布式文件系统HDFS中加载数据 （8）可以调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的数组上创建RDD。 （9）可以调用SparkContext的parallelize方法，在Drive （二）spark运行wordcount程序

一、实验目的 Hadoop运行在Linux系统上，因此，需要学习实践一些常用的Linux命令。本实验旨在熟悉常用的Linux操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 1：Linus常见命令： （1）创建目录：mkdir 文件夹名 （2）建多层次目录：mkdir -p 文件夹名/文件夹名/文件夹名 （3）同层次建多个文件夹：mkdir 文件夹名/文件夹名 文件夹名/文件夹名 文件夹名/文件夹名 （4）切换目录：cd 文件夹名 （5）显示当前目录路径：pwd （6）显示当前目录下的文件或目录：ls （7）创建空文件：touch 文件夹名 （8）编辑文件内容：vi 文件名 （9）容许编辑文件内容：i （10）保存并退出：:wq （11）查看文件内容：cat 文件名 （12）删除文件：rm 文件名字 （13）返回上一层目录：cd.. （14）返回根目录：cd （15）删除文件夹：rm -rf 文件夹名 （16）显示文件系统使用情况：du

AN108 原理图技术资料

信息安全原理与技术

13.1实验一:熟悉常用的Linux 操作和Hadoop操作 本实验对应第3章的内容。 13.1.1 实验目的 Hadoop运行在 Linux系统上,因此,需要学习实践一些常用的 Linux命令。本实验旨在熟悉常用的 Linux操作和 Hadoop操作,为顺利开展后续其他实验奠定基础。 13.1.2 实验平台 (1）操作系统:Linux(建议Ubuntu 16.04）。(2）Hadoop版本:2.7.1。

Spring+SpringMVC+Mybatis SSM三大框架的运行流程、原理、核心技术详解 理解很透彻， 入门五星推荐