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内容简介

本书涵盖大数据专业经典的40个实验，每一个实验给出具体的目的、要求、原理，并给出详细的实验步骤和试验程序。具体包括HDFS实验、YARN实验、MapReduce实验、Hive实验、Spark实验、ZooKeeper实验、HBase实验、Storm实验等等。

作者简介

　　刘鹏，清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。

　　主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛最高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站

目　　录

目录

实验一大数据实验一体机基础操作 1
1.1 实验目的 1
1.2 实验要求 1
1.3 实验原理 1
1.4 实验步骤 9
实验二 HDFS实验：部署HDFS 17
2.1 实验目的 17
2.2 实验要求 17
2.3 实验原理 17
2.4 实验步骤 19
实验三 HDFS实验：读写HDFS文件 21
3.1 实验目的 21

目 录 实验一 大数据实验一体机基础操作	1 1.1 实验目的	1 1.2 实验要求	1 1.3 实验原理	1 1.4 实验步骤	9 实验二 HDFS实验：部署HDFS	17 2.1 实验目的	17 2.2 实验要求	17 2.3 实验原理	17 2.4 实验步骤	19 实验三 HDFS实验：读写HDFS文件	21 3.1 实验目的	21 3.2 实验要求	21 3.3 实验原理	21 3.4 实验步骤	23 实验四 YARN实验：部署YARN集群	31 4.1 实验目的	31 4.2 实验要求	31 4.3 实验原理	31 4.4 实验步骤	33 4.5 实验结果	35 实验五 MapReduce实验：单词计数	37 5.1 实验目的	37 5.2 实验要求	37 5.3 实验原理	37 5.4 实验步骤	39 5.5 实验结果	41 实验六 MapReduce实验：二次排序	43 6.1 实验目的	43 6.2 实验要求	43 6.3 实验原理	43 6.4 实验步骤	43 6.5 实验结果	48 实验七 MapReduce实验：计数器	49 7.1 实验目的	49 7.2 实验要求	49 7.3 实验背景	49 7.4 实验步骤	51 7.5 实验结果	53 实验八 MapReduce实验：Join操作	55 8.1 实验目的	55 8.2 实验要求	55 8.3 实验背景	55 8.4 实验步骤	56 8.5 实验结果	61 实验九 MapReduce实验：分布式缓存	63 9.1 实验目的	63 9.2 实验要求	63 9.3 实验步骤	63 9.4 实验结果	68 实验十 Hive实验：部署Hive	69 10.1 实验目的	69 10.2 实验要求	69 10.3 实验原理	69 10.4 实验步骤	70 10.5 实验结果	71 实验十一 Hive实验：新建Hive表	73 11.1 实验目的	73 11.2 实验要求	73 11.3 实验原理	73 11.4 实验步骤	73 11.5 实验结果	75 实验十二 Hive实验：Hive分区	77 12.1 实验目的	77 12.2 实验要求	77 12.3 实验原理	77 12.4 实验步骤	77 12.5 实验结果	79 实验十三 Spark实验：部署Spark集群	80 13.1 实验目的	80 13.2 实验要求	80 13.3 实验原理	80 13.4 实验内容和步骤	81 13.5 实验结果	83 实验十四 Spark实验：SparkWordCount	85 14.1 实验目的	85 14.2 实验要求	85 14.3 实验原理	85 14.4 实验步骤	89 14.5 实验结果	89 实验十五 Spark实验：RDD综合实验	90 15.1 实验目的	90 15.2 实验要求	90 15.3 实验原理	90 15.4 实验步骤	91 15.5 实验结果	93 实验十六 Spark实验：Spark综例	94 16.1 实验目的	94 16.2 实验要求	94 16.3 实验原理	94 16.4 实验步骤	96 实验十七 Spark实验：Spark SQL	99 17.1 实验目的	99 17.2 实验要求	99 17.3 实验原理	99 17.4 实验步骤	100 17.5 实验结果	101 实验十八 Spark实验：Spark Streaming	103 18.1 实验目的	103 18.2 实验要求	103 18.3 实验原理	103 18.4 实验步骤	107 18.5 实验结果	110 实验十九 Spark实验：GraphX	111 19.1 实验目的	111 19.2 实验要求	111 19.3 实验原理	111 19.4 实验步骤	111 19.5 实验结果	116 实验二十 部署ZooKeeper	117 20.1 实验目的	117 20.2 实验要求	117 20.3 实验原理	117 20.4 实验步骤	117 20.5 实验结果	119 实验二十一 ZooKeeper进程协作	121 21.1 实验目的	121 21.2 实验要求	121 21.3 实验原理	121 21.4 实验步骤	121 21.5 实验结果	123 实验二十二 部署HBase	124 22.1 实验目的	124 22.2 实验要求	124 22.3 实验原理	124 22.4 实验步骤	125 22.5 实验结果	127 实验二十三 新建HBase表	128 23.1 实验目的	128 23.2 实验要求	128 23.3 实验原理	128 23.4 实验步骤	128 23.5 实验结果	133 实验二十四 部署Storm	135 24.1 实验目的	135 24.2 实验要求	135 24.3 实验原理	135 24.4 实验步骤	136 24.5 实验结果	138 实验二十五 实时WordCountTopology	139 25.1 实验目的	139 25.2 实验要求	139 25.3 实验原理	139 25.4 实验步骤	141 25.5 实验结果	144 实验二十六 文件数据Flume至HDFS	145 26.1 实验目的	145 26.2 实验要求	145 26.3 实验原理	145 26.4 实验步骤	147 26.5 实验结果	149 实验二十七 Kafka订阅推送示例	150 27.1 实验目的	150 27.2 实验要求	150 27.3 实验原理	150 27.4 实验步骤	152 27.5 实验结果	154 实验二十八 Pig版WordCount	155 28.1 实验目的	155 28.2 实验要求	155 28.3 实验原理	155 28.4 实验步骤	156 28.5 实验结果	158 实验二十九 Redis部署与简单使用	160 29.1 实验目的	160 29.2 实验要求	160 29.3 实验原理	160 29.4 实验步骤	162 29.5 实验结果	163 实验三十 MapReduce与Spark读写Redis	164 30.1 实验目的	164 30.2 实验要求	164 30.3 实验原理	164 30.4 实验步骤	165 30.5 实验结果	170 实验三十一 MongoDB实验：读写MongoDB	172 31.1 实验目的	172 31.2 实验要求	172 31.3 实验原理	172 31.4 实验步骤	173 31.5 实验结果	177 实验三十二 LevelDB实验：读写LevelDB	178 32.1 实验目的	178 32.2 实验要求	178 32.3 实验原理	178 32.4 实验步骤	181 32.5 实验结果	183 实验三十三 Mahout实验：K-Means	184 33.1 实验目的	184 33.2 实验要求	184 33.3 实验原理	184 33.4 实验步骤	187 33.5 实验结果	188 实验三十四 使用Spark实现K-Means	189 34.1 实验目的	189 34.2 实验要求	189 34.3 实验原理	189 34.4 实验步骤	189 34.5 实验结果	191 实验三十五 使用Spark实现SVM	192 35.1 实验目的	192 35.2 实验要求	192 35.3 实验原理	192 35.4 实验步骤	194 35.5 实验结果	195 实验三十六 使用Spark实现FP-Growth	197 36.1 实验目的	197 36.2 实验要求	197 36.3 实验原理	197 36.4 实验步骤	199 36.5 实验结果	200 实验三十七 综合实战：车牌识别	202 37.1 实验目的	202 37.2 实验要求	202 37.3 实验步骤	202 37.4 实验结果	209 实验三十八 综合实战：搜索引擎	211 38.1 实验目的	211 38.2 实验要求	211 38.3 实验步骤	211 38.4 实验结果	236 实验三十九 综合实战：推荐系统	239 39.1 实验目的	239 39.2 实验要求	239 39.3 实验步骤	239 39.4 实验结果	245 实验四十 综合实战：环境大数据	247 40.1 实验目的	247 40.2 实验要求	247 40.3 实验原理	247 40.4 实验步骤	247 实验四十一 综合实战：智能硬件大数据托管	259 41.1 实验目的	259 41.2 实验要求	259 41.3 实验原理	259 41.4 实验步骤	261 41.5 实验结果	266 实验四十二 综合实战：贷款风险评估	268 42.1 实验目的	268 42.2 实验要求	268 42.3 实验原理	268 42.4 实验相关	269 42.5 实验结果	275

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前　　言

总序

短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起,我国大数据产业将迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。

总  序 
 
短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起,我国大数据产业将迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。
以贵州大学为例，其首届大数据专业研究生就业率就达到100%，可以说“一抢而空”。急切的人才需求直接催热了大数据专业，国家教育部正式设立“数据科学与大数据技术”本科新专业。目前已经有两批共计35所大学获批，包括北京大学、中南大学、对外经济贸易大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。估计2018年会有几百所高校获批。
不过，就目前而言，在大数据人才培养和大数据课程建设方面，大部分高校仍然处于起步阶段，需要探索的还有很多。首先，大数据是个新生事物，懂大数据的老师少之又少，院校缺“人”；其次，尚未形成完善的大数据人才培养和课程体系，院校缺“机制”；再次，大数据实验需要为每位学生提供集群计算机，院校缺“机器”；最后，院校没有海量数据，开展大数据教学科研工作缺“原材料”。
其实，早在网格计算和云计算兴起时，我国科技工作者就曾遇到过类似的挑战，我有幸参与了这些问题的解决过程。为了解决网格计算问题，我在清华大学读博期间，于2001年创办了中国网格信息中转站网站，每天花几个小时收集和分享有价值的资料给学术界，此后我也多次筹办和主持全国性的网格计算学术会议，进行信息传递与知识分享。2002年，我与其他专家合作的《网格计算》教材也正式面世。
2008年，当云计算开始萌芽之时，我创办了中国云计算网站（chinacloud.cn）（在各大搜索引擎“云计算”关键词中排名第一），2010年出版了《云计算（第一版）》、2011年出版了《云计算（第二版）》、2015年出版了《云计算（第三版）》，每一版都花费了大量成本制作并免费分享对应的几十个教学PPT。目前，这些PPT的下载总量达到了几百万次之多。同时，《云计算》教材也成为国内高校的首选教材，在CNKI公布的高被引图书名单中，对于2010年以来出版的所有图书，《云计算（第一版）》在自动化和计算机领域排名全国第一。除了资料分享，在2010年，我也在南京组织了全国高校云计算师资培训班，培养了国内第一批云计算老师，并通过与华为、中兴、360等知名企业合作，输出云计算技术，培养云计算研发人才。这些工作获得了大家的认可与好评，此后我接连担任了工信部云计算研究中心专家、中国云计算专家委员会云存储组组长等职位。
近几年，面对日益突出的大数据发展难题，我也正在尝试使用此前类似的办法去应对这些挑战。为了解决大数据技术资料缺乏和交流不够通透的问题，我于2013年创办了中国大数据网站（thebigdata.cn），投入大量的人力进行日常维护，该网站目前已经在各大搜索引擎的“大数据”关键词排名中位居第一；为了解决大数据师资匮乏的问题，我面向全国院校陆续举办多期大数据师资培训班。2016年末至今，在南京多次举办全国高校/高职/中职大数据免费培训班，基于《大数据》《大数据实验手册》以及云创大数据提供的大数据实验平台，帮助到场老师们跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验，使他们跨过了“从理论到实践，从知道到用过”的门槛。2017年5月，还举办了全国千所高校大数据师资免费讲习班，盛况空前。
其中，为了解决大数据实验难的问题而开发的大数据实验平台，正在为越来越多高校的教学科研带去方便：2016年，我带领云创大数据（www.cstor.cn，股票代码：835305）的科研人员，应用Docker容器技术，成功开发了BDRack大数据实验一体机，它打破虚拟化技术的性能瓶颈，可以为每一位参加实验的人员虚拟出Hadoop集群、Spark集群、Storm集群等，自带实验所需数据，并准备了详细的实验手册（包含42个大数据实验）、PPT和实验过程视频，可以开展大数据管理、大数据挖掘等各类实验，并可进行精确营销、信用分析等多种实战演练。目前，大数据实验平台已经在郑州大学、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校等多所院校成功应用，并广受校方好评。该平台也以云服务的方式在线提供（大数据实验平台，https://bd.cstor.cn），帮助师生通过自学，用一个月左右成为大数据动手的高手。
同时，为了解决缺乏权威大数据教材的问题，我所负责的南京大数据研究院，联合金陵科技学院、河南大学、云创大数据、中国地震局等多家单位，历时两年，编著出版了适合本科教学的《大数据》《大数据库》《大数据实验手册》等教材。另外，《数据挖掘》《虚拟化与容器》《大数据可视化》《深度学习》等本科教材也将于近期出版。在大数据教学中，本科院校的实践教学应更加系统性，偏向新技术的应用，且对工程实践能力要求更高。而高职、高专院校则更偏向于技术性和技能训练，理论以够用为主，学生将主要从事数据清洗和运维方面的工作。基于此，我们还联合多家高职院校专家准备了《云计算基础》《大数据基础》《数据挖掘基础》《R语言》《数据清洗》《大数据系统运维》《大数据实践》系列教材，目前也已经陆续进入定稿出版阶段。
此外，我们也将继续在中国大数据（thebigdata.cn）和中国云计算（chinacloud.cn）等网站免费提供配套PPT和其他资料。同时，持续开放大数据实验平台（https://bd.cstor.cn）、免费的物联网大数据托管平台万物云（wanwuyun.com）和环境大数据免费分享平台环境云（envicloud.cn），使资源与数据随手可得，让大数据学习变得更加轻松。
在此，特别感谢我的硕士导师谢希仁教授和博士导师李三立院士。谢希仁教授所著的《计算机网络》已经更新到第7版，与时俱进且日臻完美，时时提醒学生要以这样的标准来写书。李三立院士是留苏博士，为我国计算机事业做出了杰出贡献，曾任国家攀登计划项目首席科学家。他的严谨治学带出了一大批杰出的学生。
本丛书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。
 
 
刘鹏  教授
于南京大数据研究院
 
 
 
 
 
前  言 
 
教材是体现教学内容和教学方法的知识载体，是教师授课和学生学习的重要参考资料，直接关系到教学质量和人才培养目标的实现，在教学过程中占据十分重要的地位。特别是在大数据教学中，除了理论学习外，实验尤为重要。对于大数据专业毕业生而言，拥有实际操作技能与工作经验俨然成为了其入职薪酬的加分项。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪可达8千元，而具有2~3年工作经验的Hadoop人才年薪则可达到30-50万元。所以，大数据实验与实训直接关系到学生们的职业前景，重要性可见一斑。
然而，对于大数据实验而言，各大高校在开设课程的过程中却遇到了诸多问题。首先，大数据专业处于起步阶段，人才培养课程体系缺乏系统性，大数据教学资源匮乏，可配置和指导实验环境的专业师资不足；其次，教学过程中缺乏相应的实训项目，只有理论教育，难以培养实用型人才，存在专业学习与实际应用脱轨的情况；最后，缺乏相应的基础实验环境，无法为每一个学生都提供一套实验集群。
针对大数据实验课程建设的三大难题，我们的大数据研发团队通过长期的研究，经过反复的验证，推出了《大数据实验手册》这本教材。本教材紧扣应用型人才培养需求，本着“有用、够用、实用”的原则，在某些知识点上做了适当的扩充和提高，在突出重点、有效化解难点方面做了认真考虑和合理安排。教材打破纸上谈兵的传统模式，设计了大量的大数据实验项目，使纸质教材的实际功能辐射到学生实际操作中，引导学生对教材某些内容与观点进行探究。
本教材以实战方式进行编写，一是为了推动大数据人才培养和应用成果转化，使本书成为全国高校首选实验教材；二是为了从社会发展与高校教材发展的关系出发，寻求适应新世纪“创新人才”培养目标的新思路。同时，我们的团队开发了大数据实验平台和大数据实验一体机，可提升高校信息化管理水平和实验项目研究水平，为高校大数据课程提供基础实验环境和实验数据。
本书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。
 
刘鹏  教授      
于南京大数据研究院  
2017年6月6日

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