实训目的 1. 全面掌握大数据项目构建与环境配置技术。 在本次实训中，学员将系统学习如何在 IntelliJ IDEA 中创建和配置 Maven 项目，以搭建适合开发 Hadoop MapReduce 数据清洗任务的基本环境。通过导入相应的 Hadoop 库依赖，整合日志配置文件，学员将深入理解并熟练掌握如何为大数据清洗任务搭建和维护稳定高效的开发环境。 2. 深入实践 MapReduce 模式下的热门景点数据预处理与清洗策略。 学员将聚焦哈尔滨热门景点数据集，设计并实现一个针对该数据集的 MapReduce 作业的 Mapper 部分。在此过程中，学员将学会对原始数据中的各个关键字段进行细致严谨的数据清洗和标准化处理，包括但不限于景点地域筛选、评价状态填补、热度得分和综合评分的规范化、点评数量校验、用户评价统计结构调整、榜单信息完备性强化、地理位置信息提取、运营状态细分、营业时间精细化解析以及联系方式的标准化等复杂任务，从而有效提高数据质量，为后续景点分析和智能推荐系统的构建提供高质量数据支持。 3. 精准把握 MapReduce 作业驱动类的开发与配置技巧。 实训的最后一个部分，学员将亲自编写完整的 MapReduce 作业驱动类，担当整个景点数据预处理流程的控制中心。此环节将重点引导学员掌握如何配置作业的所有相关参数，包括选择合适的 Mapper 类、灵活设置作业是否执行 Reduce 阶段（本实训仅涉及 Map 阶段）、精准设置作业的输入和输出路径，并确保作业能够成功提交、执行及监控。通过这一阶段的学习，学员将进一步强化自身对 MapReduce 作业全流程管理的能力，能够在实际的 Hadoop 集群环境下高效、稳定地部署和执行热门景点数据预处理任务。

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欢迎参加大数据实训课程。本次实训的目标是让学员全面掌握大数据项目的构建与配置技术，深入实践MapReduce模式下的数据预处理策略，并精准把握MapReduce作业驱动类的开发技巧。通过这三个核心环节的学习，学员将具备在实际Hadoop集群环境下高效处理大数据任务的能力。 第一个目标是全面掌握大数据项目构建与环境配置技术。学员将系统学习如何在IntelliJ IDEA中创建和配置Maven项目，搭建适合开发Hadoop MapReduce数据清洗任务的基本环境。通过导入相应的Hadoop库依赖和整合日志配置文件，学员将深入理解并熟练掌握如何为大数据清洗任务搭建和维护稳定高效的开发环境。 第二个目标是深入实践MapReduce模式下的热门景点数据预处理与清洗策略。学员将聚焦哈尔滨热门景点数据集，设计并实现一个针对该数据集的MapReduce作业的Mapper部分。在此过程中，学员将学会对原始数据中的各个关键字段进行细致严谨的数据清洗和标准化处理，包括景点地域筛选、评价状态填补、热度得分规范化等复杂任务，从而有效提高数据质量。 第三个目标是精准把握MapReduce作业驱动类的开发与配置技巧。学员将亲自编写完整的MapReduce作业驱动类，担当整个景点数据预处理流程的控制中心。此环节将重点引导学员掌握如何配置作业的所有相关参数，包括选择合适的Mapper类、灵活设置作业执行阶段、精准设置输入和输出路径，并确保作业能够成功提交、执行及监控。 通过本次实训，学员将全面掌握大数据项目的构建配置、MapReduce数据预处理实践以及作业驱动开发三大核心技能。这些技能将为学员在实际工作中处理大数据任务、构建智能推荐系统提供坚实的技术基础，帮助学员成为具备实战能力的大数据工程师。