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欢迎来到大数据处理综合实验课程的期末复习。大数据处理是现代信息技术的核心领域，涵盖了从数据采集到最终分析的全流程。在这个复习过程中，我们将系统梳理课程的关键知识点，包括Hadoop生态系统、Spark框架、NoSQL数据库等核心技术，以及实验中的重要操作技能。
Hadoop生态系统是大数据处理的基础架构。它包含三个核心组件：HDFS分布式文件系统负责数据存储，采用主从架构，NameNode管理元数据，DataNode存储实际数据块；MapReduce提供分布式计算能力；YARN作为资源管理器，统一调度集群资源。这种架构支持PB级数据的可靠存储和高效处理。
Spark是新一代内存计算框架，性能比MapReduce提升100倍。其核心概念是RDD弹性分布式数据集，具有容错性和可并行操作的特点。Spark架构包括Driver程序、集群管理器和多个Executor执行器。通过DAG有向无环图优化执行计划，支持批处理、流处理和机器学习等多种计算模式。
欢迎来到大数据处理综合实验课程期末复习。本课程旨在培养学生掌握大数据处理的核心技术和实践能力。课程涵盖Hadoop生态系统、分布式计算、数据分析与挖掘等内容，通过理论学习与实践操作相结合，培养具备大数据工程师素养的专业人才。
Hadoop生态系统是大数据处理的核心平台。底层是HDFS分布式文件系统，提供海量数据的可靠存储。中间层是YARN资源管理器，负责集群资源的调度和管理。上层是各种应用框架，包括MapReduce批处理、Spark内存计算、Hive数据仓库和HBase实时数据库，共同构成完整的大数据处理生态。
MapReduce是Hadoop的核心编程模型，采用分而治之的思想处理大规模数据。工作流程包括五个阶段：首先将输入数据分片，然后Map阶段并行处理每个数据片段，接着Shuffle阶段对中间结果进行重新分组和排序，Reduce阶段对相同键的数据进行聚合计算，最后输出最终结果。这种模型特别适合批量数据处理任务。
NoSQL数据库是大数据时代的重要存储方案，包括键值对、文档型、列族型和图数据库四大类型。HBase是基于HDFS的列族数据库，采用主从架构，包含HMaster主节点和多个RegionServer从节点，通过Zookeeper进行协调。HBase的数据模型以表、行键、列族和时间戳为核心，适合海量数据的随机读写操作。
数据挖掘与机器学习是大数据应用的核心。主要框架包括Spark MLlib机器学习库、Mahout可扩展算法库等。机器学习流水线包括数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署五个阶段。常用算法涵盖分类、聚类、回归和关联规则挖掘，广泛应用于推荐系统、预测分析等领域，为企业决策提供数据支持。