理解大数据的三个V实验序列

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1，Volume实验

        要求：在助教协助下，利用云平台进行Word Count MapReduce实验(或者Sort/Inverted Index等)。目的：对大数据的分布式处理有更加直观认识。

提示：助教撰写实验指导。

1，助教准备一个大文本文件1GB。

2，启动Hadoop，把文件上传HDFS，运行Word Count MapReduce程序，打印结果并且分析，获得Top 10 Words。

3，撰写实验报告：

                //前言（介绍Hadoop，MapReduce)

                //Word Count(或者Sort/Inverted Index等)剖析

                //实验过程与实验结果（包括命令和结果）

2，Velocity实验

        要求：在助教协助下，利用云平台进行RollingTopWords Storm实验。目的：对流式数据处理有更加直观认识。

提示：助教撰写实验指导。

1，启动Storm

2，运行RollingTopWords Topology

3，撰写实验报告：

                //前言（介绍流式数据处理技术及Storm)

                //RollingTopWords 剖析

                //实验过程与实验结果（包括命令和结果）

3，Variety实验

        要求：使用Python语言，保存如下信息，并且可视化出来。目的：对现实世界的表示、和数据的多样性、数据的联系有直观认识。

        提示：用关系模型（关系表）、或者图模型（属性图），表示如下信息。考虑如何在关系模型和图模型之间进行转换。文本信息，在模型中保存为字符串。图片保存到图像文件中，在模型中保留文件名。

1，用关系模型表示上述信息。

2，用图模型表示上述信息。

3，并且可视化(Optional)。

4，撰写实验报告：

                //如何用关系模型表示上述信息。

                //如何用图模型表示上述信息。

                //如何把关系模型，转换为图模型。

                //如何进行可视化。

                //实验结果。