参考答案包含四个实验文件，下载后记得解压，不知道怎么解压压缩包的自己百度一下

实验1：Linux系统下Hadoop安装与使用（4学时） 

目的：演示Linux系统下如何使用Hadoop进行一些常用操作

　　内容：

　　1. Linux虚拟机的安装

　　2. 常用的Linux命令

　　3. Linux虚拟机环境下完成Hadoop伪分布式环境的搭建

　　4. 常用的Hadoop操作

　　要求：理解Hadoop生态系统及其组件，熟悉Linux系统下Hadoop的安装和使用

实验2：MapReduce的应用（4学时)

　　目的：在Hadoop平台编写基本的MapReduce     程序实现数据分析

　　内容：

　　1. 从分布式文件系统中读入数据

　　2. 执行Map任务执行中间结果

　　3. 通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务

　　4. 执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统

　　要求：理解MapReduce的工作流程，了解MapReduce的具体应用，了解如何处理解决常见的数据处理问题

实验3：数据可视化（6学时）

　　目的：展示使用Python或PySpark进行数据可视化的过程

　　内容：

　　1. Python的展示和简单介绍

　　2. 数据的读入与简介

　　3. 数据的预处理

　　4. 选择合适的可视化图形

　　5. 图形解读、分析和结论

　　要求：理解如何通过数据可视化的技术进行探索数据的特征和模式，发现数据中潜在的价值信息

实验4：大数据的分析与挖掘（4学时）

　　目的：展示数据挖掘方法如何解决实际问题

　　内容：

　　1. 数据的读入与理解

　　2. 数据的预处理

　　3. 模型的训练

　　4. 模型的预测与评价

　　要求：了解大数据分析方法用来解决实际问题时的思路，了解大数据分析的处理流程和处理方法，