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参考答案包含四个实验文件
实验1：Linux系统下Hadoop安装与使用（4学时）
实验2：MapReduce的应用（4学时）
实验3：数据可视化（6学时）
实验4：大数据的分析与挖掘（4学时）
实验一部分答案截图
------------------------下方为题目演示：
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，
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