本次实战以Hive为核心，针对学生成绩数据进行统计分析。首先，在虚拟机中创建score.txt文件存储五名学生的成绩记录，并上传至HDFS的路径下。接着启动Hive Metastore服务和客户端，创建与成绩表结构对应的内部表t_score，并运用load data命令将HDFS数据导入该表。最后，通过编写SQL语句按学生姓名分组，对各科成绩求和计算总分、平均分。此过程充分展示了Hive在大数据处

在大数据实战中，我们利用Hive对存储在HDFS的文本数据进行词频统计。首先，我们在master虚拟机创建test.txt文件，并将其上传至HDFS的/hivewc/input目录作为输入源。随后启动Hive Metastore服务和客户端，创建名为t_word的外部表映射至该HDFS路径，使Hive能够直接访问并解析文本内容。为实现词频统计，精心编写了Hive SQL语句，运用explode和s

在本次实战中，我们将利用Hadoop MapReduce处理学生月考成绩数据，目标是计算每个同学语文、数学和英语的平均分。通过启动Hadoop服务、准备数据、创建Maven项目以及实现Mapper、Reducer和Driver类，我们将深入实践大数据处理流程。此任务将帮助我们理解MapReduce的工作原理，并提升大数据分析能力。一起来探索分布式计算的力量，揭示隐藏在海量数据中的学习表现趋势。我们