【数据科学与大数据技术】基于Python的MySQL与HDFS操作实验报告：数据采集与预处理课程实践

内容概要：该文档是一份实验报告，涵盖了数据科学与大数据技术专业的六个实验内容，分别为：使用 Python 操作 MySQL 数据库和 HDFS、网络爬虫初级实践、Kafka 的基本使用方法、Flume 的基本使用方法、Kettle 的基本使用方法以及 Pandas 数据清洗初级实践。每个实验详细描述了实验目的、内容、条件及要求、实施步骤和总结。通过这些实验，学生能够掌握 MySQL、HDFS、网络爬虫、Kafka、Flume、Kettle 和 Pandas 的基本操作和应用场景。 适合人群：数据科学与大数据技术专业的本科生，尤其是对数据采集、处理和分析有兴趣的学生。 使用场景及目标：①掌握 MySQL 和 HDFS 的基本操作，能够使用 Python 对 MySQL 进行增删改查操作；②理解网络爬虫的工作原理，能够编写简单的爬虫程序并保存数据；③熟悉 Kafka 的消息队列机制，能够编写生产者和消费者的 Python 程序；④了解 Flume 的日志采集功能，能够配置 Flume 与 MySQL 和 Kafka 的连接；⑤掌握 Kettle 的 ETL 功能，能够进行数据转换和作业管理；⑥熟悉 Pandas 的数据清洗和可视化功能，能够处理和分析数据。 阅读建议：实验报告详细记录了每个实验的具体步骤和代码实现，建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习，加深对各工具的理解和掌握。同时，建议在实验过程中多查阅相关文档和资料，以应对可能遇到的问题和技术难点。