一、报告核心信息（适配课程要求）
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 报告名称 | 基于 KNN 与 MapReduce 的电影网站用户性别预测 |
| 对应课程 | 大数据处理技术（课程代号：BK2240006） |
| 适用场景 | 课程期末大作业、实验报告提交 |
| 报告载体 | Word 文档（40+ 页，含完整结构） |
| 核心亮点 | 50 + 张实操截图（覆盖环境搭建→代码运行→结果验证全流程） |
| 实验结果 | 模型最优准确率 71.57%（可直接用于报告结论） |
二、报告为什么值得选？—— 50 + 截图证明 “细节拉满”
很多同学的实验报告只写文字步骤，缺乏实操证据，容易被老师质疑 “是否真实完成”。而这份报告每一步都配真实截图，从命令行输入到 Hadoop Web UI 界面，从代码编译日志到最终结果输出，全流程可视化，让老师一眼看到你的实验工作量！
1. 环境搭建与数据准备（8 + 截图）
- 服务器文件目录创建截图（
/opt/data/opt/program/Movies目录创建过程） - 数据集上传验证截图（
ls命令查看 movies.dat、ratings.dat、users.dat 3 个文件） - Hadoop 集群启动截图（
start-all.sh执行日志、jps命令查看进程（NameNode/DataNode/ResourceManager 等 6 个进程正常运行）） - HDFS 启动成功验证截图（Web UI 界面显示 “Safemode is off”“集群 ID”“存储容量” 等关键信息）
2. 数据预处理与代码操作（15 + 截图）
- 代码文件创建截图（
vim RatingsAndUsers.javavim JoinMapper.java等文件编辑界面） - 项目目录结构截图（
tree命令展示 src/demo、out 目录层级，清晰呈现代码组织） - 代码编译截图（
javac -cp "$(hadoop classpath)"编译命令执行日志，含警告信息处理说明） - JAR 包生成截图（
jar cvfm命令打包过程，显示 “added manifest”“添加 class 文件” 等成功日志）
3. 分布式任务执行（12 + 截图）
- HDFS 数据上传截图（
hdfs dfs -put命令上传 3 个数据集，hdfs dfs -ls验证文件存在） - MapReduce 任务提交截图（
hadoop jar命令执行日志，含 “Connecting to ResourceManager”“Submitted application” 等关键信息） - 任务进度监控截图（Hadoop Web UI 查看任务 “map 0%→100%”“reduce 0%→100%” 实时进度）
- 任务成功日志截图（
mapreduce.Job计数器信息，显示 “Job completed successfully”“Map input records”“Bytes Written” 等指标）
4. 结果验证与模型调优（15 + 截图）
- 中间结果查看截图（
hdfs dfs -cat命令查看 ratings_users、users_movies 目录下的输出数据，示例格式清晰） - 数据划分结果截图（trainData、testData、validateData 3 个文件在 HDFS 中的存储大小、创建时间）
- KNN 模型预测结果截图（
hdfs dfs -cat /movies_data/knnout/part-r-00000查看预测标签与真实数据对比） - 模型准确率验证截图（
hdfs dfs -cat /movies_data/validateout/part-r-00000显示 “0.715702479338843” 最优准确率） - 多 K 值调优日志截图（10 组 K 值（2、3、5、9…100）的任务执行记录，Web UI 展示 20 个任务 “FINISHED SUCCEEDED” 状态）
三、报告结构完整 —— 直接满足作业提交标准
报告严格按照 “课程大作业” 规范排版，包含以下核心章节，无需额外修改即可提交：
- 实验概述：实验名称、课程对应关系、核心技术栈（Hadoop/MapReduce/KNN）、实验目标
- 实验环境：Linux 系统版本、Hadoop 版本（3.1.3）、JDK 版本、集群节点配置
- 数据集说明：3 个核心数据集（users.dat/ratings.dat/movies.dat）的大小、字段含义、示例格式（配文件属性截图）
- 实验步骤（重点章节，每步配截图）：
- 数据上传与目录创建
- 代码编写与编译（含类结构说明）
- JAR 包生成与验证
- Hadoop 集群启动与状态检查
- 分布式任务提交与监控
- 中间结果与最终结果查看
- 模型调优：不同 K 值对准确率的影响分析、最优 K 值选择依据（附调优日志截图）
- 实验结论：模型最终准确率、实验遇到的问题与解决方案（如 JarUtil.java 文件找不到报错处理）
- 附录：关键命令汇总、核心配置参数（如 yarn.resourcemanager.address）
四、适合人群 —— 精准解决你的痛点
- ✅ 大数据专业学生：担心实验报告 “缺截图、不详细”，想拿高分但没时间逐一记录操作
- ✅ 赶作业效率低的同学：报告结构完整、截图充足，可直接参考排版逻辑，节省整理时间
- ✅ 对 Hadoop 操作不熟悉的同学：通过截图直观学习 “命令行输入→结果验证” 流程，避免踩坑
五、报告优势 —— 比你自己整理更省心
- 截图真实可追溯：所有截图均来自真实 Linux+Hadoop 环境，包含服务器地址（192.168.184.130），绝非网络搬运
- 细节覆盖全面：连 “代码编译警告”“SASL 加密信任检查日志”“文件权限信息” 等小细节都有呈现，体现实验的严谨性
- 符合评分标准：老师关注的 “实验流程完整性”“结果可复现性”“问题解决能力”，都能通过截图和文字说明直接证明
六、获取方式
这份约 45 页+、含 50 + 实操截图的完整实验报告，是你期末大作业拿高分的 “利器”！无需自己熬夜记录操作、整理截图，直接获取可参考的完整报告，省时又省心。
七、文档截图
