实习日志：复习hadoop

日期：2021年7月1日 今天是我实习的第一天，在这一天我开始了复习hadoop的工作。由于之前在学校里学过hadoop，所以对于它的一些基本概念和原理还有一些印象。但是由于实践经验不足，我觉得还是有必要再回顾一下，巩固一些基础知识。

我首先阅读了一些hadoop的相关文档，复习了hadoop的核心概念和组件。hadoop是一个分布式计算框架，它的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。HDFS负责将数据存储在多个机器上，实现数据的高可靠性和容错性。而MapReduce则是hadoop的计算模型，它将大规模的数据集分成多个小的数据块，然后将这些小数据块分发到多个计算节点上进行并行计算。

接着，我又复习了hadoop的一些基本操作和命令。例如，我回顾了如何创建和管理hadoop集群，如何上传和下载文件到HDFS，以及如何提交和监控MapReduce作业等等。这些操作和命令在以后的工作中会经常用到，所以我觉得有必要再熟悉一下。

最后，我还观看了一些hadoop的实践教程和案例，学习了一些hadoop的实际应用场景和解决方案。这些案例包括日志分析、数据挖掘和机器学习等等。通过学习这些案例，我对于hadoop的应用有了更深入的了解，也对于如何在实际工作中使用hadoop有了一些思路。

总的来说，今天的复习工作让我重新温习了hadoop的基本概念和操作，并且对于hadoop的应用场景也有了更深入的了解。接下来，我计划通过实际操作来进一步巩固和应用这些知识，争取在实习期间能够更好地运用hadoop来解决实际问题