云计算与大数据处理实验报告：湖工大独家解析

1.【实验环境搭建】- 利用Docker技术打造高效的Hadoop与MapReduce分布式环境，实现大数据处理的良好框架。

2.【分布式编程实践】- 基于Hadoop与MapReduce平台进行编程，加速数据处理与分析的效率，实现分布式任务的高性能运行。

3.【HDFS操作技巧】- 熟练掌握Hadoop分布式文件系统的使用，包括文件读写、复制备份与故障恢复等关键操作。

4.【Spark运行环境搭建】- 通过Docker构建Spark环境，为大规模数据处理提供快速、高效、可靠的运行环境。

5.【手写识别任务演示】- 借助Mllib完成mnist手写数字识别任务，展示了大数据处理在图像识别领域的优势与应用前景。