Hadoop云计算平台实验报告V1.1
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
目录
1实验目标 (3)
2实验原理 (4)
2.1H ADOOP工作原理 (4)
2.2实验设计 (6)
2.2.1可扩展性 (6)
2.2.2稳定性 (7)
2.2.3可靠性 (7)
3实验过程 (9)
3.1实验环境 (9)
3.1.1安装Linux操作系统 (10)
3.1.2安装Java开发环境 (14)
3.1.3安装SSH (15)
3.1.4配置网络 (15)
3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19)
3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19)
3.1.7配置Slaves节点 (23)
3.1.8格式化Hadoop系统 (23)
3.1.9启动Hadoop集群 (23)
3.22．实验过程 (25)
3.2.1可扩展性 (25)
3.2.1.1动态扩展 (25)
3.2.1.2动态缩减 (27)
3.2.2稳定性 (28)
3.2.3可靠性 (31)
3.2.4MapReduce词频统计测试 (32)
4实验总结 (35)
1. 掌握Hadoop安装过程
2. 理解Hadoop工作原理
3. 测试Hadoop系统的可扩展性
4. 测试Hadoop系统的稳定性
5. 测试Hadoop系统的可靠性
2.1Hadoop工作原理
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。
HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。
NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
图1 HDFS体系结构示意图
客户端要访问一个文件，首先从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表；然后直接与相应的DataNode建立连接并读取文件数据。数据流不经过NameNode节点。
Hadoop通过MapReduce进行海量数据处理，它是一个并行处理大规模数据的软件框架。MapReduce的设计思想基于“移动计算靠近存储”，在面向海量数据处理的技术中，通过网络将数据传输到用于计算的节点所消耗的开销远大于处理数据所需要的开销，而MapReduce 将数据的处理任务交给了存储该数据的节点，避免了数据传输所带来的开销。
MapReduce的根源是函数性变成种的map和reduce函数，它由两个包含多个实例（许多的Map和Reduce）的操作组成。Map函数接收一组数据并将其转换成一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应于一个键/值对。Reduce函数接收Map函数生成列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。MapReduce的数据处理流程示意图如图2所示：
MapReduce也采用C/S架构，其中JobTracker负责作业调度，TaskTracker负责任务执行。用户提交基于MapReduce变成规范的作业之后，JobTracker根据作业的输入数据的分布情况（在HDFS之中），将Map任务指派到存储这些数据块的DataNode上执行（DataNode 也充当了TaskTracker），Map完成之后会根据用户提交的Reduce任务数对中间结果进行分区存储在Map任务节点本地的磁盘，执行Reduce任务的节点（由JobTracker指派）通过轮询的方式从各Map节点拉取Reduce的输入数据，并在Reduce任务节点的内存进行排序后进行合并作为reduce函数的输入，输出结果又输出到HDFS中进行存储。
图2 MapReduce数据处理流程示意图
除了HDFS和MapReduce这两个核心子项目之外，Hadoop还包括Hbase和Hive以及Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等项目。其中Hbase是一个分布式的基于列（列族）存储的数据库，它使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量是计算和点查询。Hive一个分布式的数据仓库，使用HDFS进行数据存储，并提供基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业）用于查询数据。
2.2实验设计
本实验主要是针对Hadoop系统的可扩展性、稳定性、可靠性，其中主要针对HDFS进行测试，最后给出MapReduce的一个词频统计的实例。
2.2.1可扩展性
Hadoop系统支持系统的动态扩容，只需要修改修改各节点的slaves文件，将需要添加的数据或计算节点加入进来，或者删掉需要注销的数据或计算节点即可，只要新加入的节点已经成功配置了Hadoop，那么就可以通过启动新的节点来实现动态扩容；对于删除节点，跟添加节点类似，将slave配置信息中删除该节点，然后在停掉该节点的数据服务即可。
有的时候，需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。我们可以采用下面的过程来实现Hadoop系统的动态扩展而不用重启集群。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（Datanode或者Tasktracker则可跳过）
2.在新机器上进入hadoop安装目录
$bin/hadoop-daemon.sh start datanode
$bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
3.在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：
对于要删除某一个节点，我们可以执行如下过程，而不需重启服务器：
1．从conf/slaves文件中移除该节点
2．在待移除节点上执行如下指令
$bin/hadoop-daemon.sh stop datanode
$bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker
3. 在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：
$bin/hadoop balancer
2.2.2稳定性
Hadoop系统架构在通用商用机上，HDFS的设计思想将普通硬件故障视为常态，个别机器的故障不影响系统的正常运行。
通过将足够大文件上传到HDFS上，使文件散布到多个节点上，然后通过人为切断某一台机器的网络，如果系统还能正常提供服务，则说明系统是稳定的，因为本系统只有3个数据节点，副本数设定为2，所以只能切断一台服务器来验证系统的稳定性。当系统规模足够大的时候，文件散布的更加分散，可以允许更多的机器故障。
2.2.3可靠性
因为Hadoop的文件系统采用了多副本技术保证了数据的可靠性，如果发生了副本损害或者副本丢失，用户仍然可以通过其他副本进行数据访问和数据操作，
从而保证数据的可靠性。HDFS的NameNode有一个后台进程进行文件块的扫描，如果当前某一个数据块的副本数低于系统设定的安全阈值，那么NameNode就会启动相关进程，完成副本的复制，直到副本数达到安全阈值的要求。
可以通过分析数据分布，或者通过MapReduce进行词频统计来验证数据的可靠性。
3实验过程
3.1实验环境
设计Hadoop实验平台之前，在考虑一般用户或者中小企业不可能购买和安置大量服务器的情况下，要学习Hadoop的最佳方式就是通过虚拟平台来仿真云计算系统分布式运行的工作模式。在虚拟技术支持下，只需要一台够强力的计算机，然后在其上运行Virtual Box、Xen或者VMware之类的虚拟软件，依照计算机本身的能力，虚拟出3-5台Linux操作系统，每一个虚拟操作系统上都运行Hadoop系统，就可以完成一个小型的Hadoop实验平台。考虑到实验室的计算机的硬件配置不高以及实验室作为公共实验环境，计算机都安装了Windows 操作系统的实际情况，我们只能通过在每台计算机上安装虚拟软件，通过虚拟软件安装虚拟的linux操作系统，然后在操作系统中安装Hadoop系统，通过各个虚拟linux操作系统的互连，完成Hadoop实验平台的搭建。Hadoop实验平台配置方式如图3所示：
图3 Hadoop实验平台配置方式
Hadoop当前的运行平台为Linux，至于Win32平台则还在开发阶段，尚不成熟，因此，在Windows物理机上通过虚拟软件采用Ubuntu散布套件来安装Linux，然后将Hadoop构建与Linux平台之上，是一种最简单的方式，各个虚拟Linux系统上都必须装有如下软件： Ubuntu Linux操作系统
●Hadoop云计算系统
●Java 6开发环境
由于各个物理机均采用同构的方式进行安装，所以只需要安装一台虚拟机，然后将虚拟机文件拷贝到其他机器上，进入linux虚拟系统，修改相关配置信息即可。
3.1.1安装Linux操作系统
首先需要Ubuntu操作系统的ISO镜像，可以去Ubuntu的官方网站下载：
https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,. 我们下载的是Ubuntu 10.10 32bit Desktop版。
启动WMware软件，点击“File”菜单，选择“Create a New Virtual Machine”菜单项，弹出New Virtual Machine Winzard对话框如下图所示：
选择“Installer disc image file(iso)”选项，通过“Browser”安装选中需要使用的Ubuntu操作系统的ISO文件（也可以通过Ubuntu的安装光盘进行安装，此略）。单击“next”，出现用户名及密码设定对话框，如下图所示：
在文本输入框中分别输入用户名以及用户密码等，点击“next”，出现配置节点名以及虚拟机系统在本地磁盘的存放路径的对话框，如下图所示：
点击“next”，出现配置磁盘容量的对话框，此对话框指定Ubuntu操作系统的磁盘空间，不能超过本地磁盘分区剩余的可用空间。点击“next”，出现配置信息的确认对话框，如下图所示：
如果需要修改，则可以返回，如果不需要修改，直接点击“Finish”，完成虚拟机的配置，接下来开始安装Ubuntu操作系统。
因为是通过虚拟化软件安装虚拟操作系统，所以安装过程不像在物理机上直接安装linux操作系统那样，需要选择磁盘分区、创建帐户、选择键盘布局、选择时区、选择语言等等步骤。
安装完成后，就可以启动并登陆刚才安装的虚拟机了。
登陆成功之后，如下图所示，至此，Ubuntu虚拟机已经安装完成，下一步，我们开始在Ubuntu系统中安装Hadoop系统及其支撑环境。
3.1.2安装Java开发环境
因为实验室不能接入互联网，所以不能使用Ubuntu提供的apt-get指令进行相关支撑软件的快速下载及安装，我们只能通过下载离线包进行手动安装与设置。
首先，下载java开发工具包JDK，由于JDK的开发不仅仅是一家，常用的主要有Sun 公司开发的JDK和开源社区的OpenJDK两种。我们选择Sun开发的JDK，可以去
https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,下载Linux 32bit版本的JDK。在实际使用中，我们下载的版本是
jdk-7-linux-i586.tar.gz。
为了简单方便，我们将JDK安装在用户的主目录下。我们将JDK放在/home/king/目录下，然后将jdk-7-linux-i586.tar.gz进行解压缩，解压完成之后得到JDK目录jdk-1.7.0。
为了使JDK生效，我们需要将JDK配置到系统环境变量里。在命令行中执行如下指令：# sudogedit /etc/profile
然后提示输入用户名king对应的登陆密码，输入之后，即可打开环境变量配置文件。
在最后一行umask 022上面一行插入如下代码：
###JAVA
export JAVA_HOME=/home/king/jdk1.7.0
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
至此，JDK的安装配置已经完成，通过注销虚拟机，即可生效。再次登陆之后，在命令行执行：
如果出现了相关参数提示，说明java开发环境已经安装完毕。
3.1.3安装SSH
因为Hadoop采用的是C/S结构，Server（Master）需要控制Client（Slaves），需要在集群各个节点上按装SSH，Ubuntu默认安装了openssh-client，所以需要安装
openssh-server。但是考虑Ubuntu软件依赖的控制较严格，而新版本的Ubuntu安装的openssh-client版本较高，与之匹配的高版本openssh-server的离线包难找，我们使用低版本进行覆盖。
考虑到实验室不能接入互联网的实际情况，我们需要首先下载用户安装ssh的离线安装包，具体的安装步骤是这样的:
1．到
https://https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,/ubuntu/lucid/i386/openssh-client/1:5.3p1-3ubuntu3。下载文件”openssh-client_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb ”。
2.到
https://https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,/ubuntu/lucid/i386/openssh-server/1:5.3p1-3ubuntu3。下载文件” openssh-server_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb”。
3. 到https://https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,/ubuntu/lucid/i386/ssh/1:5.3p1-3ubuntu3。下载文件”ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb”。
下载完成之后，就可以进行安装了，执行如下指令（顺序不可更改）：
#sudodpkg -i openssh-client_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
#sudodpkg -i openssh-server_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
#sudodpkg -i ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb
至此，ssh的安装完成，后面我们会用到它配置无密码登录。
3.1.4配置网络
由于我们是在Windows环境下通过安装虚拟机来实现Linux平台搭建的，多个Linux 虚拟机之间需要建立通信，而通信依赖于IP地址，所以我们需要给虚拟机设定IP地址。
不管是Virtual Box，还是VMware，这些虚拟软件一般都带有3种网络配置方式：默认的是NAT，还有Bridge、Host-only。关于这三种网络配置模式的讲解，可以参考相关的文档资源等。
我们使用Bridge（桥接）模式来配置虚拟机，也就是物理主机和虚拟都有独立的IP地址，并且处于同一个网段。
node3所在的物理主机的IP地址为：192.168.6.156。
node3虚拟机的IP地址为：192.168.6.198。
node4所在的物理主机的IP地址为：192.168.6.157
node4虚拟机的IP地址为：192.168.6.199
node5所在的物理主机的IP地址为：192.168.6.158
node5虚拟机的IP地址为：192.168.6.197
在使用的过程中，我们通过域名来解析各个虚拟机，而不是IP地址，所以需要编辑/etc/hosts文件，指令如下：
#sudogedit /etc/hosts
将IP地址与域名进行映射，设定如下所示：
如果域名不正确，需要修改/etc/hostname文件，将域名改为node3即可。执行如下指令：
#sudogedit /etc/hostname
前面已经对域名解析部分进行了配置，下面开始配置虚拟机的联网方式以及IP地址等。
前面已经介绍了虚拟机默认都采用NAT联网方式，也就是物理主机和虚拟机采用相同的IP地址，虚拟机通过地址转换通过物理主机的IP与外联络，在有Linux虚拟机建立的局域网中，这种方式是不可行的，因为NAT采用的Vnet8网卡并通过DHCP来自动分配IP，所以我们要通过Bridge模式来实现虚拟机互联，也就是虚拟机和物理主机拥有不同的IP，且处于同一个网段。
首先需要更改虚拟机的联网方式，点击VMware 的“Virtual Machine”菜单，选择“Virtual Machine Settings”菜单项，出现如下：
选择Hardware项下的Network Adapter，选中Bridged，如上图所示，至此，虚拟机的联网方式配置完毕，下面配置虚拟机的IP地址。
因为Linux操作系统默认采用DHCP动态获取IP，这样就无法指定IP地址，必须改成手动指定。在Ubuntu Linux系统菜单栏中选择“System” “Perferences” “Network Connections”选项，也可以通过系统右上侧的联网菜单直接选择联网设置。
选中“编辑连接”，选择eth0网卡，点击“编辑”，进入网卡编辑界面，在“IP v4设置”项里，选中“方法”域中的“手动”项，在地址里选择“添加”，然后分别在地址、子网掩码、网管中填入上图所示数据。然后点击保存。
3.1.5创建SSH密钥安全联机
Hadoop系统的一个特性就是无论是Master，还是Slave节点，其Hadoop系统设定都完全一样。为了降低负担，且维护每台节点都有相同的设置，最简单的方式就是设置了Master 之后，通过SSH密钥证书的scp安全复制指令，无密码登录到其他节点上，并将文件传到节点上。所以首先需要配置无密码登录（在Master上执行如下操作）。
#ssh-keygen –t rsa –P “”
#cd /home/king/.ssh
#cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
配置完成之后，测试登陆本节点自身：
#sshlocalhost
#logout
如果能正常登陆成功，则说明配置成功。
3.1.6配置Hadoop云计算系统
首先从Apache官方网站下载Hadoop安装包，我们下载的是hadoop-0.20.1.tar.gz，将其放到/home/king目录下，进行解压缩，得到hadoop-0.20.1目录，Hadoop不需要安装，只需要进行配置即可使用。
之后要进行一些配置，首先进入解压后目录对conf文件夹，要修改对配置文件包括hadoop-env.sh /etc/profile core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml masters slaves。
hadoop-env.sh中要释放并修改下面一行，用于指定java路径：
export JAVA_HOME=/home/king/jdk1.7.0/
编辑环境变量，添加HADOOP_HOME变量，使Hadoop的bin目录下的指令加入到环境变量中。
# sudogedit /etc/profile
在最后一行umask 022上面一行插入如下代码：
##Hadoop
export HADOOP_HOME=/home/king/hadoop-0.20.1
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
编辑core-site.xml，因为Hadoop采用网页的方式对系统运行进行监控，core-site.xml 就是对这种监控进行用户自定义配置的配置文件，因为默认的配置在core-default.xml中，这里只给出了最低配置，配置Hadoop系统在本地的目录和默认的文件系统及通信端口（默认8020）：
配置hdfs-site.xml，设定文件的副本数：
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群； 编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机：VMware 9 操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1 Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve， master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
hadoop实验报告
基于hadoop的大规模文本处理技术实验专业班级：软件1102 学生姓名：张国宇 学号： Setup Hadoop on Ubuntu 11.04 64-bit 提示：前面的putty软件安装省略；直接进入JDK的安装。 1. Install Sun JDK<安装JDK> 由于Sun JDK在ubuntu的软件中心中无法找到，我们必须使用外部的PPA。打开终端并且运行以下命令： sudo add-apt-repository ppa:ferramroberto/java sudo apt-get update sudo apt-get install sun-java6-bin sudo apt-get install sun-java6-jdk Add JAVA_HOME variable<配置环境变量>: 先输入粘贴下面文字： sudo vi /etc/environment 再将下面的文字输入进去：按i键添加，esc键退出，X保存退出；如下图： export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26" Test the success of installation in Terminal<在终端测试安装是否成功>: sudo . /etc/environment
java –version 2. Check SSH Setting<检查ssh的设置> ssh localhost 如果出现“connection refused”，你最好重新安装 ssh（如下命令可以安装）： sudo apt-get install openssh-server openssh-client 如果你没有通行证ssh到主机，执行下面的命令： ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. Setup Hadoop<安装hadoop> 安装 apache2 sudo apt-get install apache2 下载hadoop： 1.0.4 解压hadoop所下载的文件包： tar xvfz hadoop-1.0.4.tar.gz 下载最近的一个稳定版本，解压。编辑/ hadoop-env.sh定义java_home “use/library/java-6-sun-1.6.0.26”作为hadoop的根目录： Sudo vi conf/hadoop-env.sh 将以下内容加到文件最后： # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22．实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)
1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性
2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)
Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二． Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示：
Hadoop云计算实验报告
云计算实验报告Hadoop 云计算实验报告Hadoop 实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。Hadoop 实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统： -desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本： x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode 。，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave 实验设计说明3 主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。算法设计 3.2 程序将输入读入后该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map处理，切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
大数据处理与云计算教学大纲
大数据处理与云计算教学大纲 (总4页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分： 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具
4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解 Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用 4、了解 Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介
云计算实验报告
期末实践报告 题目：Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩： 学号：161440119 姓名：罗滔 登录邮箱：750785185@https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html, 任课老师：许娟 2016年11月12日 目录 实验一：AWS身份与访问管理（P2~P11）实验二：Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三：Hadoop实验报告(P21~)
AWS 管理控制台 使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。
8. 找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息： a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组 c. 目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户）
9. 现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到， 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串： “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示： arn:aws:iam::596123517671:group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA 7X4S 从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后，在【内联策略/Inline Policies】部分， 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中，您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略，或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略，但请单击【编辑策略/Edit Policy】，使其显示在一个窗口中，以便您进行查 看和滚动。 请留意 IAM 策略中语句的基本结构。“Action”部分指定了该服务内的 AWS 服务和功能。“Resource”部 分定义了该策略规则所涵盖的实体范围，而“Effect”部分则定义了所需结果。更多有关定义 IAM 策略的 信息，请访问“AWS Identity and Access Management：权限和策略”文档页面。
虚拟化与云计算实验报告.
实验报告 课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院 专业班级11级网络工程3班学号3211006414 姓名李彩燕 指导教师孙为军 2014 年12 月03日
EXSI 5.1.0安装 安装准备 安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER（EXSI 5.1.0）需要准备： 无操作系统的机器（如有系统，安装过程中会格式化掉），需切换到光盘启动模式。BOIS中开启虚拟化设置（virtualization设置成enable） VMware vSphere Hypervisor 自启动盘 安装过程 1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统，并且设置BIOS到光盘启 动模式 2.插入光盘，引导进入安装界面。 3.选择需要安装在硬盘 4.选择keyboard 类型，默认US DEFAULT
5.设置ROOT的密码 6.安装完毕后，请注意弹出光盘。然后重启。 7.F2进入系统配置界面。
8.选择到Configure management network去配置网络。
9.配置完毕后，注意重启网络以使设置生效，点击restart management network，测 试网络设置是否正确，点test management network。至此，sever端安装完毕。配置 1.添加机器名：在DNS服务器上添加相关正反解析设置。 2.License设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→已获许可的功能→编辑 输入license
3.时间与NTP服务设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→时间配置→属性 钩选上NTP客户端 选项中，NTP设置设添加NTP服务器，然后在常规中开启NTP服务
hadoop云计算实验指导书
计算机科学与技术学院 网络计算设计与实现 实验指导书
实验一SOCKET编程 【试验环境】 计算机、TCP/IP协议、VS2005 【实验目的】 1．理解基本TCP/IP协议编程原理； 2．掌握如何利用SOCKET编写网络程序； 3．掌握VS2005编程环境，多线程程序设计等。 【实验要求】 1．编写一个服务端的程序，接收来自客户端的访问请求，并返回相关信息； 2．编写一个客户端程序，向服务端发送连接请求，并显示返回的结果； 3．完善服务端程序，使它能够同时支持多个客户端的请求。 【预备知识】 p ublic Socket Accept ()：为新建连接创建新的 Socket。 public void Bind (EndPoint localEP)：使 Socket 与一个本地终结点 相关联。 public void Close ()：关闭 Socket 连接并释放所有关联的资源。 public void Connect (EndPoint remoteEP)：建立与远程主机的连接。 注意这个方法有重载方法。 public void Disconnect (bool reuseSocket)：关闭套接字连接并是否 允许重用套接字。 public void Listen (int backlog)：将 Socket 置于侦听状态。
public int Receive (byte[] buffer)：接收来自绑定的 Socket 的数据。 注意这个方法有重载方法。 public int ReceiveFrom (byte[] buffer,ref EndPoint remoteEP)：接 收数据报并存储源终结点。注意这个方法有重载方法。 public int Send (byte[] buffer)：将数据发送到连接的 Socket。注意 这个方法有重载方法。 public void SendFile (string fileName)：将文件和可选数据异步发送 到连接的 Socket。注意这个方法有重载方法。 public int SendTo (byte[] buffer,EndPoint remoteEP)：将数据发送 到特定终结点。注意这个方法有重载方法。 public void Shutdown (SocketShutdown how)：禁用某 Socket 上的发 送和接收。 因为在网络传输时传输的数据都是二进制形式的（表现为字节数组），所以如果要传输类似于中文这样的双字节字符就需要在传输之前用合适的编码转换成字节数组，然后接收方按照发送方的编码将接收到字节数组转换成字符串。 另外，注意接收数据的时候是先声明了一个字节数组，然后将接收到的数据保存到字节数组中，这个方法有个返回值表示实际接收了多少字节数据。【实验内容】 实现一个服务器端的面向连接的Socket用于接收客户端的请求的话，有如下步骤： 1.首先根据IP地址和端口号实例化一个Socket，注意端口要要大于1024并 且不要使用特殊端口号，要大于1024的原因是1024以下的端口号已经被
云计算-Hadoop基础知识
https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html, 云计算-Hadoop基础知识 hadoop是什么？ (1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL，SQL是查询语句，而Mapreduce则是使用脚本和代码，而对于适用于关系型数据库，习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。 (2)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案. hadoop能做什么？ hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析，2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive；利用Pig还可以做高级的数据处理，包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人，可以实现类似https://www.wendangku.net/doc/1b9921066.html,的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是！在Yahoo！的40%的Hadoop作业是用pig运行的，包括垃圾邮件的识别和过滤，还有用户特征建模。（2012年8月25新更新，天猫的推荐系统是hive，少量尝试mahout！） 下面举例说明： 设想一下这样的应用场景. 我有一个100M 的数据库备份的sql 文件.我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容。例如：某个表中含有相同关键字的记录那么有几种方式,一种是直接用linux的命令 grep 还有一种就是通过编程来读取文件,然后对每行数据进行正则匹配得到结果好了现在是100M 的数据库备份.上述两种方法都可以轻松应对. 那么如果是1G , 1T 甚至 1PB 的数据呢 ,上面2种方法还能行得通吗？答案是不能.毕竟单台服务器的性能总有其上限.那么对于这种超大数据文件怎么得到我们想要的结果呢？有种方法就是分布式计算, 分布式计算的核心就在于利用分布式算法把运行在单台机器上的程序扩展到多台机器上并行运行.从而使数据处理能力成倍增加.但是这种分布式计算一般对编程人员要求很高,而且对服务器也有要求.导致了成本变得非常高. Haddop 就是为了解决这个问题诞生的.Haddop 可以很轻易的把很多linux的廉价pc 组成分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop. 它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果. 例如上述的例子： Hadoop 要做的事首先把 1PB的数据文件导入到 HDFS中, 然后编程人员定义好 map和reduce, 也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value , 然后进行正则匹配,匹配成功则把结果通过reduce聚合起来返回.Hadoop 就会把这个程序分布到N 个结点去并行的操作.
hadoop倒排索引实验报告
大数据技术概论实验报告 作 业 三 姓名：郭利强 专业：工程管理专业 学号： 2015E8009064028
目录 1.实验要求 (3) 2.环境说明 (4) 2.1系统硬件 (4) 2.2系统软件 (4) 2.3集群配置 (4) 3.实验设计 (4) 3.1第一部分设计 (4) 3.2第二部分设计 (6) 4.程序代码 (11) 4.1第一部分代码 (11) 4.2第二部分代码 (17) 5.实验输入和结果 (21) 实验输入输出结果见压缩包中对应目录 (21)
1.实验要求 第一部分：采用辅助排序的设计方法，对于输入的N个IP网络流量文件，计算得到文件中的各个源IP地址连接的不同目的IP地址个数，即对各个源IP地址连接的目的IP地址去重并计数 举例如下： 第二部分：输入N个文件，生成带详细信息的倒排索引 举例如下，有4个输入文件： – d1.txt: cat dog cat fox – d2.txt: cat bear cat cat fox – d3.txt: fox wolf dog – d4.txt: wolf hen rabbit cat sheep 要求建立如下格式的倒排索引： – cat —>3: 4: {(d1.txt,2,4),(d2.txt,3,5),(d4.txt,1,5)}–单词—>出现该单词的文件个数:总文件个数： {(出现该单词的文件名，单词在该文件中的出现次数，该文件的总单词数),……}
2.环境说明 2.1系统硬件 处理器：Intel Core i3-2350M CPU@2.3GHz×4 内存：2GB 磁盘：60GB 2.2系统软件 操作系统：Ubuntu 14.04 LTS 操作系统类型：32位 Java版本：1.7.0_85 Eclipse版本：3.8 Hadoop插件：hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar Hadoop：2.6.1 2.3集群配置 集群配置为伪分布模式，节点数量一个 3.实验设计 3.1第一部分设计
Hadoop云计算平台搭建规划方案.docx
Hadoop 云计算平台搭建方案 一、平台搭建概述 总体思路 针对于电网企业在营销服务领域展开的大数据分析处理，搭建Hadoop 云计算平台进行海量数据存储，并作深层次加工、处理，挖掘出无法简单直观便可得到的新的模式，为电力企业 的决策提供指导。平台采用作为海量数据存储和分析工具，将其部署在 4 个物理计算机节点上，搭建 Hadoop 集群，其中 1 个节点作为master 节点，其余 3 个作为 slave 节点。为了获取更好的稳定性，平台搭建在Linux 系统（）环境下。 软件列表 软件描述版本 VMware Workstation 虚拟化软件 VMware Workstation 操作系统 JDK Java 的软件开发工具包 开源的云计算基础框架 分布式数据存储系统 可靠协调系统 数据迁移工具 平台搭建总流程和节点信息一览表 在平台搭建前，给出实现的总流程图和节点信息一览表，从而对平台搭建过程和各节点信息有一个全局的认识，平台搭建总流程如下图所示。 创建虚拟机master ，完成 JDK、 Hadoop等应用的安装和配置 对虚拟机master 进行克隆，得到的 虚拟机分别作为slave1 、 slave2 和 完成 Zookeeper 、 HBase等其它分布 式服务的部署，搭建Hadoop 集群 运行并测试Hadoop 集群系统
各节点信息如下表所示： 机器名master slave1 slave2 slave3IP地址用户名充当角色 、 Namenode 、 Datanode 、 Datanode 、 Datanode 二、基础平台的搭建步骤 此次大数据存储和处理平台的搭建，需要虚拟机软件 VMware Workstation 创建虚拟机的配置大部分是相同的，所以利用 4 台物理节点来部署Hadoop平台环境。我们使用4 台虚拟机，承载平台搭建工作。另外，由于对 4 台 VMware Workstation的克隆功能，可以减少部署 的工作量。 安装虚拟机软件VMware Workstation 首先在 4 台 PC机器上均安装虚拟化软件VMware Workstation，并输入相应的序列号。 在master 节点上安装 Linux 系统 Ubuntu 在设定为 master PC节点上首先安装 Linux 系统（版本为），在安装过程中为提高后期安装 软件的兼容性和稳定性，在系统语言上选择英语。创建用户名为“hadoop ”的普通用户，设 置统一的密码。安装完成后将系统的terminal命令窗口调出来，以便使用。 同时，为实现虚拟机的Ubuntu 系统与本机的Windows 系统之间方便快捷的文字复制粘贴以 及物理主机系统与虚拟机系统相互拖放文件进行共享，需要安装VMare Tools 工具，具体操作如下： 启动虚拟机，进入 Ubuntu 系统，在 VM菜单栏“虚拟机 (M) ”的下拉菜单点击“安装VMare Tools(T) ”后，会弹出一个“ VMare Tools ”文件夹，里面包含VMare Tools的安装包，将该安装包拷贝到 /home/hadoop目录下，输入命令进行解压安装： tar xzvf此时在/home/hadoop/目录下产生 vmware-tools-distrib文件夹，进入该目录，通过在terminal 终端输入相应命令，运行脚本： cd/home/hadoop/vmware-tools-distrib $JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH ocal/share/',but failed:No such file or directory (gedit:2949):Gtk-WARNING**:Attempting to store changes into `/root/.local/share/',but failed:Failed to create file'/root/.local/share/':No such file or directory (gedit:2949):Gtk-WARNING**:Attempting to set the permissionsof `/root/.local/share/', but failed: No such file or directory 解决方法：只需直接在终端中输入命令：sudo mkdir-p/root/.local/share/，创建警告信息中所提示的目录即可。 若无视警告重启ubuntu 后将会出现以下情况：输入密码无法进入系统，一直处于输入密码 后又跳转回输入密码的界面。此时的解决方法是：在输入密码界面同时按下alt+ctrl+F2 进入 ubuntu 命令模式，并使用root用户及对应密码登陆系统，然后键入：/usr/bin/vi /etc/profile打开 etc/profile文件，找到最近在末尾加上的hadoop 配置文件，按 delete
云计算实验报告
云计算实验报告 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
云计算原理课程 期末实践报告 题目：Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩： 学号： 姓名：罗滔 登录邮箱： 任课老师：许娟 2016年11月12日 目录 实验一：AWS身份与访问管理（P2~P11）实验二：Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三：Hadoop实验报告(P21~) AWS 管理控制台
使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。 8. 找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息： a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组
c. 目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户） 9. 现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到， 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串： “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示： EC2support--GA9LGREA7X4S 从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后，在【内联策略/Inline Policies】部分， 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中，您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略，或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略，但请单击【编辑策略/Edit Policy】，使其显示在一个窗口中，以便您进行查
云计算开源框架Hadoop介绍
云计算开源框架Hadoop介绍 目录 云计算开源框架Hadoop介绍 (1) 什么是Hadoop？ (1) 为什么要选择Hadoop？ (4) 使用场景 (4) 环境 (5) 部署考虑 (5) 实施步骤 (5) Hadoop中的命令（Command）总结 (8) Hadoop基本流程 (8) 日志分析业务场景和代码范例 (10) Hadoop集群测试 (15) 随想 (16) 什么是Hadoop？ Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。 MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。其实我一直认为Hadoop的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
Hadoop云计算实验——数据去重
hadoop云计算实验报告数据去重 实验名称：数据去重 实验目的： 1、基本了解一个Hadoop程序的结构、编译、封装、运行、查看结果等流程 2、掌握并利用并行化编程思想对数据做有意义的筛选 问题描述： 编写Mapreduce程序读取文本文件，去掉所有数据中的重复数据后输出结果。 实验要求： 1、完成Mapreduce程序，测试其对数据的筛选能力。 输入：输入是一组文本文件，在每个输入文件中每一行是一个数据。每一个元数据都是一个字符串 输出：输出文件的每一行都是在输入文件中出现过的一个数据，并且输出文件中的每一行都不相同。 【数据样例】 输入： input1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c input2: 2006-6-9 b 2006-6-10 a 2006-6-11 b 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 c 2006-6-15 d 2006-6-11 c 输出: 2006-6-10 a 2006-6-10 b
2006-6-11 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-14 c 2006-6-15 c 2006-6-15 d 2006-6-9 a 2006-6-9 b 算法分析： 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。 具体就是reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个
Hadoop云计算平台搭建方案
Hadoop云计算平台搭建方案 一、平台搭建概述 总体思路 针对于电网企业在营销服务领域展开的大数据分析处理，搭建Hadoop云计算平台进行海量数据存储，并作深层次加工、处理，挖掘出无法简单直观便可得到的新的模式，为电力企业的决策提供指导。平台采用作为海量数据存储和分析工具，将其部署在4个物理计算机节点上，搭建Hadoop集群，其中1个节点作为master节点，其余3个作为slave节点。为了获取更好的稳定性，平台搭建在Linux系统（）环境下。 软件列表 平台搭建总流程和节点信息一览表 在平台搭建前，给出实现的总流程图和节点信息一览表，从而对平台搭建过程和各节点信息有一个全局的认识，平台搭建总流程如下图所示。
各节点信息如下表所示： 二、基础平台的搭建步骤 此次大数据存储和处理平台的搭建，需要4台物理节点来部署Hadoop平台环境。我们使用 虚拟机软件VMware Workstation创建4台虚拟机，承载平台搭建工作。另外，由于对4台 虚拟机的配置大部分是相同的，所以利用VMware Workstation的克隆功能，可以减少部署 的工作量。 安装虚拟机软件VMware Workstation 首先在4台PC机器上均安装虚拟化软件VMware Workstation，并输入相应的序列号。 在master节点上安装Linux系统Ubuntu 在设定为master PC节点上首先安装Linux系统（版本为），在安装过程中为提高后期安装 软件的兼容性和稳定性，在系统语言上选择英语。创建用户名为“hadoop”的普通用户，设 置统一的密码。安装完成后将系统的terminal命令窗口调出来，以便使用。 同时，为实现虚拟机的Ubuntu系统与本机的Windows系统之间方便快捷的文字复制粘贴以 及物理主机系统与虚拟机系统相互拖放文件进行共享，需要安装VMare Tools工具，具体操 作如下： 启动虚拟机，进入Ubuntu系统，在VM菜单栏“虚拟机(M)”的下拉菜单点击“安装VMare Tools(T)”后，会弹出一个“VMare Tools”文件夹，里面包含VMare Tools的安装包，将 该安装包拷贝到/home/hadoop目录下，输入命令进行解压安装：tar xzvf 此时在 /home/hadoop/目录下产生vmware-tools-distrib文件夹，进入该目录，通过在terminal 终端输入相应命令，运行脚本： cd /home/hadoop/vmware-tools-distrib $JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH ocal/share/', but failed: No such file or directory (gedit:2949): Gtk-WARNING **: Attempting to store changes into `/root/.local/share/', but failed: Failed to create file '/root/.local/share/': No such file or directory (gedit:2949): Gtk-WARNING **: Attempting to set the permissions of `/root/.local/share/', but failed: No such file or directory 解决方法：只需直接在终端中输入命令：sudo mkdir -p /root/.local/share/ ，创建 警告信息中所提示的目录即可。 若无视警告重启ubuntu后将会出现以下情况：输入密码无法进入系统，一直处于输入密码 后又跳转回输入密码的界面。此时的解决方法是：在输入密码界面同时按下alt+ctrl+F2 进入ubuntu命令模式，并使用root用户及对应密码登陆系统，然后键入：/usr/bin/vi /etc/profile打开etc/profile文件，找到最近在末尾加上的hadoop配置文件，按delete