Hadoop培训学校哪个专业
Hadoop培训学校哪个专业？
提起Hadoop相信大家还是很陌生的，但大数据呢？大数据可是红遍每一个角落，大数据的到来为我们社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。而所有的数据库都需要一个地方来存储它们的数据，同时性能也是它们的一个重要组成部分。Hadoop实际上不是一个文件系统，实际上，它是一个软件框架，支持数据密集型分布式应用程序，Hadoop可以成为一个针对数据密集型应用程序的非常有效的解决方案。对于Hadoop需要学习的内容，小编整理了一份Hadoop 基础视频教程，欢迎大家下载观看。
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Hadoop的学习路线：
Hadoop生态体系
01Hadoop起源与安装
02MapReduce快速入门
03Hadoop分布式文件系统
04Hadoop文件I/O详解
05MapReduce工作原理
06MapReduce编程开发
07Hive数据仓库工具
08开源数据库HBase
09Sqoop与Oozie
一个比较好的Hadoop的视频教程资源并不是固定的，而是会时时更新一些内容，让在线学习的童鞋们可以有一个连续的，长期的学习空间，不至于在学了一半之后突然没了，那真是令人生气想砸电脑，所以真心想学习的同学们关注我们的官网。视频会经常更新的，祝大家有一个很好的学习成果！
基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现
太原理工大学 硕士学位论文 基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 姓名：封俊 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：胡彧 20100401
基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 摘要 分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径，让人们更有效地获取信息，现在它已经深入到网络生活的每一方面，被誉为上网第一站。 目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构，即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上，这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高，同时，系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求，然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外，在传统的信息检索系统中，许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果，这种搜索方式虽然实现简单，但在数据量比较大时，搜索效率非常低，导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战，在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。 本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上，总结了现有系统的优缺点，针对现有系统的不足，提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进，对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析，将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分：数据计算和数据合并。同时，应用Map/Reduce编程模型思想，把数据计算任务封装到Map函数中，把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中，并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合，因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外，系
(完整版)hadoop常见笔试题答案
Hadoop测试题 一．填空题，1分（41空），2分（42空）共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为：core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块 中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分，即namenode 与datanode 。一般来说，一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护，并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发 送给client ，由client 直接与datanode 进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元，默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode 报告错误，并 请求namenode 排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败，那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息，并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ，并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为：hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为：start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为：start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为：stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录（如：/a/b/c）的命令为：hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为：hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是：Hadoop common 、HDFS 、
Hadoop分布式文件系统：架构和设计
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
Hadoop最全面试题整理(附目录)
Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份？ a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务，软件启动之后JobTracker 接收Job，负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上，并监控它们，如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案：B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案：C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机
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：
基于Hadoop的分布式文件系统
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1915453339.html, 基于Hadoop的分布式文件系统 作者：陈忠义 来源：《电子技术与软件工程》2017年第09期 摘要HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统，Hadoop分布式文件系 统具有方便、健壮、可扩展性、容错性能好、操作简单、成本低廉等许多优势。。深入了解HDFS的工作原理对在特定集群上改进HDFS的运行性能和错误诊断都有极大的帮助。本文介绍了HDFS的主要设计理念、主要概念及其高可靠性的实现等。 【关键词】Hadoop 分布式文件系统 Hadoop是新一代的大数据处理平台，在近十年中已成为大数据革命的中心，它不仅仅承担存储海量数据，还通过分析从中获取有价值信息。进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）运应而生，它是Hadoop的底层实现部分，存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 1 HDFS的设计理念 面对存储超大文件，Hadoop分布式文件系统采用了流式数据访问模式。所谓流式数据，简单的说就是像流水一样，数据一点一点“流”过来，处理数据也是一点一点处理。如果是全部收到数据以后再进行处理，那么延迟会很大，而且会消耗大量计算机内存。 1.1 存储超大文件 这里的“超大文件”通常达到几百GB甚至达到TB大小的文件。像大型的应用系统，其存储超过PB级数据的Hadoop集群比比皆是。 1.2 数据访问模式 最高效的访问模式是一次写入、多次读取。HDFS的构建思路也是这样的。HDFS存储的数据集作为Hadoop的分析对象。在数据集生成以后，采用各种不同分析方法对该数据集进行长时间分析，而且分析涉及到该数据集的大部分数据或者全部数据。面对庞大数据，时间延迟是不可避免的，因此，Hadoop不适合运行低时间延迟数据访问的应用。 1.3 运行在普通廉价的服务器上 HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。
07 hadoop完全分布式安装第七步：zookeeper分布式配置
实验七 zookeeper分布式的配置 tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz mv zookeeper-3.4.5 zookeeper cd zookeeper mkdir data mkdir logs 三、集群模式 集群模式就是在不同主机上安装zookeeper然后组成集群的模式；下边以在192.168.1.1，192.168.1.2，192.168.1.3三台主机为例。 zookeeper 配置 1.Zookeeper服务集群规模不小于三个节点，要求各服务之间系统时间要保持一致。 2.在master的/home/chenlijun目录下，解压缩zookeeper（执行命令tar –zvxf zooke eper.tar.gz） 3.设置环境变量 打开/etc/profile文件！内容如下：
[html]view plain copy 1.#set java & hadoop 2. 3.export JAVA_HOME=/home/chenlijun/java/ 4. 5.export HADOOP_HOME=/home/chenlijun/hadoop 6. 7.export ZOOKEEPER_HOME=/home/chenlijun/zookeeper 8. 9.export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH 注：修改完后profile记得执行source /etc/profile 4.在解压后的zookeeper的目录下进入conf目录修改配置文件 更名操作：mv zoo_sample.cfg zoo.cfg 5.编辑zoo.cfg (vi zoo.cfg) 修改dataDir=/home/chenlijun/zookeeper/data/ 新增server.0=master:2888:3888 server.1=slave1:2888:3888 server.2=slave2:2888:3888 文件如下：
Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译
外文翻译 原文来源The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design 中文译文Hadoop分布式文件系统：架构和设计 姓名 XXXX 学号 200708202137 2013年4月8 日
英文原文 The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design Source：https://www.wendangku.net/doc/1915453339.html,/docs/r0.18.3/hdfs_design.html Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems are significant. HDFS is highly fault-tolerant and is designed to be deployed on low-cost hardware. HDFS provides high throughput access to application data and is suitable for applications that have large data sets. HDFS relaxes a few POSIX requirements to enable streaming access to file system data. HDFS was originally built as infrastructure for the Apache Nutch web search engine project. HDFS is part of the Apache Hadoop Core project. The project URL is https://www.wendangku.net/doc/1915453339.html,/core/. Assumptions and Goals Hardware Failure Hardware failure is the norm rather than the exception. An HDFS instance may consist of hundreds or thousands of server machines, each storing part of the file system’s data. The fact that there are a huge number of components and that each component has a non-trivial probability of failure means that some component of HDFS is always non-functional. Therefore, detection of faults and quick, automatic recovery from them is a core architectural goal of HDFS. Streaming Data Access Applications that run on HDFS need streaming access to their data sets. They are not general purpose applications that typically run on general purpose file systems. HDFS is designed more for batch processing rather than interactive use by users. The emphasis is on high throughput of data access rather than low latency of data access. POSIX imposes many hard requirements that are not
基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证
毕业设计（论文） 中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证 英文题目:Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop 学院：计算机与信息技术 专业：信息安全 学生姓名： 学号： 指导教师： 2018 年06 月01 日 1
任务书 题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证 适合专业：信息安全 指导教师（签名）： 毕业设计（论文）基本内容和要求： 本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。 基本原理及基本要求如下： 1.实现一个NameNode NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。 实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。 2。实现若干个DataNode DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。 DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。 具体设计模块如下：
Hadoop分布式文件系统方案
Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.wendangku.net/doc/1915453339.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。
实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式
实验报告封面 课程名称： Hadoop大数据处理课程代码： JY1124 任课老师：宁穗实验指导老师: 宁穗 实验报告名称：实验3 Hadoop安装与配置2 学生： 学号： 教学班： 递交日期： 签收人： 我申明，本报告的实验已按要求完成，报告完全是由我个人完成，并没有抄袭行为。我已经保留了这份实验报告的副本。 申明人(签名): 实验报告评语与评分： 评阅老师签名：
一、实验名称：Hadoop安装与配置 二、实验日期：2015年9 月25 日 三、实验目的： Hadoop安装与配置。 四、实验用的仪器和材料： 安装环境:以下两个组合之一 1.硬件环境：存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境：windows 、linux或者mac os x 软件环境：运行vmware或者virtualbox (2) 存ddr 1g及以上的主机两部及以上 五、实验的步骤和方法： 本次实验重点在ubuntu中安装jdk以及hadoop。 一、关闭防火墙 sudo ufw disable iptables -F 二、jdk的安装 1、普通用户下添加grid用户
2、准备jdk压缩包，把jdk压缩包放到以上目录（此目录可自行设置） 3、将jdk压缩包解压改名 改名为jdk：mv jdk1.7.0_45 jdk 移动到/usr目录下：mv jdk /usr（此目录也可自行设置，但需与配置文件一致）4、设置jdk环境变量 此采用全局设置方法，更改/etc/profile文件 sudo gedit /etc/profile 添加（根据情况自行设置） export JA VA_HOME=/usr/jdk export JRE_HOME=/usr/ jdk/jre export CLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PA TH=$JA V A_HOME/bin: $JRE_HOME/ bin: $PATH 然后保存。 5、检验是否安装成功 java -version 二、ssh免密码 1、退出root用户，su grid 生成密钥 ssh-keygen –t rsa
Hadoop分布式文件系统：架构和设计
目录 2.5 “移动计算比移动数据更划算” ........................................................................................... 四、文件系统的名字空间(namespace)........................................................................................... 一、引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错
性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是。 二、前提和设计目标 2.1 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。 2.2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。H DFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。 2.3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的H DFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 2.4 简单的一致性模型 HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使
课程设计(二) Hadoop分布式文件系统(HDFS)运行测试
电子科技大学
实验报告
学生姓名： 学号： 指导老师：田文洪
实验地点：
实验时间：2009 年 12 月 15 日
一、实验室名称：
二、实验项目名称：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）运行测试
三、实验学时：16
四、实验原理：
在 SIP 项目设计的过程中，对于它庞大的日志在早先就考虑使用任务分解的 多线程处理模式来分析统计，但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采 用 Memcache 作为计数器结合 Mysql 完成了访问控制以及统计的工作。但未来， 对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云 计算”，在 Open API 日益盛行的今天，互联网应用的数据将会越来越有价值，如 何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑起海量数据的分 析工作。
回过头来看，早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，其实是分布式 计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作分拆，变成集群工作协同，其实 就是分布式计算框架设计所涉及的。BEA 和 VMWare 合作采用虚拟机来构建集 群，无非就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中的资源池中的资源，使 用者无需关心资源的分配情况，最大化了硬件资源的使用价值。分布式计算也是 如此，具体的计算任务交由哪一台机器执行，执行后由谁来汇总，这都由分布式 框架的 Master 来抉择，而使用者只需简单的将待分析内容的提供给分布式计算 系统作为输入，就可以得到分布式计算后的结果。Hadoop 是 Apache 开源组织的 一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，亚马逊， Facebook,Yahoo 等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志 分析，服务集成平台的日志量将会很大，这也正好符合了分布式计算的适用场景 （日志分析，索引建立就是两大应用场景）。
什么是 Hadoop
Hadoop 框架中最核心设计就是：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,Reduce，Map（展开）就是将一个任务分解成为多个任务，Reduce 就是将
hadoop安装最终版
一．在Microsoft Windows XP操作系统下,安装Ubuntu 8.04 lts server版本+ xubuntu桌面到VMware虚拟机上 1.下载ubuntu server 及xubuntu 1)Ubuntu 8.04 server: http://119.147.41.16/down?cid=A97349CDC5DF51672F26FCABACBF5BC5AF9AF89D &t=2&fmt=&usrinput=ubuntu 8.04&dt=1&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 2)Xubuntu: 可不下，不用桌面 http://119.147.41.16/down?cid=DADD7F929F5F442A7881C2B382865468B70B8AA5 &t=2&fmt=&usrinput=xubuntu&dt=1002002&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 3)VMware http://119.147.41.16/down?cid=9BAA5720718DE23B4F7312C915E8028E71779B39 &t=2&fmt=-1&usrinput=Vmware&dt=2056000&redirect=no 2.本人硬件环境(参考) CPU: 2 core 4.12G Memory: 2G ddr3 Mainboard Chip : Intel p43d3 Graphic Chip : N Geoforce 9600gs0 3.本人软件环境(参考) OS : Microsoft windows xp sp3 VM: vmware5.5.1.19175 Linux: Ubuntu linux 8.04 lts server(iso) + xubuntu (ISO) 4.设置虚拟环境 1)安装VMware ：略(出现警告仍然继续，sn: E8HFE-5MD6N-F25DC-4WRNQ, 可不汉 化) 2)打开VMware Workstation软件，点击“file”菜单，选择“new”－“virtual machine” 命令 3)弹出新建虚拟机向导，点击“下一步”按钮 4)在“virtual machine configuration”中，选择第二项“custom”单选项目，点击 “下一步”按钮 5)在“virtual machine format”中，选择第一项“new - Workstation 5”单选项目， 点击“下一步”按钮 6)之后将询问虚拟机的操作系统，我们在“guest operating system”中选择“Linux”， 在下面的版本中选择“Ubuntu”，点击“下一步”按钮 7)这时询问虚拟机的名称和保存目录，请根据自己的需要进行设置。在此我使用 d:\\My Virtual Machines\Ubuntu，点击“下一步”按钮 8)虚拟处理器数，选择“one”，点击“下一步”按钮。（我是双核心处理器，所以 有这个项目） 9)这时提示分配虚拟机内存，请根据自己物理内存实际情况进行设置，建议至少 分配128MB内存，如果物理内存数量允许，推荐设置256MB内存。我的物理 内存是2GB，在此我使用虚拟机推荐的内存数量384MB，点击“下一步”按钮 10)网络连接类型。如果不想让虚拟机访问，请选择“不使用网络连接”。如果需要 访问网络，请根据自己的情况设置，在此我推荐使用第二项“NAT”，这个选项 让虚拟机使用宿主计算机的IP访问网络，宿主计算机将共享网络给虚拟机。点 击“下一步”按钮
hadoop完全分布式的搭建步骤
Hadoop完全分布式的搭建步骤 步骤目录： 第一步：安装虚拟机 第二步：Linux的环境配置 第三步：安装jdk并配置环境变量 第四步：建立专门运行Hadoop的专有用户abc 第五步：ssh免密码登录配置 第六步：Hadoop的安装与配置 第七步：格式化hdfs和启动守护进程 详细步骤如下 第一步：安装虚拟机 第二步：Linux的环境配置 1.修改IP（桥接模式） vim /etc/sysconfig/network-scriptps/ifcfg-eth0 (推荐使用手动的方法设置) 2.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 3.修改主机名和IP的映射关系 vim /etc/hosts
192.168.6.115 hadoop01 192.168.6.116 hadoop02 192.168.6.117 hadoop03 4.关闭防火墙 service iptables status//查看状态 service iptables stop//关闭防火墙 chkconfig iptables --list //查看防火墙是否开机自启 chkconfig iptables off//关闭防火墙开机自启 5.重启系统 reboot 6.查看主机名：hostname 查看IP：ifconfig 查看防火墙状态：service iptables status 7.查看各个主机之间是否能通信：互相ping IP地址 第三步：安装jdk并配置环境变量 1.上传jdk到根目录 2.创建目录mkdir /usr/java 3.解压jdk tar –zxvf jdk-7u76-linux-i586.tar.gz –C /usr/java cd /usr/java ls 4.将Java添加到环境变量（使得在任何目录下均可使用Java）
Hadoop系统架构
一、绪论 21世纪的第一个十年里，互联网高速发展，Web的易用性、实用性使它成为最为广泛、最有前途、最有魅力的信息传播技术。作为信息交互的载体，Web 的特性催生了多种新兴产业，电子商务、社交网络在最近几年发展尤为迅速。互联网用户也在过去的数年间增长迅速，根据我国互联网络信息中心发布的《第27次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2010年12月底，我国网民规模达到4.57亿，较2009年底增加7330万人。报告中还显示，网络购物用户年增长48.6%，是用户增长最快的应用。2011年以微博为代表的新型社交网站迅速成长，新浪微博在2011年9月注册用户达到2.75亿，微博用户平均每天发布的微博数达到8600万条。无论是电子商务网站中的产品图片展示，还是社交网站中的图片分享，其图片数量都在呈现几何基础的增长。 以国内外几大IT巨头为例，截止至2011年6月，Facebook用户已经上传了150亿张照片，加上缩略图，总容量超过L5PB。此外，每周新增照片为2.2亿张，约25TB。高峰期，Facebook每秒处理55万张照片!国外最大的图片分享网站Flickr 共存储4.7亿张图片，而且相当多的图片是高清数码图片，单张图片大小4?5M 左右，消耗2PB存储空间，每秒需要处理38000次请求，每天新增图片超过40万。Flickr采用的squid缓存了总计3500万张图片，内存中存储有200万张图片。淘宝网作为我国最大的电子商务平台，在线商品达到10亿，图片服务器存储286亿张图片，总容量达到1PB，且每天仍在以千万级别增长。由于图片表达信息远胜于文字描述，所以电子商务尤其注重图片的显示质量、上传时间、访问速度等问题。根据淘宝网的流量分析，整个淘宝网流量中，图片的访问流量达到90%以上。腾讯的相册用户总上传图片数600亿存储量12PB、每周上传图片数10亿、存储3种规格1300亿图片，峰值访问每秒50万次。由于图片量非常大，海量图片需要消耗海量的存储空间，图片的存储和检索都会出现一定的瓶颈，存储系统的快速访问、扩容性、容错性都将是存储系统设计的目标。由此可见，面对海量的图片，如何高效的存储、管理这些图片已经成为一个迫切需要解决的问题。 NetApp，美国网域存储技术有限公司，是IT存储业界的佼佼者，倡导向数据密集型的企业提供统一的存储解决方案，用以整合在网络上来自服务器的数据，并有效管理呈爆炸性增长的数据。大多数IT公司在面临海量数据存储问题的时候都会选择NetApp公司提供的商用存储系统，淘宝网2007前一直使用应用该公司的文件存储系统。但随着图片文件数量以每年2倍的速度增长，NetApp 公司最高端的产品也不能满足淘宝网存储的要求。商业存储服务的不足有以下几