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
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， 其实在前面提到了多线程，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。大学老师上 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。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的 结果在汇总起来，这就是 Reduce 要做的工作。
图 1 MapReduce
上图就是 MapReduce 大致的结构图，在 Map 前还可能会对输入的数据有 split 的过程，保证任务并行效率，在 Map 之后还会有 shuffle 的过程，对于提高 Reduce 的效率以及减小数据传输的压力有很大的帮助。后面会具体提及这些部分的细 节。
根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况。
1. 在分布式环境中客户端创建任务并提交。 2. InputFormat 做 Map 前的预处理，主要负责以下工作：
1. 验证输入的格式是否符合 JobConfig 的输入定义，这个在实现 Map 和构建 Conf 的时候就会知道，不定义可以是 Writable 的任意子类。
2. 将 input 的文件切分为逻辑上的输入 InputSplit，其实这就是在 上面提到的在分布式文件系统中 blocksize 是有大小限制的，因此 大文件会被划分为多个 block。
3. 通过 RecordReader 来再次处理 inputsplit 为一组 records，输出 给 Map。（inputsplit 只是逻辑切分的第一步，但是如何根据文件 中的信息来切分还需要 RecordReader 来实现，例如最简单的默认 方式就是回车换行的切分）
3. RecordReader 处理后的结果作为 Map 的输入，Map 执行定义的 Map 逻辑， 输出处理后的 key 和 value 对应到临时中间文件。
4. Combiner 可选择配置，主要作用是在每一个 Map 执行完分析以后，在本 地优先作 Reduce 的工作，减少在 Reduce 过程中的数据传输量。
5. Partitioner 可选择配置，主要作用是在多个 Reduce 的情况下，指定 Map 的结果由某一个 Reduce 处理，每一个 Reduce 都会有单独的输出文件。（后 面的代码实例中有介绍使用场景）
6. Reduce 执行具体的业务逻辑，并且将处理结果输出给 OutputFormat。 7. OutputFormat 的职责是，验证输出目录是否已经存在，同时验证输出结
果类型是否如 Config 中配置，最后输出 Reduce 汇总后的结果。
HDFS 是分布式计算的存储基石，Hadoop 的分布式文件系统和其他分布式文 件系统有很多类似的特质。
分布式文件系统基本的几个特点： 1. 对于整个集群有单一的命名空间。 2. 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功 创建之前是无法看到文件存在。 3. 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而 且根据配置会有复制文件块来保证数据的安全性。
图 2 HDFS
上图中展现了整个 HDFS 三个重要角色：NameNode,DataNode,Client。 NameNode 可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系 统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。NameNode 会存储文件系统的 Meta-data 在内存中，这些信息主要包括了文件信息，每一个文件对应的文件块 的信息，每一个文件块在 DataNode 的信息。 DataNode 是文件存储的基本单元。它存储 Block 在本地文件系统中，保存 了 Block 的 Meta-data，同时周期性的发送所有存在的 block 的报告给 NameNode。 Client 就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。 这里通过三个操作来说明他们之间的交互关系。 文件写入：
1. Client 向 NameNode 发起文件写入的请求。 2. NameNode 根据文件大小和文件块配置情况，返回给 Client 它所管理部 分 DataNode 的信息。 3. Client 将文件划分为多个 Block，根据 DataNode 的地址信息，按顺序写 入到每一个 DataNode 块中。
文件读取： 1. Client 向 NameNode 发起文件读取的请求。 2. NameNode 返回文件存储的 DataNode 的信息。 3. Client 读取文件信息。
文件 Block 复制： 1. NameNode 发现部分文件的 block 不符合最小复制数或者部分 DataNode
失效。 2. 通知 DataNode 相互复制 Block。 3. DataNode 开始直接相互复制。
最后在说一下 HDFS 的几个设计特点：（对于框架设计值得借鉴）
1． Block 的放置 默认不配置，一个 Block 会有三份备份。一份放在 NameNode 指定的 DataNode， 另一份放在与指定 DataNode 非同一 Rack 上的 DataNode，最后一份放在与指定 DataNode 同一 Rack 上的 DataNode 上。备份无非就是为了数据安全，考虑同一 Rack 的失败情况以及不同 Rack 之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式。
2． 心跳检测 DataNode 的健康状况，如果发现问题就采取数据备份的方式来保 证数据的安全性。
3． 数据复制。（DataNode 失败的时候，需要平衡 DataNode 的存储利用率的时 候，需要平衡 DataNode 数据交互压力的时候）
这里先说一下，使用 HDFS 的 balancer 命令，可以配置一个 Threshold 来平衡每 一个 DataNode 磁盘利用率。例如设置了 Threshold 为 10%，那么执行 balancer 命令的时候，首先统计所有 DataNode 的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一 个 DataNode 的磁盘利用率超过这个均值 Threshold 以上，那么将会把这个 DataNode 的 block 转移到磁盘利用率低的 DataNode，这对于新节点的加入来说 十分有用。
4． 数据交验。采用 CRC32 作数据交验。在文件 Block 写入的时候除了写入数 据还会写入交验信息，在读取的时候需要交验后再读入。
5． NameNode 是单点。如果失败的话，任务处理信息将会纪录在本地文件系 统和远端的文件系统中。
6． 数据管道性的写入。 当客户端要写入文件到 DataNode 上，首先客户端读取一个 Block 然后写到
第一个 DataNode 上，然后由第一个 DataNode 传递到备份的 DataNode 上，一直 到所有需要写入这个 Block 的 NataNode 都成功写入，客户端才会继续开始写下 一个 Block。
7． 安全模式。 在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系
统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安 全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个 DataNode 上数据块 的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可 以进入安全模式。在实践过程中，系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全 模式不允许修改的出错提示，只需要等待一会儿即可。
在 Hadoop 的系统中，会有一台 Master，主要负责 NameNode 的工作以及 JobTracker 的工作。JobTracker 是的主要职责就是启动，跟踪，调度各个 Slave 的任务执行。还会有多台 Slave，每一台 Slave 通常具有 DataNode 的功能以及 TaskTracker 的工作。TaskTracker 根据应用要求来结合本地数据执行 Map 任务以 及 Reduce 任务。
说 到 这 里 ， 就 要 提 到 分 布 式 计 算 的 最 重 要 的 一 个 设 计 点 ： Moving Computation is Cheaper than Moving Data。就是在分布式处理中，移动数据的代 价总是高于转移计算的代价。简单来说就是分而治之的工作，需要将数据也分而 存储，本地任务处理本地数据然后归总，这样才会保证分布式计算的高效性。
Hadoop 的优点： 官方网站已经给了很多的说明，这里就大致说一下其优点及使用的场景（没
有不好的工具，只用不适用的工具，因此选择好场景才能够真正发挥分布式计算 的作用） 1． 可扩展。不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是 Hadoop 的设计根本。 2． 经济。框架可以运行在任何普通的 PC 上。 3． 可靠。分布式文件系统的备份恢复机制以及 MapReduce 的任务监控保证了 分布式处理的可靠性。 4． 高效。分布式文件系统的高效数据交互实现以及 MapReduce 结合 Local Data 处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
使用场景：个人觉得最适合的就是海量数据的分析，其实 Google 最早提出 MapReduce 也就是为了海量数据分析。同时 HDFS 最早是为了搜索引擎实现而 开发的，后来才被用于分布式计算框架中。
海量数据被分割于多个节点，然后由每一个节点并行计算，将得出结果归并 到输出。同时第一阶段的输出又可以作为下一阶段计算的输入，因此可以想象到 一个树状结构的分布式计算图，在不同阶段都有不同产出，同时并行和串行结合 的计算也可以很好的在分布式集群的资源下得以高效的处理。
五、实验目的：
体会如何有效的使用分布式文件系统处理海量数据，比如查询，检索，下载 等，以加深学生对 Java 分布式网络编程分析、设计与实现方法的理解。实验对 比单机，两台，三台，甚至四台或多台（条件允许的话）物理机和虚拟机在执行 sort,wordcount 时的运行速度。
六、实验内容：
在 Linux 系统上安装 Hadoop 分布式文件系统，并完成 HDFS 的搭建，并且尝 试在所搭建成功的集成系统上进行文件批量传送，下载等。
七、实验器材（设备、元器件）：
需要 3 台 pc 机，一台作为 namenode，两台作为 datanode。pc 硬件要求： 根据所用的软件配置相应的硬件环境。操作系统要求：Linux/WindowsXp
八、实验步骤：
Hadoop 可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要 按照 Demo 的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的 过程。
环境： 7 台普通的机器，操作系统都是 linux。内存和 CPU 就不说了，反正 Hadoop
一大特点就是机器在多不在精。JDK 必须是 1.5 以上的，这个切记。7 台机器的 机器名务必不同，后续会谈到机器名对于 MapReduce 有很大的影响。
部署考虑： 正如上面我描述的，对于 Hadoop 的集群来说，可以分成两大类角色，Master
和 Slave，前者主要配置 NameNode 和 JobTracker 的角色，负责总管分布式数据 和分解任务的执行，后者配置 DataNode 和 TaskTracker 的角色，负责分布式数据 存储以及任务的执行。本来打算一台机器是否可以配置成为 Master 同时也是 Slave，不过发现在 NameNode 初始化的过程中以及 TaskTracker 执行过程中机器 名配置好像有冲突（NameNode 和 TaskTracker 对于 Hosts 的配置有些冲突，究 竟是把机器名对应 IP 放在配置前面还是把 Localhost 对应 IP 放在前面有点问题， 不过可能也是我自己的问题吧，这个大家可以根据实施情况给我反馈）。最后反 正决定一台 Master，六台 Slave，后续复杂的应用开发和测试结果的比对会增加 机器配置。
实施步骤： 1． 在所有的机器上都建立相同的目录，也可以就建立相同的用户，以该
用户的 home 路径来做 hadoop 的安装路径。例如我在所有的机器上都建立了 /home/wenchu。
2． 下载 Hadoop，先解压到 Master 上。这里我是下载的 0.17.1 的版本。 此时 Hadoop 的安装路径就是/home/wenchu/hadoop-0.17.1。
3． 解压后进入 conf 目录，主要需要修改以下文件：hadoop-env.sh， hadoop-site.xml,masters,slaves。
Hadoop 的基础配置文件是 hadoop-default.xml，看 Hadoop 的代码可以知道， 默认建立一个 Job 的时候会建立 Job 的 Config，Config 首先读入 hadoop-default.xml 的配置，然后再读入 hadoop-site.xml 的配置（这个文件初始的时候配置为空）， hadoop-site.xml 中主要配置你需要覆盖的 hadoop-default.xml 的系统级配置，以及 你需要在你的 MapReduce 过程中使用的自定义配置（具体的一些使用例如 final 等参考文档）。 以下是一个简单的 hadoop-site.xml 的配置：
后在新增节点或者其他情况下莫名其妙的 DataNode 启动不了，就删除此文件中 的 tmp 目录即可。不过如果删除了 NameNode 机器的此目录，那么就需要重新 执行 NameNode 格式化的命令了。
hadoop-env.sh 文件只需要修改一个参数： # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/ali/jdk1.5.0_10 配置 Java 路径，一定要 1.5 版本以上，免得莫名其妙出现问题。
Masters 中配置 Masters 的 ip 或者机器名，如果是机器名那么需要在/etc/hosts 中 有所设置。
Slaves 中配置的是 Slaves 的 ip 或者机器名，同样如果是机器名需要在/etc/hosts 中有所设置。
范例如下：我这里配置的都是 ip.
Masters:
10.2.224.46
Slaves:
10.2.226.40
10.2.226.39
10.2.226.38
10.2.226.37
10.2.226.41
10.2.224.36
4． 建立 Master 到每一台 Slave 的 ssh 受信证书。由于 Master 将会通过 SSH 启动所有的 Slave 的 Hadoop，所以需要建立单向或者双向证书保证命令执行时 不需要再输入密码。Master 和所有的 Slave 机器上执行：ssh-keygen -t rsa。执行 此命令的时候，看到提示只需要回车。然后就会在/root/.ssh/下面产生 id_rsa.pub 的证书文件，通过 scp 将 Master 机器上的这个文件拷贝到 Slave 上（记得修改名 称），例如：scp root@masterIP:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/46_rsa.pub，然后执 行 cat /root/.ssh/46_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys，建立 authorized_keys 文件 即可，可以打开这个文件看看，也就是 rsa 的公钥作为 key，user@IP 作为 value。 此时可以试验一下，从 master ssh 到 slave 已经不需要密码了。由 slave 反向建立 也是同样，为什么要反向呢，其实如果一直都是 Master 启动和关闭的话那么没 有必要建立反向，只是如果想在 Slave 也可以关闭 Hadoop 就需要建立反向。
5． 将 Master 上的 Hadoop 通过 scp 拷贝到每一个 Slave 相同的目录下，根 据每一个 Slave 的 Java_HOME 的不同修改其 hadoop-env.sh。
6． 修改 Master 上/etc/profile： 新增以下内容：具体的内容根据你的安装路径修改，这步只是为了方便使用
export HADOOP_HOME=/home/wenchu/hadoop-0.17.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
修改完执行 source /etc/profile 来使得其生效。
7． 在 Master 上执行 Hadoop namenode –format，这是第一需要做的初始 化 ， 可 以 看 作 格 式 化 吧 ， 以 后 除 了 在 上 面 我 提 到 过 删 除 了 Master 上 的 hadoop.tmp.dir 目录，否则是不需要再次执行的。
8． 然后执行 Master 上的 start-all.sh，这个命令可以直接执行，因为在 6 已经添加到了 path 路径了，这个命令是启动 hdfs 和 mapreduce 两部分，当然你 也可以分开单独启动 hdfs 和 mapreduce，分别是 bin 目录下的 start-dfs.sh 和 start-mapred.sh。
9． 检查 Master 的 logs 目录看看 Namenode 日志以及 JobTracker 日志是否 正常启动。
10．
检查 Slave 的 logs 目录看看 Datanode 日志以及
TaskTracker 日志是否正常。
11．
如果需要关闭，那么就直接执行 stop-all.sh 即可。
以上步骤就可以启动 Hadoop 的分布式环境，然后在 Master 的机器进入 Master 的安装目录，执行 hadoop jar hadoop-0.17.1-examples.jar wordcount 输入路 径 输出路径，就可以看到字数统计的效果了。此处的输入路径和输出路径都指
的是 HDFS 中的路径，因此你可以首先通过拷贝本地文件系统中的目录到 HDFS 中的方式来建立 HDFS 中的输入路径：
hadoop dfs -copyFromLocal /home/wenchu/test-in test-in 。 其 中 /home/wenchu/test-in 是本地路径，test-in 是将会建立在 HDFS 中的路径，执行完 毕以后可以通过 hadoop dfs –ls 可以看到 test-in 目录已经存在，同时可以通过 hadoop dfs –ls test-in 看来里面的内容。输出路径要求是在 HDFS 中不存在的， 当执行完那个 demo 以后，就可以通过 hadoop dfs –ls 输出路径看到其中的内 容，具体文件的内容可以通过 hadoop dfs –cat 文件名称来查看。
注意事项：这部分是我在使用过程中花了一些时间走的弯路
1． Master 和 Slave 上的几个 conf 配置文件不需要全部同步，如果确定都是通
过 Master 去启动和关闭，那么 Slave 机器上的配置不需要去维护。但如果希望在 任意一台机器都可以启动和关闭 Hadoop，那么就需要全部保持一致了。
2． Master 和 Slave 机器上的/etc/hosts 中必须把集群中机器都配置上去，就算 在各个配置文件中使用的是 ip。这个吃过不少苦头，原来以为如果配成 ip 就不 需要去配置 host，结果发现在执行 Reduce 的时候总是卡住，在拷贝的时候就无 法继续下去，不断重试。另外如果集群中如果有两台机器的机器名如果重复也会 出现问题。
3． 如果在新增了节点或者删除节点的时候出现了问题，首先就去删除 Slave 的 hadoop.tmp.dir，然后重新启动试试看，如果还是不行那就干脆把 Master 的 hadoop.tmp.dir 删除（意味着 dfs 上的数据也会丢失），如果删除了 Master 的 hadoop.tmp.dir 那么就需要重新 namenode –format 了。
4． Map 任务个数以及 Reduce 任务个数配置。前面分布式文件系统设计提到一 个文件被放入到分布式文件系统中，会被分割成多个 block 放置到每一个的 DataNode 上，默认 dfs.block.size 应该是 64M，也就是说如果你放置到 HDFS 上 的数据小于 64，那么将只有一个 Block，此时会被放置到某一个 DataNode 中， 这个可以通过使用命令:hadoop dfsadmin –report 就可以看到各个节点存储的情 况。也可以直接去某一个 DataNode 查看目录：hadoop.tmp.dir/dfs/data/current 就 可以看到那些 block 了。Block 的数量将会直接影响到 Map 的个数。当然可以通 过配置来设定 Map 和 Reduce 的任务个数。Map 的个数通常默认和 HDFS 需要处 理的 blocks 相同。也可以通过配置 Map 的数量或者配置 minimum split size 来设 定，实际的个数为:max(min(block_size,data/#maps),min_split_size)。Reduce 可以 通过这个公式计算：0.95*num_nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum。
总的来说出了问题或者启动的时候最好去看看日志，这样心里有底。
Hadoop Command 这部分内容其实可以通过命令的 Help 以及介绍了解，我主要侧重于介绍
一下我用的比较多的几个命令。 Hadoop dfs 这个命令后面加参数就是对于 HDFS 的操作，和 linux 操作系统的命 令很类似，例如： Hadoop dfs –ls 就是查看/usr/root 目录下的内容，默认如果不填路径这就是当前 用户路径 Hadoop dfs –rmr xxx 就是删除目录，还有很多命令看看就很容易上手
Hadoop dfsadmin –report 这个命令可以全局的查看 DataNode 的情况。
Hadoop job 后面增加参数是对于当前运行的 Job 的操作，例如 list,kill 等 Hadoop balancer 就是前面提到的均衡磁盘负载的命令。
业务场景和代码范例
业务场景描述：可设定输入和输出路径（操作系统的路径非 HDFS 路径）， 根据访问日志分析某一个应用访问某一个 API 的总次数和总流量，统计后分别输 出到两个文件中。这里仅仅为了测试，没有去细分很多类，将所有的类都归并于 一个类便于说明问题。
LogAnalysiser 就是主类，主要负责创建、提交任务，并且输出部分信息。内部 的几个子类用途可以参看流程中提到的角色职责。
九、实验理论：
成功地搭建了 Hadoop 集群，并在上面使用了 HDFS，知道了如何有效的使 用分布式文件系统处理海量数据,比如查询,检索,下载等。
经测试，Hadoop 并不是万用灵丹，非常取决于文件的大小和数量，处理的 复杂度及群集机器的数量，相连的带宽，当以上四者并不大时，hadoop 优势并 不明显。
比如，不用 hadoop 用 java 写的简单 grep 函数处理 100M 的 log 文件只要 4 秒，用了 hadoop local 的方式运行是 14 秒，用了 hadoop 单机集群的方式是 30 秒，用双机集群 10M 网口的话更慢，慢到不好意思说出来的地步。
Hadoop 集群测试
首先这里使用上面的范例作为测试，也没有做太多的优化配置，这个测试 结果只是为了看看集群的效果，以及一些参数配置的影响。 文件复制数为 1，blocksize 5M
Slave 数 处理记录数(万条) 执行时间（秒）
2
95
38
2
950
337
4
95
24
4
950
178
6
95
21
6
950
114
Blocksize 5M
Slave 数
处理记录数(万条) 执行时间（秒）
2（文件复制数为 1）
950
337
2（文件复制数为 3）
950
339
6（文件复制数为 1）
950
114
6（文件复制数为 3）
950
117
文件复制数为 1
Slave 数 处理记录数(万条) 执行时间（秒）
6(blocksize 5M)
95
21
6(blocksize 77M)
95
26
4(blocksize 5M)
950
178
4(blocksize 50M)
950
54
6(blocksize 5M)
950
114
6(blocksize 50M)
950
44
6(blocksize 77M)
950
74
测试的数据结果很稳定，基本测几次同样条件下都是一样。
测试结果可以看出一下几点：
1.
机器数对于性能还是有帮助的。
2.
文件复制数的增加只对安全性有帮助，但是对于性能没有太多帮助。
而且现在采取的是将操作系统文件拷贝到 HDFS 中，所以备份多了，准备的时间
很长。
3.
blocksize 对于性能影响很大，首先如果将 block 划分的太小，那么将会
增加 job 的数量，同时也增加了协作的代价，降低了性能，但是配置的太大也会
让 job 不能最大化并行处理。所以这个值的配置需要根据数据处理的量来考虑。
4.
最后就是除了这个表里面列出来的结果，应该去仔细看输出目录中的
_logs/history 中的 xxx_analysisjob 这个文件，里面记录了全部的执行过程以及读
写情况。这个可以更加清楚地了解哪里可能会更加耗时。
十、总结及心得体会：
“云计算”热的烫手，就和 SAAS，Web2，SNS 等等一样，往往都是在搞 概念，只有真正踏踏实实的那些大型的互联网公司，才会投入人力物力去研究符 合自己的分布式计算。其实当你的数据量没有那么大的时候，这种分布式计算也 就仅仅只是一个玩具而已，真正只有解决问题的过程中，它深层次的问题才会被 挖掘出来。
因为我从来没有接触过 Linux 系统，所以在整个实验的过程中我走了很多 的弯路，这让我花费了大量的时间去了解 Linux 的操作命令，且在搭建集群的过 程很让我感到煎熬，因为即使在网上能找到很多资料，但我还是会遇到很多问题， 更甚的是不知道问题的根源在哪里。但总的来说，我从这一次看似简单的安装实 验但中学到了很多东西：首先，我的自学能力不够，也不懂的很好利用网上资源， 现在我懂得自己的弱点所在了，以后会加强自己的学习能力的。其次，我终于算 是用上了 Linux 系统，终于发现它并没有想象中那么抽象难懂，只要我有心去学， 它其实跟我常用的 windows 系统一样简单。所以我不应该总被自己想象的困难羁 绊，我要勇敢的去尝试才对。最后，在实验的过程中，虽然不能说我已经完全熟 悉了 Hadoop，甚至不能很好的去用它，但在我查找资料的过程中我还是学会了 很多关于 Hadoop 的知识，所以为了记录它，我写下了一下这几点： 1、 $HADOOP_HOME/bin/hadoop 命令是个 shell 脚本
如果想查看 HDFS 的文件内容,我们会运行$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /,起初还以为$HADOOP_HOME/bin/hadoop 是个二进制,还在迷惑这个二进制如何 run 一个 java 程序,后来发现,$HADOOP_HOME/bin/hadoop 是个 shell 脚本,最终 这个脚本执行了:
exec "$JAVA" $JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS -classpath "$CLASSPATH" $CLASS "$@"
其中 JAVA=$JAVA_HOME/bin/java JAVA_HEAP_MAX=-Xmx1000m,设置了 jvm 最大内存的使用量,这个参数影响的 是 hadoop 客户端 $HADOOP_OPTS 用一堆 -Dproperty=value 设置了一些属性的值 "$CLASSPATH"就是一对 class 的 path $CLASS 是 main 函数所在的类名字,比如:
fs 时,CLASS=org.apache.hadoop.fs.FsShell, jar 时,CLASS=org.apache.hadoop.mapred.JobShell "$@"是传递给 main 函数的参数,"$1"已经被 shift 过了,"$@"是从"$2"开始
的 2、HADOOP_CLASSPATH
在 run 一个 hadoop 任务的前,通常要设置一下环境变量 HADOOP_CLASSPATH, 这个环境变量在运行$HADOOP_HOME/bin/hadoop 时,会被添加到 CLASSPATH=${CLASSPATH}:${HADOOP_CLASSPATH},也就是说这个环境变量只会影 响 CLASSPATH 而已.进一步,只有 hadoop 客户端程序需要的 CLASSPATH 才需要在 HADOOP_CLASSPATH 中声明,计算节点需要的 jar 包不需要添加到 HADOOP_CLASSPATH 中 3、 JobConf.set("tmpjars",*.jar)和 JobConf.setjar(ajar.jar)
前者设置多个 jar 包,这些 jar 包会被上传到各计算节点,被计算节点所用, 比如自定义的 mapper 和 reducer 所在的 jar 包就需要添加到"tmpjars";而后者 只能设置一个 jar 包文件 4.、"$bin"/hadoop-config.sh 和${HADOOP_CONF_DIR}/hadoop-env.sh
$HADOOP_HOME/bin/hadoop 执行时会调用这两个脚本,因此用户可以在 ${HADOOP_CONF_DIR}/hadoop-env.sh 中初始化环境变量
报告评分： 指导教师签字：
教学管理系统软件~使用说明书
伟航教学管理系统软件 V2.0 说明书 1.引言 本软件使用说明书是为了指导伟航教学管理系统软件 V2.0的使用操作，同时为本软件系统的测试提供必要的信息。 本详细设计说明书的读者都包括以下人员： a. 代码编写人员 b. 测试人员 c. 概要设计人员 d. 其它对伟航教学管理系统软件 V2.0感兴趣的人员。 2.软件概述 2.1目标 1、使用方便、安装简单，用户只需要进行本地安装即可方便地使用本软件。 2、伟航教学管理系统软件 V2.0的设计旨在实现管理员、教师以及学生对信息的查询、修改以及更新提供便利性。教学管理系统是一个辅助学校教务人员完成日常工作中，涉及教师管理、课程管理和成绩管理等项目的日常比较繁重的工作。它应用计算机在数据处理和数据整理保存方面的优异性能，帮助工作人员提高工作的效率、减少出错情况。 2.2功能特点 该系统具有以下几个功能特点： （1）本软件系统的开发采用了C/S结构，技术成熟，使得该系统具有高可靠性、较强的拓展性和维护性；
（2）该系统支持并发用户数较多。响应时间仅在2s左右，具有良好的实用性和出众的性价比。 （3）同时本软件在预检结果的准确度方面也具有很高的可信性。开发人员在网络安全、数据传输安全、数据访问安全和数据存储安全等几个方面做了大量努力，使得系统安全性极高； 3.运行环境 3.1硬件环境 服务器端：CPU以Intel的型号为准，可以采用AMD相同档次的对应型号，内存基本配置4G 客户端：CPU为Core i3-2100 3.10GHz（标准配置），内存为4 GB（标准配置），磁盘存储为500 GB（标准配置）。 3.2软件环境 客户端：操作系统为Microsoft Windows 7、Windows 10、Microsoft XP 3.3方案设定 3.3.1 基本Ｅ-R图设计 伟航教学管理系统软件 V2.0使教学管理的计算机化成为高校管理现代化、决策科学化的一个重要环节,是开创教学管理工作新局面的必由之路。本系统的E-R图设计主要包括教师、学生、系部、课程等实体部分，本系统的E-R设计图如图3-1、图3-2、图3-3和图3-4所示。
软件系统测试报告模板
技术资料 [项目名称] 系统测试报告 1测试内容及方法 1.1测试内容 本次测试严格按照《软件系统测试计划》进行，包括单元测试、集成测试、系统测试、用户接受度测试等内容。 1.2测试方法 正确性测试策略、健壮性测试策略、接口测试策略、错误处理测试策略、安全性测试策略、界面测试策略 1.3测试工作环境 1.3.1硬件环境 服务端 数据服务器： 处理器：Inter(R) Xeon(R) CPU E5410 @2.33GHz×2 操作系统：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2 内存空间：8G 硬盘空间：500G×2，RAID0 应用服务器： 处理器：Inter(R) Xeon(R) CPU E5410 @2.33GHz×2 操作系统：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2 内存空间：8G 硬盘空间：500G×2，RAID0 客户端 处理器：Inter(R) Core?2 Quad CPU Q6600 @2.4GHz
操作系统：Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 内存空间：2G 硬盘空间：200G 1.3.2软件环境 操作系统：Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 客户端浏览器：Internet Explorer 6.0/7.0 GIS软件：ArcGIS Server 9.3 WEB服务：IIS6.0 2缺陷及处理约定 2.1缺陷及其处理 2.1.1缺陷严重级别分类 严重程度修改紧急 程度 评定准则实例 高必须立即 修改 系统崩溃、不稳定、 重要功能未实现 1、造成系统崩溃、死机并且不能通过其它方法实现功能； 2、系统不稳定，常规操作造成程序非法退出、死循环、通讯中断或异 常，数据破坏丢失或数据库异常、且不能通过其它方法实现功能。 3、用户需求中的重要功能未实现，包括：业务流程、主要功能、安全 认证等。 中必须修改系统运行基本正 常，次要功能未实 现 1、操作界面错误（包括数据窗口内列名定义、含义不一致）。 2、数据状态变化时，页面未及时刷新。 3、添加数据后，页面中的内容显示不正确或不完整。 4、修改信息后，数据保存失败。 5、删除信息时，系统未给出提示信息。 6、查询信息出错或未按照查询条件显示相应信息。 7、由于未对非法字符、非法操作做限制，导致系统报错等，如：文本 框输入长度未做限制；查询时，开始时间、结束时间未做约束等。 8、兼容性差导致系统运行不正常，如：使用不同浏览器导致系统部分 功能异常；使用不同版本的操作系统导致系统部分功能异常。 低可延期修 改 界面友好性、易用 性、交互性等不够 良好 1、界面风格不统一。 2、界面上存在文字错误。 3、辅助说明、提示信息等描述不清楚。 4、需要长时间处理的任务，没有及时反馈给用户任务的处理状态。 5、建议类问题。
软件系统测试报告(简易版)
XXXX软件项目系统测试报告
1．引言部分 1．1项目背景 本测试报告的具体编写目的，指出预期的读者范围。(3-4句) 本测试报告为（系统名称）系统测试报告；本报告目的在于总结测试阶段的测试及测试结果分析，描述系统是否达到需求的目的。 本报告预期参考人员包括测试人员、测试部门经理、项目管理人员、SQA人员和其他质量控制人员。 1．2参考资料 《XXXX需求说明书》 2．测试基本信息 2．1测试范围 2．2测试案例设计思路 根据上述测试范围测试点进行测试用例的设计。 3．测试结果及缺陷分析 3．1测试执行情况与记录 3．1．1测试组织 第 2 页共4 页
3．1．2测试时间 3．1．3冒烟情况 3．1．4测试用例统计 3．2缺陷的统计与分析 缺陷汇总： 列出本次实际发现缺陷数、解决的缺陷数、残留的缺陷数、未解决的缺陷数。 缺陷分析： 对测试中发现的缺陷按缺陷类型、严重程度进行分类统计： 对测试中发现的缺陷就其功能分布、测试阶段进行统计，分析软件缺陷倾向及其主要原因： 残留缺陷与未解决问题 对残留缺陷对系统功能的影响情况进行分析：对未解决问题对项目的影响(如有，列表说明) 4．测试结论与建议 4．1风险分析及建议 无 第 3 页共4 页
4．2测试结论 本项目根据业务需求及开发人员的反馈意见，覆盖了所有的测试需求及案例，均已在ST环境测试完成，有效案例一共xx个，执行率xx%,，成功率xx%，缺陷关闭率为xx%，目前缺陷均已修复并回归关闭； 综上所述，xx需求达到ST项目测试出口标准，本项目ST测试(通过/不通过)，可以进行验收测试 5．交付文档 《xxx需求_系统测试计划》 《xx需求_测试案例》 《xx需求_ST测试报告》 第 4 页共4 页
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
系统测试方案
校园招聘系统测试方案
目录 1概述............................................. 错误!未定义书签。2测试资源和环境................................... 错误!未定义书签。 硬件配置............................................ 错误!未定义书签。 软件配置............................................ 错误!未定义书签。 测试数据............................................ 错误!未定义书签。3测试策略......................................... 错误!未定义书签。 功能测试.............................................. 错误!未定义书签。 性能测试.............................................. 错误!未定义书签。 用户界面（UI）测试.................................... 错误!未定义书签。 安全性与访问控制测试.................................. 错误!未定义书签。 兼容性测试............................................ 错误!未定义书签。 回归测试.............................................. 错误!未定义书签。4测试通过标准..................................... 错误!未定义书签。5测试需求及测试用例追溯表......................... 错误!未定义书签。6测试用例......................................... 错误!未定义书签。7测试进度......................................... 错误!未定义书签。
(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 、
软件系统测试报告-模板
XX系统测试报告 XXXX年X月
关于本文档 说明：类型－创建（C）、修改（U）、删除（D）、增加（A）；
目录 1 引言 (4) 1.1 目的 (4) 1.2 背景 (4) 1.3 术语与缩写 (4) 2 测试背景 (4) 2.1 测试目的 (4) 2.2 测试版本 (4) 2.3 测试日期 (5) 2.4 测试人员 (5) 2.5 测试方式 (5) 3 3 测试环境 (5) 3.1 测试系统及网络环境 (5) 3.2 测试资料 (5) 4 测试内容 (5) 5 测试结果与缺陷分析 (6) 5.1 测试覆盖分析 (6) 5.2 缺陷的统计与分析 (6) 5.2.1 缺陷汇总 (6) 5.2.2 缺陷综合分析 (6) 6 测试结论 (7) 6.1 测试概要说明 (7) 6.2 测试评估 (7) 6.3 验收结论 (7)
1引言 1.1 目的 本测试报告目的在于说明XX年X月各个XXX系统上线版本的测试情况，反馈系统缺陷的分布状况和缺陷的解决情况，并评估系统的质量和稳定性。 本文档预期读者包括XXX用户、测试人员、开发人员、项目经理和需要阅读本报告的相关领导。 1.2 背景 XXXX各系统正常使用，根据用户提出的各优化建议作为新需求予以采纳并开发。 1.3 术语与缩写 2测试背景 2.1 测试目的 测试的目的是为了检查和验证本次提交功能点是否严格达到需求要求。 2.2 测试版本 本次测试版本包括：XX系统XXXX_vX.X.2版本、双核系统XXXX_vX.X.3版本。
2.3 测试日期 XXX年X月 2.4 测试人员 XXXX 2.5 测试方式 本次测试为系统测试，采用黑盒测试方式。 33 测试环境 3.1 测试系统及网络环境 本次测试在XX、XX测试环境进行测试： 3.2 测试资料 无 4测试内容
系统测试全过程
我一直感觉系统测试总像马拉松总是测试不完，什么时候上线，什么时候算终点。虽然提交客户了，可是对于质量仍然心里没底，对于测试的效果没有评价的依据。后来经过高人指点，终于领悟到至关重要的精髓：明确测试目标！ 如果要将系统进行全面测试，那么就要有一套完整的测试阶段，每个阶段都以测试目标为标准，科学、有序地进行测试，那么测试效率也就会自然而然跟着提高。 测试阶段分为：测试前准备、需求分析、测试计划、测试设计、测试执行、测试结果。 1.测试前准备阶段 主要是相关业务的学习。业务知识是测试的根本依据，只有业务过关了，以后才能有效的进行测试工作。 了解业务步骤： a、了解业务名词； b、对现有系统的学习：功能点、业务场景等； c、分析现有系统数据库，了解数据的走向。 2.需求分析阶段 需求是项目开发的基础，也是测试的依据。所以需求分析一定要做。但是很多公司是没有详细的需求文档的，那如何进行需求分析呢？ 此时分析数据库就是一个非常好的方法： a、每张表的索引和约束条件； b、数据的来源、走向； c、数据的存储、变化； d、数据间的关联； e、表与表间的关系； 这些分析都可以为了解业务场景和之后的测试用例设计打好基础。 3.测试计划阶段 我们总是觉得被测试进度紧逼、计划失控、测试不完全等等状态，其实解决这些情况的最好方法就是：制定测试目标。
在计划初期先明确测试目标，制定不同层次目标的执行标准，指导后期设计不同级别的测试用例，跟踪不同级别的缺陷修改。在测试时间较紧情况下，至少可以先把保证所有功能正常操作的最低目标版本先提交给客户，不会再有手忙脚乱，心里没底的状况。 测试目标分为： 最低目标 基本目标 较高目标 最高目标等级别 可以使用表格形式来规范目标准侧，例如： 测试目标准则表 目标 测试范围 需求覆盖率 最低目标：正常的输入+正常的处理过程，有一个正确的输出 （明确的功能点全部列出来） 1.功能： 正常功能 异常功能 单功能 业务场景 非功能：16种测试类型 2.输入覆盖率： 有效无效 处理过程：基本流 备选流
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....................................... 错误!未指定书签。一前提和设计目标.......................... 错误!未指定书签。 1 hadoop和云计算的关系................. 错误!未指定书签。 2 流式数据访问.......................... 错误!未指定书签。 3 大规模数据集.......................... 错误!未指定书签。 4 简单的一致性模型...................... 错误!未指定书签。 5 异构软硬件平台间的可移植性............ 错误!未指定书签。 6 硬件错误.............................. 错误!未指定书签。二HDFS重要名词解释...................... 错误!未指定书签。 1 Namenode........................... 错误!未指定书签。 2 secondary Namenode................ 错误!未指定书签。 3 Datanode............................ 错误!未指定书签。 4 jobTracker........................... 错误!未指定书签。 5 TaskTracker.......................... 错误!未指定书签。三HDFS数据存储........................... 错误!未指定书签。 1 HDFS数据存储特点..................... 错误!未指定书签。 2 心跳机制.............................. 错误!未指定书签。 3 副本存放.............................. 错误!未指定书签。 4 副本选择.............................. 错误!未指定书签。 5 安全模式.............................. 错误!未指定书签。四HDFS数据健壮性......................... 错误!未指定书签。
系统测试报告参考文档
系统测试报告 1 系统测试报告写作的目的 1、软件测试人员对整个系统测试工作进行总结，对被测试对象进行评估，并对以后的测试工作给出建议 2、测试经理通过测试报告了解被测试产品的质量情况、测试过程的质量 3、软件开发项目经理通过软件测试报告了解开发产品的质量情况，并在下阶段的开发工作中采取应对措施 4、在软件测试报告中，软件测试人员作出的软件产品质量评估，可以作为软件产品是否对外发布的重要参考依据。 2 系统测试报告写作的要点 2.1 概述 简单介绍被测对象、测试特性及其版本/修订级别情况 指明本次系统测试活动所依据的测试计划、测试方案、测试用例及测试过程，对测试内容也要进行简要说明 2.2 测试时间、地点、人员 描述本次测试的时间，地点和测试人员，以及人员分工。 例如： 2.3 环境描述 描述本次测试的环境，包括软硬件、测试仪器、组网图等。
2.4 总结和评价 2.4.1 测试过程质量统计评估 1、工作量数据统计 例如： 分析： 1）可以根据不同模块每千行代码投入的工作量来查看哪些模块测试比较充分；哪些模块测试不够充分。 2）结合模块的实际情况，对关键模块或者复杂模块投入的测试人时比例应相对较高；对非关键或者简单的模块投入的测试人时比例可以相对较低，根据该指标可以用来衡量测试过程中测试资源的分布是否合理。 2、用例数统计
分析： 1）可以根据用例数/KLOC来查看哪些模块用例设计的比较充分；哪些模块用例设计的相对比较少，结合模块的具体特点，需要进行分析，避免关键模块用例设计不充分的情况。2）可以根据不同模块用例数来了解不同测试人员的工作量；结合时间方面的数据，对工作量少而花费时间较多的情况进行调查分析，对其中存在的问题采取相关策略进行有效的规避。 3、用例对需求的覆盖率
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/7f10134470.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。
系统测试全文档
系统测试 1。测试定义： 验证被测试软件与需求是否一致的一系列的测试活动(测试计划、设计、用例、缺陷报告) 2。测试的方法： A是否看内部结构： 黑盒测试：不关注软件的内部代码，只关注输入和输出验证是否和需求一致的 优点：关注用户体验，验证明确 缺点：发现不了隐藏的问题 白盒测试：测试代码的逻辑，验证代码是否正确 优点：发现隐藏的问题 缺点：忽略用户体验，技术要求，费时 B是否依赖工具：自动测试：由工具执行的测试 优点：省时省力、可重复、准确率高、测试的覆盖率高、人做不了 缺点：成本高、人员技术、没有想象力 人工测试：由人来执行的测试 优点： 缺点： C 是否程序运行：静态测试：被测的程序没有运行（界面，文字描述） 动态测试：被测的程序运行 3。质量：软件满足需求的程度 1功能性：软件能做什么，不能做什么 2 易用性：布局：控件左对齐，上下左右均匀分布 字体：大小颜色统一，描述适当 提示和帮助信息 快捷键 3 性能性：速度、资源利用率低 4 可移植：不同的操作系统，不同的浏览下（兼容性） 5 可靠性：能处理各种错误信息 面试题： 你是电梯测试公司的测试负责人，一个用户打来电话说，一栋楼的电梯需要检测。你们能做吗？能先给我一个测试方案看看嘛？ 4。测试过程： 常见的生命周期模型 模型：定义了生命周期中要做的各项工作的规范和顺序
瀑布模型 重点环节： 1、需求分析，需求规格文档 2、总体设计，概要设计文档 3、详细设计，详细设计文档 4、编码，写代码 5、测试，在编码完成后进行 优点：顺序清晰 缺点： 1、由于开发模型是线性的， 用户只有等到整个过程的末期 才能见到开发成果，从而增加了 开发风险 2、如果软件规模大，需求难 以一次到位 V 模型 实现：顺序 测试：阶段划分 单元测试：测试单模块代 码（开发做） 集成测试：测模块间的接 口 系统测试：测试整体的系 统 验收测试：用户参与的测 试 项目验收测试：客户验 收项目 产品验收测试： 阿尔法（α）测试：可 控(公司内部) 贝塔（β）测试：不可 控 双V模型W 模型
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：
教务管理系统需求规格说明书
软件工程大作业 《教务管理系统》 需求规格说明书 班级：142012 小组成员：张烜仪 鲍健昕 杨鑫 安娜 王港 目录 1 引言 ....................................................... 错误!未定义书签。
目的..................................................... 错误!未定义书签。 文档格式................................................. 错误!未定义书签。 预期的读者和阅读建议..................................... 错误!未定义书签。 范围..................................................... 错误!未定义书签。 2.系统概述.................................................... 错误!未定义书签。 系统概述................................................. 错误!未定义书签。 总体架构................................................. 错误!未定义书签。 软件项目约束............................................. 错误!未定义书签。 3. 详细描述................................................... 错误!未定义书签。 用例描述................................................. 错误!未定义书签。 学生功能需求............................................. 错误!未定义书签。 教师功能需求......................................... 错误!未定义书签。 管理员功能需求....................................... 错误!未定义书签。 活动流图................................................. 错误!未定义书签。 学生成绩查询......................................... 错误!未定义书签。 学生选课............................................. 错误!未定义书签。 学生课表查询......................................... 错误!未定义书签。 学生成绩录入......................................... 错误!未定义书签。 教师课表查询......................................... 错误!未定义书签。 用户信息修改......................................... 错误!未定义书签。 类图概述................................................. 错误!未定义书签。 4. 非功能性需求............................................... 错误!未定义书签。 性能需求................................................. 错误!未定义书签。 数据需求................................................. 错误!未定义书签。 安全性需求............................................... 错误!未定义书签。 用户文档................................................. 错误!未定义书签。 其他需求.................................................. 错误!未定义书签。
软件测试报告一详细模板(经典)
测试报告模板 原创作者：jerry 转载需经Sawin网站及作者同意 最后修改时间：2007-2-15 1简介 1.1编写目的 本测试报告的具体编写目的，指出预期的读者范围。 实例：本测试报告为XXX项目的测试报告，目的在于总结测试阶段的测试以及分析测试结果，描述系统是否符合需求（或达到XXX功能目标）。预期参考人员包括用户、测试人员、、开发人员、项目管理者、其他质量管理人员和需要阅读本报告的高层经理。 提示：通常，用户对测试结论部分感兴趣，开发人员希望从缺陷结果以及分析得到产品开发质量的信息，项目管理者对测试执行中成本、资源和时间予与重视，而高层经理希望能够阅读到简单的图表并且能够与其他项目进行同向比较。此部分可以具体描述为什么类型的人可参考本报告XXX页XXX章节，你的报告读者越多，你的工作越容易被人重视，前提是必须让阅读者感到你的报告是有价值而且值得浪费一点时间去关注的。 1.2项目背景 对项目目标和目的进行简要说明。必要时包括简史，这部分不需要脑力劳动，直接从需求或者招标文件中拷贝即可。 1.3系统简介 如果设计说明书有此部分，照抄。注意必要的框架图和网络拓扑图能吸引眼球。 1.4术语和缩写词 列出设计本系统/项目的专用术语和缩写语约定。对于技术相关的名词和与多义词一定要注明清楚，以便阅读时不会产生歧义。 1.5参考资料
1．需求、设计、测试用例、手册以及其他项目文档都是范围内可参考的东东。 2．测试使用的国家标准、行业指标、公司规范和质量手册等等 2测试概要 测试的概要介绍，包括测试的一些声明、测试范围、测试目的等等，主要是测试情况简介。（其他测试经理和质量人员关注部分） 2.1测试用例设计 简要介绍测试用例的设计方法。例如：等价类划分、边界值、因果图，以及用这类方法(3-4句)。 提示：如果能够具体对设计进行说明，在其他开发人员、测试经理阅读的时候就容易对你的用例设计有个整体的概念，顺便说一句，在这里写上一些非常规的设计方法也是有利的，至少在没有看到测试结论之前就可以了解到测试经理的设计技术，重点测试部分一定要保证有两种以上不同的用例设计方法。 2.2测试环境与配置 简要介绍测试环境及其配置。 提示：清单如下，如果系统/项目比较大，则用表格方式列出 数据库服务器配置 CPU： 内存： 硬盘：可用空间大小 操作系统： 应用软件： 机器网络名： 局域网地址： 应用服务器配置 ……. 客户端配置 ……. 对于网络设备和要求也可以使用相应的表格，对于三层架构的，可以根据网络拓扑图列出相关配置。 2.3测试方法(和工具) 简要介绍测试中采用的方法(和工具)。 提示：主要是黑盒测试，测试方法可以写上测试的重点和采用的测试模式，这样可以一目了然的知道是否遗漏了重要的测试点和关键块。工具为可选项，当使用到测试工具和相关工具时，要说明。注意要注明是自产还是厂商，版本号多少，在测试报告发布后要避免大多工具的版权问题。
软件系统测试报告(实用版)
言简意赅，远见卓识。望君采纳。谢谢！删除水印可，编辑页眉，选中水印，点击删除。 软件系统测试报告 实用版 2019年06月
版本修订记录
测试报告 目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2项目背景 (1) 1.3术语解释 (1) 1.4参考资料 (1) 2测试概要 (2) 2.1系统简介 (2) 2.2测试计划描述 (2) 2.3测试环境 (2) 3测试结果及分析 (3) 3.1测试执行情况 (3) 3.2功能测试报告 (3) 3.2.1系统管理模块测试报告单 (3) 3.2.2功能插件模块测试报告单 (4) 3.2.3网站管理模块测试报告单 (4) 3.2.4内容管理模块测试报告单 (4) 3.2.5辅助工具模块测试报告单 (4) 3.3系统性能测试报告 (4) 3.4不间断运行测试报告 (5) 3.5易用性测试报告 (5) 3.6安全性测试报告 (6) 3.7可靠性测试报告 (6) 3.8可维护性测试报告 (7) 4测试结论与建议 (9) 4.1测试人员对需求的理解 (9) 4.2测试准备和测试执行过程 (9) 4.3测试结果分析 (9) 4.4建议 (9)
1引言 1.1 编写目的 本测试报告为xxxxxx软件项目的系统测试报告，目的在于对系统开发和实施后的的结果进行测试以及测试结果分析，发现系统中存在的问题，描述系统是否符合项目需求说明书中规定的功能和性能要求。 预期参考人员包括用户、测试人员、开发人员、项目管理者、其他质量管理人员和需要阅读本报告的高层领导。 1.2 项目背景 ?项目名称：xxxxxxx系统 ?开发方：xxxxxxxxxx公司 1.3 术语解释 系统测试：按照需求规格说明对系统整体功能进行的测试。 功能测试：测试软件各个功能模块是否正确，逻辑是否正确。 系统测试分析：对测试的结果进行分析，形成报告，便于交流和保存。 1.4 参考资料 1)GB/T 8566—2001 《信息技术软件生存期过程》(原计算机软件开发规范) 2)GB/T 8567—1988 《计算机软件产品开发文件编制指南》 3)GB/T 11457—1995 《软件工程术语》 4)GB/T 12504—1990 《计算机软件质量保证计划规范》 5)GB/T 12505—1990 《计算机软件配置管理计划规范》