Hadoop常见错误总结
2010-12-30 13:55
错误1：bin/hadoop dfs 不能正常启动，持续提示：
INFO ipc.Client: Retrying connect to server: localhost/127.0.0.1:9000. Already tried 0 time(s).
原因：由于 dfs 的部分文件默认保存在tmp文件夹，在系统重启时被删除。
解决：修改core-site.xml 的 hadoop.tmp.dir配置文件路径：
/home/hadoop/tmp。
错误2：hadoop出现了一些问题。用$ bin/hadoop dfsadmin -report 测试的时候，发现dfs没有加载。
显示如下：
Configured Capacity: 0 (0 KB)
Present Capacity: 0 (0 KB)
DFS Remaining: 0 (0 KB)
DFS Used: 0 (0 KB)
DFS Used%: ?%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
查看日志：
ERROR
org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /home/hadoop/data: namenode namespaceID = ; datanode namespaceID =
经分析，是由于namenode namespaceID = ;和datanode namespaceID = 不一致造成原因。
修改了namenode namespaceID = 可以使用，但是重启之后，又不可以用了。
最后解决方案：删除hadoop用户下的name文件夹，data文件夹，tmp文件夹，temp文件里的内容，然后重新执行namenode命令。
重启电脑之后，正常。
错误3：File /home/hadoop/tmp/mapred/system/https://www.doczj.com/doc/479320940.html, could only be replicated to 0 nodes, instead of 1
出现此错误，一般发生在datanode与namenode还没有进行连接，就开始往hdfs 系统上put数据了。稍等待一会，就可以了。
也可以使用：hadoop dfsadmin –report命令查看集群的状态。
错误4：
每次启动总有部分datanade不能去全部启动，查看日志文件，显示为：ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:
https://www.doczj.com/doc/479320940.html,.UnknownHostException: zgchen-ubutun: zgchen-ubutun at
https://www.doczj.com/doc/479320940.html,.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1426)。
分析：这是由于datanode 找不到服务host引起的。
解决：通过查找/etc/hostname 找到hostname；比如：ubuntu。
然后找到/etc/hosts ，添加：127.0.1.1 ubuntu
错误5：
https://www.doczj.com/doc/479320940.html,ng.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
分析：这个是JDK6新添的错误类型。是发生在GC占用大量时间为释放很小空间的时候发生的，是一种保护机制。解决方案是，关闭该功能，可以添加JVM的启动参数来限制使用内存： -XX:-UseGCOverheadLimit
添加位置是：mapred-site.xml 里新增项：mapred.child.java.opts 内容：
-XX:-UseGCOverheadLimit
https://www.doczj.com/doc/479320940.html,ng.OutOfMemoryError: Java heap space
出现这种异常，明显是jvm内存不够得原因，要修改所有的datanode的jvm内存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半，我们使用的8G内存，所以设置为4096m，这一值可能依旧不是最优的值。（其实对于最好设置为真实物理内存大小的0.8）
错误6：Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查、/etc/hosts
要求本机ip 对应服务器名
要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
要求包含所有服务器（包括其自身）的public key
错误7：处理速度特别的慢出现map很快但是reduce很慢而且反复出现reduce=0%
Answer:
结合第二点，然后修改可用内存大小。
conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000
错误8：能够启动datanode，但无法访问，也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时，需要将你NameNode上所配置的
https://www.doczj.com/doc/479320940.html,.dir这一namenode用来存放NameNode 持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除，同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径DataNode 存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData，在DataNode上删除
/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系统时，每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本（可以查看/home/hadoop /NameData/current目录下的VERSION文件，上面记录了版本信息），在重新格式化新的分布式系统文件时，最好先删除NameData
目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
注意：删除是个很危险的动作，不能确认的情况下不能删除！！做好删除的文件等通通备份！！
错误9：java.io.IOException: Could not obtain block: blk__1100
file=/user/hive/warehouse/src__log/src__log
出现这种情况大多是结点断了，没有连接上。或者
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 的设置超过 cpu cores数目，导致出现获取不到文件。
错误10：Task Id : attempt_5_0001_m__0, Status : FAILED Error:
java.io.IOException: No space left on device
Task Id : attempt_5_0001_m__0, Status : FAILED java.io.IOException: Spill failed
磁盘空间不够，应该分析磁盘空间df -h 检查是否还存在磁盘空间。
错误11:Task Id : attempt_6_0007_m__0, Status : FAILED
org.apache.hadoop.hbase.client.RegionOfflineException: region offline: lm,,44
网上说，将/hbase删除；重启hbase后，可以正常应用了。但是我找不到/hbase 目录，只好自己重新删除掉一些hadoop文件，重新生成文件管理系统。
还有一个可能是，配置错了/hbase/conf/hbase-env.sh的HBASE_CLASSPATH，这个默认是不配置的，所以可以不配置。
错误12：org.apache.hadoop.hbase.TableNotFoundException:
org.apache.hadoop.hbase.TableNotFoundException: lm
找不到表，hbase启动了，检查一下是否存在需要的Htable。
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。
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.doczj.com/doc/479320940.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。
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
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
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
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
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： 201116040221
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
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：AmazonRelationalDatabaseService(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/ IAMorIdentity&AccessManagement】。 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/InlinePolicies】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
电子信息学院 实验报告书 课程名：《云计算技术》 题目：实验一、Hadoop的安装与使用 实验类别【设计】 班级： bx1002 学号： 31 姓名：杨汉标 【实验环境】 计算机、Java、Hadoop
【实验目的】 1．理解云计算的基本理论知识； 2．理解Hadoop的基本概念 3．掌握如何在Linux上安装Hadoop； 【实验要求】 1．下载Hadoop和JDK； 2．安装SSH； 3．对Linux进行相应配置。 【基础知识】 Hadoop是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。 程序员的开发步骤： 1.定义Mapper，处理输入的 Key-Value 对， 2.定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果 3.定义 InputFormat 和 OutputFormat，可选，InputFormat 将每行为 Java 类供Mapper 函数使用，不定义时默认为 String。 4.定义main 函数，在里面定义一个 Job 并运行它 Hadoop的工作过程 一个集群中只有一个NameNode，可以有多个DataNodes；namenode 承担数据的位置存储信息，并将存储位置信息告诉client端；得到位置信息后，client端开始写数据；写数据的时候是将数据分块，并存储为多份(一般为3份)，放在不同的datanode 节点； client 先将数据写到第一个节点，在第一个节点接收数据的同时，又将它所接收的数据推送到第
Spark报告 金航1510122526
Spark实验报告 一、环境搭建 1、下载scala2.11.4版本下载地址为：https://www.doczj.com/doc/479320940.html,/download/2.11.4.html 2、解压和安装： 解压：tar -xvf scala-2.11.4.tgz 安装：mv scala-2.11.4 ~/opt/ 3、编辑~/.bash_profile文件增加SCALA_HOME环境变量配置， export JAVA_HOME=/home/spark/opt/java/jdk1.6.0_37 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.j ar export SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4 export HADOOP_HOME=/home/spark/opt/hadoop-2.6.0 PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:${SCALA_HOME}/bin 立即生效source ~/.bash_profile 4、验证scala：scala -version 5、copy到slave机器scp ~/.bash_profile spark@10.126.45.56:~/.bash_profile 6、下载spark，wget https://www.doczj.com/doc/479320940.html,/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz 7、在master主机配置spark ： 将下载的spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz 解压到~/opt/即 ~/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4，配置环境变量SPARK_HOME # set java env export JAVA_HOME=/home/spark/opt/java/jdk1.6.0_37 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4 export HADOOP_HOME=/home/spark/opt/hadoop-2.6.0 export SPARK_HOME=/home/spark/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4 PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HO ME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin 配置完成后使用source命令使配置生效
基于hadoop的单词统计的简单实验 1.1安装及其说明 总共有4台机器：namenode 、datanode1、datanode2 、datanode3 IP地址分别设置为：10.102.1.67、10.102.1.68、10.102.1.69、10.102.1.70 操作系统为：Centos6.2 Jdk版本为：jdk-7u45-linux-i586 Hadoop版本为：hadoop-0.20.2 10.102.1.69作为Namenode、JobTracker,其他三台作为Datenode、TaskTracker 1.2 用机器名Ping通机器 用root登录，修改NameNode和DataNode上的/etc/hosts文件，加入四台机器的IP地址和机器名，如下： 10.102.1.69 namenode 10.102.1.67 datenode1 10.102.1.68 datenode2 10.102.1.70 datenode3 设置好后验证下各机器间是否ping通，用机器名或是IP地址都可以，例如ping datanode1或ping 10.102.1.67 1.3 新建hadoop用户
我没有新建hadoop，而是直接用的root用户 1.4 ssh设置及关闭防火墙 1）centos装好后默认启动sshd服务，如果不确定的话可以查一下[root@namenode ~]# service sshd status 如没有启动的话，先启动[root@ namenode ~]# service sshd start 建立ssh无密码登录，在NameNode上[root@ namenode ~]$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 会在~/.ssh/生成两个文件：id_dsa和id_dsa.pub，这两是成对出现的，把id_dsa.pub文件追加到DataNode上的authorized_keys [root@ namenode ~]$ scp id_dsa.pub datanode1:/home/hadoop/ (注意其中目标机器后面的：与要传到的文件路径之间没有空格，即datanode1:与/home/hadoop/之间没有空格) scp id_dsa.pub datanode2:/home/hadoop/ scp id_dsa.pub datanode3:/home/hadoop/ 登录到DataNode上，[root@ datenode1 ~]$ cat id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys ，其余两台一样，NameNode上也要追加。注意：追加完后必须修改NameNode和DataNode上的.ssh和authorized_keys的权限，chmod命令，参数755，完成后测试下，例如ssh datenode1时不需要密码就可以登录，就可以知道ssh设置成功。2）关闭防火墙（NameNode和DataNode都必须关闭） [root@namenode ~]# service iptables stop 注意：每次重新开机启动hadoop前都必须关闭
硕士研究生实践报告 题目 作者姓名 作者学号 指导教师 学科专业 所在学院 提交日期 一题目要求 我们的项目背景是，可穿戴设备的实时数据分析。1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据，每一个数值表示一次心跳的周期，单位是秒。例如，0.8表示用户当时的心跳间隙是0.8秒。心跳间期按照顺序存储。 1.利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和 与求平均。请写出程序，并在实验报告中简单描述你的思路。 2.探索Spark的Transformation中的mapPartition，写出示例程序，并思考何时会用到 mapPartition，为什么要用它？ 3.探索Spark的Transformation中的flatMap，写出示例程序，并思考何时会用到它，为什 么要用到它。 4.（选做）SD1和SD2是表征心率变异性的一种指标。结合发给你们的论文，用Java或 者Scala实现SD1和SD2的计算（不用考虑并行化，普通的Java或Scala程序即可）。（选做）假设我们同时监控100个用户的心率，是否能够利用Spark的RDD的特性，并行地计算SD1和SD2?（提示:把每一个用户的心率数据作为RDD里面的一个元素，RDD中不同的元素表示不同用户的心率数据，利用map对每一个用户的心率数据进行并行分析）。请描述设计思路，并尽可能实现一个多用户心率监控的计算程序。 二题目实现 第一题： 本题就是利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和与求平均，程序代码如下： package ; import ; import ; import ; import ;
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：陈宁穗实验指导老师: 陈宁穗 实验报告名称：实验2 Hadoop安装与配置 学生姓名： 学号： 教学班： 递交日期： 签收人： 我申明，本报告内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18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：内存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) 内存ddr 1g及以上的主机两部及以上 五、实验的步骤和方法： 注: hadoop必须运行在类unix环境下。Windows必须通过虚拟机运行linux环境或者安装cygwin，本次实验是在Windows下通过虚拟机运行linux环境实现。本次实验重点在vmware中安装ubuntu以及在ubuntu中一些命令的熟悉使用。 一、vmware中ubuntu的安装步骤 1、打开桌面VMware Workstation图标，进入软件。
2、点击“新建虚拟机”，进入新建向导，选择“典型(推荐)”继续。 3、选择“稍后安装操作系统”。
4、选择linux操作系统下的Ubuntu系统，点击继续。
5、设置自己虚拟机名称，选择安装位置（根据自己喜好选择）。
Hadoop实验报告数据去重 问题背景： 随着存储数据信息量的飞速增长，去重无疑成为众多大数据科研人员要面对的问题之一。因此越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。 重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。 举个简单的例子：在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中，我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的，对于包含相同数据包的通信网络，我们可以使用这种技术来进行优化。 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。 实验要求： 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: 2015-1-1 a 2015-1-2 b 2015-1-3 c 2015-1-4 d 2015-1-5 a 2015-1-6 b 2015-1-7 c 2015-1-8 c input2: 2015-1-1 b 2015-1-2 a 2015-1-3 b 2015-1-4 d 2015-1-5 a 2015-1-6 c 2015-1-7 d 2015-1-8 c 输出: 2015-1-1 a 2015-1-1 b 2015-1-2 a 2015-1-2 b 2015-1-3 b 2015-1-3 c 2015-1-4 d 2015-1-5 a 2015-1-6 b 2015-1-6 c 2015-1-7 c 2015-1-7 d 2015-1-8 c 设计思路：