选择题
1、关于MapReduce的描述错误的是（）
A、MapReduce框架会先排序map任务的输出
B、通常，作业的输入输出都会被存储在文件系统中
C、通常计算节点和存储节点是同一节点
D、一个Task通常会把输入集切分成若干独立的数据块
2、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置，下面哪一步是不必要的（）
A、安装linux或者在Windows下安装Cgywin
B、安装java
C、安装MapReduce
D、配置Hadoop参数
3、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置，下面哪一步是不必要的（）
A、配置java环境变量
B、配置Hadoop环境变量
C、配置Eclipse
D、配置ssh
4、下列说法错误的是（）
A、MapReduce中maperconbiner reducer 缺一不可
B、在JobConf中InputFormat参数可以不设
C、在JobConf中MapperClass参数可以不设
D、在JobConf中OutputKeyComparator参数可以不设
5、下列关于mapreduce的key/value对的说法正确的是（）
A、输入键值对不需要和输出键值对类型一致
B、输入的key类型必须和输出的key类型一致
C、输入的value类型必须和输出的value类型一致
D、输入键值对只能映射成一个输出键值对
6、在mapreduce任务中，下列哪一项会由hadoop系统自动排序（）
A、keys of mapper's output
B、values of mapper's output
C、keys of reducer's output
D、values of reducer's output
7、关于mapreduce框架中一个作业的reduce任务的数目，下列说法正确的是（）
A、由自定义的Partitioner来确定
B、是分块的总数目一半
C、可以由用户来自定义，通过JobConf.setNumReducetTask(int)来设定一个作业中reduce的任务数目
D、由MapReduce随机确定其数目
8、MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是（）
A、对Map的输出结果排序
B、对中间过程的输出进行本地的聚集
C、对中间结果进行混洗
D、对中间格式进行压缩
9、MapReduce框架分为Map和Reduce，下列对Reduce阶段叙述正确的是（）
A、主要分为shuffle和sort这2个阶段
B、这个阶段过程中，key的分组规则是不可更改的
C、其中的shuffle 和sort是同时进行的
D、Reduce 数目的增加不会增加系统的开销
10、Hadoop中，Reducer的三个阶段是（）
A、Shuffle——Sort——Reduce
B、Shuffle——Reduce——Sort
C、Reduce——Shuffle——Sort
D、Sort——Shuffle——Reduce
11、请问在Hadoop体系结构中，按照由下到上顺序，排列正确的是（）
Pig Hive Crunch都是运行在MapReduce , Spark ,或者Tez之上的处理框架
Avro是一个克服了Writable部分不足的序列化系统
A、Common Hive HDFS
B、Common MapReduce Pig
C、HDFS MapReduceHBase
D、HDFS Avro HBase
12、关于Hadoop下列说法错误的是（）
A、HDFS采用了Master/Slave的架构模型
B、Namenode负责维护文件系统的命名空间
C、Datanode执行比如打开、关闭、重命名文件操作
D、HDFS暴露了文件系统的命名空间，允许用户以文件的形式在上面存储数据
13、下面哪个选项不是我们需要Hadoop的主要原因（）
A、我们需要处理PB级别的数据
B、为每个应用建立一个可靠的系统是很昂贵的
C、几乎每天都有结点坏掉
D、把一个任务分割成多个子任务的方式是不好的
14、hadoop中下面哪项操作是不需要记录进日志的（）
A、打开文件
B、重命名
C、编译文件
D、删除操作
15、hadoop中，下面关于向文件系统中添加一个文件的过程，错误的是（）
A、需要创建路径的父目录
B、需要创建一个新的INode文件
C、将新的INode文件加入到name space中去
D、将所有操作记录到EditLog中去
16、在安装配置好Hadoop集群后，查看Namenode节点的端口是以下哪个（）
A、50030
B、50070
C、60010
D、60030
17、下面哪个不是Hadoop的输出数据格式（）
A、文本输出
B、二进制输出
C、单一输出
D、多输出
18、要在HDFS的根目录中建立一个叫hadoo的目录，下面哪一条命令是正确的（）
A、mkdirhadoo
B、mkdir /hadoo
C、hadoopmkdirhadoo
D、hadoop fs –mkdir /hadoo
19、下面有关NameNode 安全模式(safe mode)说法错误的是（）
A、name space处于安全模式时只能被读取
B、NameNode 启动时自动进入安全模式
C、调用setSafeMode()函数能够打开或关闭安全模式
D、安全模式下不能够复制或删除文件中的数据块
20、以下情况除哪项发生时balancer便会自动退出（）
A、集群平衡或者没有数据块可以移动
B、在连续三次迭代中没有块移动
C、与namenode传输时发生异常
D、另一个balancer在运行
21、下列说法错误的是（）
A、Partitioner负责控制map输出结果key的分割
B、Reporter用于MapReduce应用程序报告进度
C、OutputCollector收集Mapper或Reducer输出数据
D、Reduce的数目不可以是0
22、下列说法错误的是（）
A、JobServer是用户作业和JobTracker交互的主要接口
B、JobClient为用户提供提交作业功能
C、JobClient提供访问子任务报告和日志功能
D、JobClient提供获取MapReduce集群状态信息功能
23、Hadoop的哪个包的功能是表示层，将各种数据编码/解码，方便在网络上传输（）
A、fs
B、ipc
C、io
D、net
24、Hadoop的哪个包的功能是根据DDL（数据描述语言）自动生成他们的编解码函数（）
A、record
B、metrics
C、util
D、tool
25、hadoop中什么类提供了连接到HDFS系统并执行文件操作的基本功能（）
A、FSDirectory
B、DFSClient
C、ClientProtocol
D、FSInputStream
26、MapReduce程序最基本的组成部分不包括（）
A、Mapper类
B、Reducer类
C、创建JobConf的执行程序
D、Conbiner类
27、下列关于Hadoop中Shell类说法错误的是（）
A、Shell类是一个继承类
B、Shell类定义了如何在当前文件系统环境中，通过命令进行交互
C、Shell类定义了静态的字符串命令
D、Shell类定义了与实现命令的执行相关的属性
28、如果想在hadoop文件系统中通过键盘输入来创建一个文件，你应该使用下列哪种方法（）
A、copy()
B、copyFromStdin()
C、printToStdout()
D、copyFromLocal()
29、关于FsShell的说法，下面哪一项是正确的（）
A、FsShell和UNIX系统中的shell一样功能强大
B、FsShell实际上是一个Java应用程序
C、可以在FsShell中执行HDFS文件系统中的可执行文件
D、FsShell实际上是调用UNIX的shell命令来实现复制操作
30、当__时，HDFS启动balancer（）
A、threshold = B、threshold= C、threshold< ratio(Rack) -ratio(Datanode) D、threshold >=|ratio(Datanode)-ratio(Rack) 31、执行数据块复制的任务时，是什么和什么在进行通信（） A、client and namenode B、client and datanode C、namenode and datanode D、datanode and datanode 32、关于NameNode和Secondary NameNode的说法错误的是（） A、NameNode上实现的NamenodeProtocol用于二者命令通信 B、数据的通信使用的是ftp协议（http协议） C、数据通信使用的是http协议 D、协议的容器是jetty 33、关于Secondary NameNode的说法错误的是（） A、main方法是Secondary NameNode的入口，它启动线程执行run B、启动前的构造过程主要是创建和NameNode通信的接口和启动HTTP 服务器 C、run方法每隔一段时间执行doCheckpoint() D、main方法从NameNode上取下FSImage和日志，和本地合并再传回NameNode （应该是run方法完成） 34、Hadoop中节点之间的进程通信是通过什么协议来实现的（） A、HTTP B、SMTP C、SSH D、RPC 35、下面有关NameNode和secondary NameNode通信协议说法错误的是（） A、secondary NameNode使用NamenodeProtocol协议与NameNode 进行通信 B、如果文件系统处于安全模式，那么关闭当前日志并打开新的日志操作会失败 C、如果旧的编辑日志丢失了，那么滚动fsImage 日志会失败 D、secondary NameNode 可以从NameNode中得到任何datanode的块及其位置 36、下面有关NameNode 和 DataNode 之间的Hearbeat说法错误的是（） A、DataNode 通过发送Heartbeat 告诉NameNode自己还"活着"，并且工作正常 B、HeatBeat包含DataNode状态相关信息 C、NameNode回复HeartBeat 一些DatanodeCommand D、如果NameNode在某一固定时间内没有收到Datanode的Heatbeat，那么它会要求 DataNode发送Heartbeat 37、下面哪个协议用于Datanode和Namenode之间的通信（） A、DatanodeProtocol B、NamenodeProcotol C、ClientProtocol D、ClientDatanodeProtocol 38、下面哪个协议用于Secondary Namenode和Namenode之间的通信（） A、DatanodeProtocol B、NamenodeProcotol C、ClientProtocol D、ClientDatanodeProtocol 39、在Hadoop上提交Job时不涉及哪个实体（） A、客户端 B、HDFS C、SecondaryNode D、JobTracker 40、MapReduce处理流程中Reduce如何获取Map端结果（） A、Map端发送 B、Reduce端获取 C、Map端发送到中间管理节点，Reduce统一获取 D、随机发送 基于Hadoop的研究及性能分析 摘要 在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS 推测执行算法并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce 框架的通用二路连接算法 RSJ。为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache 的改进算法，通过减少 mapper 输出的数据来达到优化的目的。 关键字：Hadoop MapReduce 性能算法 Abstract:In the era of big data, this paper introduces Hadoop, MapReduce and its core technology works.I have discussed the Hadoop speculative execution algorithms and SALS speculative execution algorithm and analyzed their performance.Finally, I analyzed the Common Road Join Algorithm in MapReduce framework.To improve performance, I propose an improved algorithm based DistributedCache by reducing the mapper output data to achieve optimization purposes. Key words:Hadoop; MapReduce; Performance;Algorithm 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 、 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 练习题姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 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√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存 7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间√ d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？ a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode √ 3.6 误） 3.7Hadoop支持数据的随机读写。（错） (8) NameNode负责管理metadata，client端每次读写请求，它都会从磁盘中3.8 读取或则会写入metadata信息并反馈client端。（错误） (8) NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。（个人认为正确，欢迎提出其它意见） (9) 3.9 3.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。（有分歧） (9) Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）9 3.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误） (9) hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。（错误） (9) Hadoop默认调度器策略为FIFO（正确） (9) 100道常见Hadoop面试题及答案解析 目录 1单选题 (5) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。 (5) HDfS中的block默认保存几份？ (5) 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ (5) Hadoop作者 (6) HDFS默认Block Size (6) 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈： (6) 关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ (6) 2 3多选题 (7) 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 下列哪项可以作为集群的管理？ (7) 配置机架感知的下面哪项正确： (7) Client端上传文件的时候下列哪项正确？ (7) 下列哪个是Hadoop运行的模式： (7) Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？ (7) 判断题 (8) 3.1 3.2 3.3 Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确） (8) Block Size是不可以修改的。（错误） (8) Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。（错误） 8 3.4如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。（错误） (8) 3.5Cloudera CDH是需要付费使用的。（错误） (8) Hadoop是Java开发的，所以MapReduce只支持Java语言编写。（错 8 基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和 问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。 解决方案: 让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1.class Mapper 2. method Map(docid id, doc d) 3. for all term t in doc d do 4. Emit(term t, count 1) 5. 6.class Reducer 7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...]) 8. sum = 0 9. for all count c in [c1, c2,...] do 10. sum = sum + c 11. Emit(term t, count sum) 复制代码 这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量: [size=14.166666030883789px] 1. 1 class Mapper 2. 2 method Map(docid id, doc d) 3. 3 H = new AssociativeArray 4. 4 for all term t in doc d do 5. 5 H{t} = H{t} + 1 50个最受欢迎的Hadoop面试问题 您是否打算在大数据和数据分析领域找到工作？您是否担心破解Hadoop面试？ 我们整理了一份方便的Hadoop面试问题清单。您可能具有关于软件框架的丰富知识，但是在短短的15分钟面试环节中无法测试所有这些知识。因此，面试官会问您一些特定的大数据面试问题，他们认为这些问题易于判断您对主题的了解。 立即注册：Hadoop基础在线培训课程 Hadoop面试的前50名问答 当前，与大数据相关的工作正在增加。五分之一的大公司正在迁移到大数据分析，因此现在是时候开始申请该领域的工作了。因此，我们不需再拖延地介绍Hadoop面试的前50名问答，这将帮助您完成面试。 Hadoop基本面试问题 这些是您在大数据采访中必将面对的最常见和最受欢迎的大数据Hadoop采访问题。通过准备这些Hadoop面试问题，无疑会给您带来竞争优势。 首先，我们将重点关注人们在申请Hadoop相关工作时遇到的常见和基本的Hadoop 面试问题，无论其职位如何。 1. Hadoop框架中使用了哪些概念？ 答：Hadoop框架在两个核心概念上起作用： ?HDFS：Hadoop分布式文件系统的缩写，它是一个基于Java的文件系统，用于可扩展和可靠地存储大型数据集。HDFS本身在主从架构上工作，并以块 形式存储其所有数据。 ?MapReduce：这是用于处理和生成大型数据集的编程模型以及相关的实现。 Hadoop作业基本上分为两个不同的任务作业。映射作业将数据集分解为键 值对或元组。然后，reduce作业获取map作业的输出，并将数据元组合并 为较小的元组集。 2.什么是Hadoop？命名Hadoop应用程序的主要组件。 答：Hadoop是“大数据”问题的解决方案。Hadoop被描述为提供许多用于存储和处理大数据的工具和服务的框架。当难以使用传统方法进行决策时，它在大数据分析和制定有效的业务决策中也起着重要作用。 Hadoop提供了广泛的工具集，可以非常轻松地存储和处理数据。以下是Hadoop的所有主要组件： 实验报告 课程名称：Hadoop储存与运算指导教师：潘立武 姓名：孙纪龙 学号：2018021911 大数据1班组 教务处制 实验/训（） 实验/训题目：Hadoop数据库Hbase操作 学时：学分： 实验/训时间：2020 年4 月1 日实验/训地点：实验目的： 通过实验，掌握Hadoop数据库Hbase操作 实验内容： 第1关：实践题已完成 Hbase数据库的安装 第2关：实践题已完成 创建表 第3关：实践题已完成 添加数据、删除数据、删除表 实验步骤： 第一关Hbase数据库的安装 mkdir /app //创建文件 cd /opt //回到opt目录 ulimit -f 1000000 tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz -C /app //解压 echo $JAVA_HOME //查看jdk路径 vim /app/hbase-2.1.1/conf/hbase-env.sh //翻到第二十八行，找到# export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/把前面的 # 删了、把/usr/java/jdk1.8.0/换成export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111，wq保存cd //回到根目录 vim /app/hbase-2.1.1/conf//hbase-site.xml //进入编辑模式，输入下面代码 基于Hadoop 的云计算算法研究 辛大欣，屈伟 （西安工业大学陕西西安710021） 摘要：随着科技技术的发展，数据呈现几何级的增长，面对这个情况传统存储服务无法满足复杂数据慢慢地暴露出来，传统的存储计算服务不仅浪费着极大的资源，还对于环境有着极大的不利影响。在这个大环境下云计算应势而生。本论文将针对目前的存储服务无法满足复杂数据的问题，研究云存储中的任务调度技术。通过与Hadoop 平台结合的试验对于现有的三种算法进行算法的实现过程的研究以及结果的对比。关键词：云计算；数据存储；任务调度技术；低碳节能中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2013）03-0033-03 Cloud computing algorithm research based on Hadoop XIN Da -xin ，QU Wei （Xi ’an Technological University ，Xi ’an 710021，China ） Abstract:With the development of technologies ，data exponentially growth ，face the situation of traditional storage service can not satisfy the complicated data slowly emerged ，the traditional storage calculation service is not only a waste of a great resource ，but also for the environment has a great adverse effects.In the environment of cloud computing should situation and unripe.This paper will analyze the current storage service can not satisfy the complicated data ，study the cloud task scheduling technology.With the Hadoop platform with experiment for three kinds of existing algorithm algorithm implementation process and research results. Key words:cloudcomputing ；virtualization ；taskscheduling algorithms ；low -carbon energy 收稿日期：2012-09-24 稿件编号：201209170 作者简介：辛大欣（1966—），男，陕西西安人，硕士，副教授。研究方向：计算机网络，人工智能，云计算。 随着信息技术的不断提高，信息和数据呈现几何级的增长，大量的数据需要处理。在这种环境下，单点存储的问题已逐步暴露。 区域问题：单点存储，使用户在外出需要克服相当大的网络延迟访问服务。同时，为了方便维修，升级等问题使得存储数据选择的位置变得相对困难。 灾难恢复问题：当系统崩溃后必须被恢复时，如果数据存储备份被破坏将导致灾难性的后果。假如盲目地支持多个备份，不仅本身就是一种资源浪费，而且多个数据备份之间的一致性和可用性也是一个棘手的问题。 可扩展性问题：单点存储在可扩展性方面有很多问题。每个额外需要增加的功能或者服务都需要重新对硬件软件的结构进行重新设计和配置。同时对于硬件的更新也会带来巨大的麻烦。 管理费用：单点存储需要很多额外的管理开销，如机房，服务集群功率消耗，以及专门的数据管理开销和人员的培训费用。据统计仅数据中心的碳排放量占碳的总排放量百分之二，排放量达到约35000000吨每年。 有些公司电力成本每年超过硬件投资。在电力分配中，服务器设备占52%的总能源消耗，冷却系统和电力系统各38%和9%，只有1%的照明系统。面对这种严峻的形势下，构 建节能绿色数据中心已成为焦点。 云计算在节约能源方面的特点正好符合了”低碳节能”的思想。 1）通过使用云计算，提高了设备的利用资源，减少数据 中心能耗，同时避免经济损失造成的闲置设备。云“自我服务”的计算架构将大大降低成本和管理，可以节省资源。 2）使用公共云服务，企业只需购买云计算服务，根据自 己的需要，不需要购买电脑设备，尤其是不需要购置管理服务和数据中心的服务器，从而达到节约能耗的目的。 3）使用云桌面终端接入，没有笨重的机箱和风扇声。减 少功率消耗，减少热量，每个用户平均耗电量小于25瓦，大大降低了能源消耗，每年可节省近70%的电力供应。 从上面可以看出云计算可以解决目前单点存储的局限性以，而且对于资源的节约有很好的效果。下面对于云计算中的3种方法进行研究。 1 在Hadoop 云计算框架中的调度算法 1.1 FIFO 算法 FIFO 调度算法中所有的用户任务都被提交到一个队列 中，然后由TaskTracker 按照任务的优先级（比如提交时间的 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第21卷 Vol.21 第3期No.32013年2月Feb.2013 －33－ 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 Hadoop练习题 姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode√ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 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√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存 7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间√d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？a)1 b)2√ c)3 d)4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（withindex）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode Hadoop大数据技术实验资料airyqin Hadoop大数据管理与分析处理平台 部署实验手册 CentOS 6集群下部署Hadoop (Airy qin) Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）启动两台虚拟客户机： 打开VMware Workstation10 打开之前已经安装好的虚拟机：HadoopMaster和HadoopSlave 出现异常，选择“否”进入 Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播） 如果之前没有打开过两个虚拟机，请使用“文件”->“打开”选项，选择之前的虚拟机安装包（在一体软件包里面的） 第1步 Linux系统配置 以下操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点上分别完整操作，都使用root用户，从当前用户切换root用户的命令如下： su root 输入密码：zkpk Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播） 本节所有的命令操作都在终端环境，打开终端的过程如下图的Terminal菜单： 终端打开后如下图中命令行窗口所示。 1.拷贝软件包和数据包 将完整软件包“H adoop In Action Experiment”下的software包和sogou-data整体拖拽到HadoopMaster 节点的桌面上，并且在终端中执行下面的移动文件命令： mv ~/Desktop/software ~/ Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）mv ~/Desktop/sogou-data ~/ 1.1配置时钟同步 1.1.1 配置自动时钟同步 使用Linux命令配置 crontab -e 键入下面的一行代码： 输入i，进入插入模式 0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate https://www.doczj.com/doc/8618632997.html, 1.1.2 手动同步时间 /usr/sbin/ntpdate https://www.doczj.com/doc/8618632997.html, 1.2配置主机名 1.2.1 HadoopMaster节点 使用gedit 编辑主机名 gedit /etc/sysconfig/network 配置信息如下，如果已经存在则不修改，将HadoopMaster节点的主机名改为master，即下面代码的第3行所示。 NETWORKING=yes #启动网络 NETWORKING_IPV6=no HOSTNAME=master #主机名 确实修改生效命令： hostname master 检测主机名是否修改成功命令如下，在操作之前需要关闭当前终端，重新打开一个终端： hostname 执行完命令，会看到下图的打印输入： 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 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4 HDFS常用操作 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：HDFS常用操作 二、实验日期：2015年10 月9 日 三、实验目的： 熟悉HDFS常用命令操作。 四、实验用的仪器和材料： 硬件：PC电脑一台； 配置：内存，4G及以上硬盘250G及以上 软件环境：操作系统XP，vmware，ubuntu，jdk，hadoop 五、实验的步骤和方法： 请用命令完成以下操作 1、启动hadoop，通过jps命令查看启动进程，通过web方式查看namenode和jobtracker 2、通过ls命令查看hadoop下tmp目录中的文件，包括dfs目录和mapred目录 3、进入hadoop-1.2.1目录，执行命令：hadoop fs –ls / 列出HDFS上的文件 4、在HDFS上 /user下创建一个你自己拼音名字的目录 5、退出hadoop-1.2.1目录，回到本地系统，创建一个test目录，进入test目录，执行echo “hello world” >test1.txt 命令创建test1.txt文件，并输入hello world内容。 6、继续回到hadoop-1.2.1目录下，将刚才在本地创建的test1.txt上传（put）到HDFS 下你名字的目录下。 7、查看HDFS下刚才上传的文件的内容 8、退出hadoop-1.2.1目录，回到本地系统，彻底删除test目录（rm –rf test）. 9、回到hadoop-1.2.1目录下，将HDFS上的test1.txt文件下载到本地系统（/home/grid/）并查看 10、在HDFS上删除test1.txt文件。 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。 一、概论 作为Hadoop程序员，他要做的事情就是： 1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。 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将每行输入文件的内容转换为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。 然后的事情就交给系统了。 1.基本概念：Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统，NameNode作为文件系统的负责调度运行在master，DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce，JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master，TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。 2.main()函数，创建JobConf，定义Mapper，Reducer，Input/OutputFormat 和输入输出文件目录，最后把Job提交給JobTracker，等待Job结束。 3.JobTracker，创建一个InputFormat的实例，调用它的getSplits()方法，把输入目录的文件拆分成FileSplist作为Mapper task 的输入，生成Mapper task加入Queue。 4.TaskTracker 向JobTracker索求下一个Map/Reduce。 Mapper Task先从InputFormat创建RecordReader，循环读入FileSplits的内容生成Key 与Value，传给Mapper函数，处理完后中间结果写成SequenceFile. Reducer Task 从运行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http协议获取所需的中间内容（33%），Sort/Merge后（66%），执行Reducer函数，最后按照OutputFormat写入结果目录。 TaskTracker 每10秒向JobTracker报告一次运行情况，每完成一个Task10秒后，就会向JobTracker索求下一个Task。 Nutch项目的全部数据处理都构建在Hadoop之上，详见Scalable Computing with Hadoop。 二、程序员编写的代码基于Hadoop的研究及性能分析
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