hadoop安装与实验

《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
三、实验过程与结论：（经调试正确的源程序（核心部分）和程序的运行结果）
1.熟悉常用的Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
（2）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表
（3）将Linux系统本地的“～/.bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test
（4）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
2. 编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3.编程实现一个类“MyFSDataInputStream”
四、实验总结：（实验中遇到的问题及解决方法，心得体会等）
通过本次实验的学习，我对什么是大数据，大数据在做什么有了初步的了解，同时也激发起了我对大数据学习的兴趣。

在今后的学习中我会更加努力，本章知识也为我后面章节的学习奠定了基础。

让我有明确的目标去学习这门课程。

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）。

6、设置磁盘空间，一般用户选择推荐的20G就够用了。

点击下一步。

7、点击“自定义硬件”进行硬件设备定义。

8、内存采用1G默认。

9、设备选择“新CD/DVD”，连接选择使用ISO映像文件，点击浏览选择本地ubuntu的ISO映像文件10、这时安装前的基本操作已经完成，下面正式安装系统。

点击“打开虚拟机电源”，进入系统安装界面。

hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

在本次实验中，我成功安装了Hadoop，并进行了相关的配置和测试。

以下是我对整个过程的总结和经验分享。

1. 环境准备在开始安装Hadoop之前，我们需要确保已经具备了以下几个环境条件：- 一台Linux操作系统的机器，推荐使用Ubuntu或CentOS。

- Java开发环境，Hadoop是基于Java开发的，因此需要安装JDK。

- SSH服务，Hadoop通过SSH协议进行节点之间的通信，因此需要确保SSH服务已启动。

2. 下载和安装Hadoop可以从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本。

下载完成后，解压缩到指定目录，并设置环境变量。

同时，还需要进行一些配置，包括修改配置文件和创建必要的目录。

3. 配置Hadoop集群Hadoop是一个分布式系统，通常会配置一个包含多个节点的集群。

在配置文件中，我们需要指定集群的各个节点的IP地址和端口号，并设置一些重要的参数，如数据存储路径、副本数量等。

此外，还可以根据实际需求调整其他配置参数，以优化集群性能。

4. 启动Hadoop集群在完成集群配置后，我们需要启动Hadoop集群。

这一过程需要先启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。

启动成功后，可以通过Web 界面查看集群的状态和运行情况。

5. 测试Hadoop集群为了验证Hadoop集群的正常运行，我们可以进行一些简单的测试。

例如，可以使用Hadoop提供的命令行工具上传和下载文件，查看文件的副本情况，或者运行一些MapReduce任务进行数据处理。

这些测试可以帮助我们了解集群的性能和可靠性。

6. 故障排除与优化在实际使用Hadoop时，可能会遇到一些故障和性能问题。

为了解决这些问题，我们可以通过查看日志文件或者使用Hadoop提供的工具进行故障排查。

组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。

二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。

然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。

2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。

hadoop 实验报告Hadoop 实验报告引言Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。

本实验旨在通过搭建Hadoop集群，进行数据处理和分析，以验证Hadoop在大数据环境下的性能和可靠性。

实验环境本次实验使用了3台虚拟机，每台虚拟机配置了4核CPU和8GB内存。

其中一台作为NameNode和ResourceManager，其余两台作为DataNode和NodeManager。

所有虚拟机运行的操作系统为CentOS 7.0。

实验步骤1. 安装Hadoop首先在每台虚拟机上安装Hadoop，并配置好环境变量和相关参数。

然后在NameNode上配置HDFS和YARN，并在DataNode上配置HDFS和NodeManager。

2. 启动集群依次启动NameNode、DataNode和ResourceManager、NodeManager，确保集群正常运行。

3. 数据处理将一份大数据文件上传至HDFS，并通过MapReduce程序对数据进行处理和分析，例如统计单词频率或计算数据的平均值等。

4. 性能测试通过在集群上运行不同规模的数据处理任务，记录下任务的运行时间和资源利用率，评估Hadoop的性能和扩展性。

实验结果经过实验，我们得出了以下结论：1. Hadoop集群的搭建和配置相对复杂，需要对Hadoop的各个组件有深入的了解和掌握。

2. Hadoop集群在处理大规模数据时表现出了良好的性能和扩展性，能够有效地利用集群资源进行并行计算。

3. Hadoop的容错机制能够保证集群在节点故障时的稳定运行，数据的可靠性得到了保障。

结论通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的工作原理和性能特点，验证了Hadoop在大数据环境下的可靠性和高效性。

同时也发现了Hadoop在搭建和配置上的一些难点和挑战，这需要我们在实际应用中不断摸索和实践。

相信随着大数据技术的不断发展，Hadoop将会在各个领域发挥越来越重要的作用。

hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。

在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。

本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。

二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。

2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。

三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。

2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。

具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。

3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。

4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。

可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。

5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。

通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。

四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。

以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。

2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。

3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。

三台Ubuntu16.04虚拟机，主机名分别为master-hadoop和slaver0，slaver1一、配置ssh无密码登录：1、三台虚拟机(master-hadoop，slaver0，slaver1)安装ssh协议：apt-get install sshapt-get install rsync2、master-hadoop执行(ssh-keygen –t rsa -P “”),点击回车,生成密钥。

3、在master-hadoop上执行:scp ~/.ssh/id_rsa.pubkong@slaver0:~/.sshscp ~/.ssh/id_rsa.pub kong@slaver1:~/.ssh把master-hadoop的公钥分别复制到slaver0、slaver1中4、在虚拟机上执行 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 进行密钥授权5、虚拟机执行servicesshrestart 重启ssh服务，然后进行ssh测试无密码链接。

二、安装JDK（master-hadoop、slaver0、slaver1）：下载JDK1.7（不要用1.8，hadoop不能有效的支持jdk1.8），解压到/usr/local/java/jdk中配置环境变量：执行vim/etc/profile在profile最后添加上JAVA_HOME=/usr/local/java/jdkCLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib:${JAVA_HOME}/jre/libPATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATHexport JAVA_HOME PATH执行source/etc/profile执行java –version验证jdk环境是否成功搭建三、安装hadoop(master-hadoop)：下载Hadoop2.7.3，解压到/home/kong/hadoop中设置环境变量：执行vim/etc/profile末尾添加HADOOP_HOME=/home/kong/HadoopPATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin设置文件（以下文件都在/home/kong/hadoop/etc/hadoop/下）:1、在/home/kong/hadoop中新建tmp文件夹；在/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs 中新建data和name文件夹2、在slaves文件中添加slaver0、slaver13、在hadoop-env.sh文件最后添加export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk/4、在core-site.xml中添加<configuration><property>//主机名和端口号<name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master-hadoop:9000</value>//上传下载文件所用，rpc协议，不能使用http协议访问</property><property><name>io.file.buffer.size</name><value>131072</value></property><property>//存储路径<name>hadoop.tmp.dir</name>//临时文件<value>file:/home/kong/hadoop/tmp</value></property></configuration>5、在hdfs-site.xml中添加<configuration><property><name>.dir</name><value>file:/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs/name</value></property><property><name>node.data.dir</name><value>file:/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs/data</value></property><property><name>dfs.replication</name><!--数据副本数量，默认3，设置为1--><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property></configuration>6、yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>master-hadoop:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>master-hadoop:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>master-hadoop:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>master-hadoop:8033</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>master-hadoop:8088</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>8、mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>master-hadoop:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>master-hadoop:19888</value></property><property><name>mapred.job.tracker</name><value>nistest.master:9001</value></property></configuration>分别执行scp –r /home/kong/hadoop/ kong@slaver0:/home/kong/hadoop scp –r /home/kong/hadoop/ kong@slaver1:/home/kong/hadoop把master-hadoop中设置好的hadoop包复制到slaver0、slaver1中。

大数据技术实验报告大数据技术实验一Hadoop大数据平台安装实验1实验目的在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将在熟练掌握几种常见Linux命令的基础上搭建Hadoop(HDFS、MapReduce、HBase、Hive)、Spark、Scala、Storm、Kafka、JDK、MySQL、ZooKeeper等的大数据采集、处理分析技术环境。

2实验环境个人笔记本电脑Win10、Oracle VM VirtualBox 5.2.44、CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso3实验步骤首先安装虚拟机管理程序，然后创建三台虚拟服务器，最后在虚拟服务器上搭建以Hadoop 集群为核心的大数据平台。

3.1快速热身，熟悉并操作下列Linux命令·创建一个初始文件夹，以自己的姓名（英文）命名；进入该文件夹，在这个文件夹下创建一个文件，命名为Hadoop.txt。

·查看这个文件夹下的文件列表。

·在Hadoop.txt中写入“Hello Hadoop!”，并保存·在该文件夹中创建子文件夹”Sub”，随后将Hadoop.txt文件移动到子文件夹中。

·递归的删除整个初始文件夹。

3.2安装虚拟机并做一些准备工作3.2.1安装虚拟机下载系统镜像，CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso。

虚拟机软件使用Oracle VM VirtualBox 5.2.44。

3.2.2准备工作关闭防火墙和Selinux，其次要安装perl 、libaio、ntpdate 和screen。

然后检查网卡是否开机自启，之后修改hosts，检查网络是否正常如图：然后要创建hadoop用户，之后多次用，并且生成ssh 密钥并分发。

最后安装NTP 服务。

3.3安装MYSQL 3.3.1安装3.3.2测试3.4安装ZooKeeper。

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二个，第二个推送到第三个节点，如果有多个节点，依次类推；从图中可以知道 NameNode 不参与数据块的IO的。

hadoop基本架构及系统安装和程序开发实验报告实验报告：Hadoop基本架构及系统安装和程序开发一、实验目的本实验旨在帮助学习者掌握Hadoop的基本架构、系统安装及程序开发。

通过实际操作，使学习者能够深入理解Hadoop的工作原理，并掌握其在大数据处理中的应用。

二、实验内容1. Hadoop基本架构：了解Hadoop的分布式存储系统HDFS和计算框架MapReduce的基本原理；熟悉YARN的资源管理和调度功能。

2. Hadoop系统安装：在本地计算机上安装Hadoop，配置环境变量，并测试Hadoop集群的连通性。

3. Hadoop程序开发：编写简单的MapReduce程序，实现对文本数据的处理；学习使用Hive和HBase等工具进行数据存储和查询。

三、实验步骤1. 准备环境：确保本地计算机安装了Java开发环境，并配置好相应的环境变量。

2. 下载Hadoop：从Apache官网下载Hadoop的稳定版本，并解压到本地计算机。

3. 配置Hadoop：编辑Hadoop的配置文件，设置相关参数，如HDFS的块大小、端口号等。

4. 安装与配置：将Hadoop安装目录添加到系统的环境变量中，并配置网络设置，以确保Hadoop集群中的节点可以相互通信。

5. 启动与测试：启动Hadoop集群，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等节点。

使用命令行工具测试集群的连通性。

6. 编写MapReduce程序：编写一个简单的MapReduce程序，实现对文本数据的处理。

例如，统计文本中每个单词的出现次数。

学习使用Hadoop 的API进行程序开发。

7. 使用Hive和HBase：学习使用Hive进行数据仓库的构建和查询；了解HBase的基本原理和使用方法，实现对结构化数据的存储和查询。

四、实验总结通过本次实验，学习者对Hadoop的基本架构、系统安装和程序开发有了较为深入的了解和实践经验。

hadoop实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于存储和处理大规模数据集。

本实验旨在通过使用Hadoop框架，实践分布式存储和处理数据的能力，并深入了解HDFS和MapReduce的工作原理。

本报告将详细描述实验的步骤、结果和分析，以及洞察到的有关Hadoop的相关知识。

二、实验环境在本次实验中，我们使用以下环境：- 操作系统：Ubuntu 18.04- Hadoop版本：2.7.3- Java版本：1.8.0_181三、实验步骤1. 安装和配置Hadoop首先，需要下载合适版本的Hadoop并进行安装。

在安装完成后，需要进行相关的配置。

通过编辑hadoop-env.sh和core-site.xml文件，设置Java路径和Hadoop的基本配置。

接着，配置hdfs-site.xml文件以指定Hadoop分布式文件系统（HDFS）的副本数量。

最后，修改mapred-site.xml文件以设定MapReduce的配置。

2. 启动Hadoop集群在完成Hadoop的安装和配置后，需要启动Hadoop集群。

运行start-all.sh脚本，该脚本将启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、SecondaryNameNode、DataNode和ResourceManager。

通过运行JPS命令，可以检查各个组件是否成功启动。

3. 创建HDFS文件夹并上传数据使用Hadoop的命令行工具，例如Hadoop fs命令，可以在HDFS上创建文件夹和上传数据。

首先，创建一个文件夹用于存储实验数据。

然后，使用put命令将本地文件上传到HDFS上的指定位置。

4. 编写MapReduce程序为了进行数据处理，需要编写一个MapReduce程序。

MapReduce是Hadoop的核心组件，用于高效地处理大规模数据。

编写MapReduce程序需要实现Mapper和Reducer类，并根据需求定义map()和reduce()方法。

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 、datanode3IP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：Centos6.2Jdk版本为：jdk-7u45-linux-i586Hadoop版本为：hadoop-0.20.210.102.1.69作为Namenode、JobTracker,其他三台作为Datenode、TaskTracker1.2 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 namenode10.102.1.67 datenode110.102.1.68 datenode210.102.1.70 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 10.102.1.671.3 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。

hadoop的安装与配置实验原理主题：Hadoop的安装与配置实验原理导语：随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得越来越重要。

Hadoop作为目前最流行的分布式数据处理框架之一，为我们提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模的数据。

而要使用Hadoop进行数据处理，首先需要完成Hadoop的安装和配置。

本文将深入探讨Hadoop的安装与配置实验原理，并为读者提供具体的步骤和指导。

第一部分：Hadoop简介与原理概述1.1 Hadoop的定义与作用Hadoop是一个开源的分布式计算系统，它使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算概念）来存储和处理大规模数据。

Hadoop的设计目标是能够在普通的硬件上高效地存储和处理大数据集。

1.2 Hadoop的原理与特点Hadoop的核心原理是基于分布式计算和分布式存储。

它通过将大数据集划分为多个小的数据块，并将这些数据块分布式存储在多个服务器上，实现了数据的高可靠性和高可扩展性。

Hadoop中的MapReduce编程模型可以将复杂的数据处理任务划分为多个简单的Map和Reduce步骤，以实现并行计算，提升数据处理效率。

第二部分：Hadoop的安装与配置步骤2.1 准备环境和工具在开始安装Hadoop之前，需要确保操作系统中已安装Java开发环境，并具备一台或多台服务器用于组成Hadoop集群。

还需要下载Hadoop的二进制文件以及相关配置文件。

2.2 安装Hadoop将下载好的Hadoop二进制文件解压到指定目录，然后在配置文件中设置Hadoop的各项参数，包括HDFS和MapReduce的配置。

配置项包括数据块大小、副本数、集群节点等。

2.3 配置Hadoop集群需要配置Hadoop的主从节点关系，包括指定主节点和从节点IP位置区域，并将相关信息写入配置文件中。

配置HDFS的相关参数，确保所有节点都能够访问和使用HDFS。

实验一hadoop 安装配置一、实验目的掌握hadoop平台安装配置方法，认识hadoop平台构成；熟悉hadoop平台基本命令的使用。

二、实验内容1、安装配置hadoop平台2、熟悉hadoop常用命令3、运行MapReduce例程三、实验步骤（一）安装java JDK查看java是否安装，如果没有先安装java（二）ssh配置1、用ssh localhost登录，查看ssh无密码登录是否配置；2、如果没有配置，执行命令：ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsacat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys （三）下载、安装hadoop1、下载hadoop2.6.02、解压hadoop-2.6.0.tar， tar -xzvf hadoop-2.6.0.tar.gz3、配置 etc/hadoop/hadoop-env.sh文件-->修改JAVA_HOME，export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0（四）单机模式运行例程1、hadoop主目录，运行命令mkdir inputcp ./etc/hadoop/*.xml input # 将配置文件作为输入文件./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'cat ./output/*2、简要分析结果（五）伪分布式配置1、配置Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。

Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和value 的方式来实现。

centos环境下hadoop的安装与配置实验总结实验总结：CentOS环境下Hadoop的安装与配置一、实验目标本次实验的主要目标是学习在CentOS环境下安装和配置Hadoop，了解其基本原理和工作机制，并能够运行简单的MapReduce程序。

二、实验步骤1. 准备CentOS环境：首先，我们需要在CentOS上安装和配置好必要的基础环境，包括Java、SSH等。

2. 下载Hadoop：从Hadoop官方网站下载Hadoop的稳定版本，或者使用CentOS的软件仓库进行安装。

3. 配置Hadoop：解压Hadoop安装包后，需要进行一系列的配置。

这包括设置环境变量、配置文件修改等步骤。

4. 格式化HDFS：使用Hadoop的命令行工具，对HDFS进行格式化，创建其存储空间。

5. 启动Hadoop：启动Hadoop集群，包括NameNode、DataNode等。

6. 测试Hadoop：运行一些简单的MapReduce程序，检查Hadoop是否正常工作。

三、遇到的问题和解决方案1. 环境变量配置问题：在配置Hadoop的环境变量时，有时会出现一些问题。

我们需要检查JAVA_HOME是否设置正确，并确保HADOOP_HOME 在PATH中。

2. SSH连接问题：在启动Hadoop集群时，需要确保各个节点之间可以通过SSH进行通信。

如果出现问题，需要检查防火墙设置和SSH配置。

3. MapReduce程序运行问题：在运行MapReduce程序时，可能会遇到一些错误。

这通常是由于程序本身的问题，或者是由于HDFS的权限问题。

我们需要仔细检查程序代码，并确保运行程序的用户有足够的权限访问HDFS。

四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的安装和配置过程，以及如何解决在安装和运行过程中遇到的问题。

这对于我们今后在实际应用中部署和使用Hadoop非常重要。

同时，也提高了我们的实践能力和解决问题的能力。

实验2：Hadoop安装与配置（下）安装Hadoop！⼀、实验⽬的1. 学会配置环境变量2. 熟悉⼏种Hadoop的配置⽂件3. 掌握Hadoop的完全分布式安装⼆、实验环境xshell+xftp⼯具组合安装在vm虚拟机上的 CentOS7 系统VMware Workstation 16 PRO三、实验内容和实验要求1. 安装和配置JDK2. Hadoop环境变量配置3. 分布式安装四、实验过程与分析1. 上传安装包——》安装JDK——》配置环境变量使⽤下载好的xshell⼯具连接虚拟机，点击新建⽂件传输打开xftp，直接将需要传输的⽂件夹拖动到masternode的根⽬录，就成功上传了。

#安装jdkrpm -ivh jdk-7u79-linux-x64.rpm #-i：显⽰套件的相关信息；-v：显⽰指令执⾏过程；-h：套件安装时列出标记；可加--force忽略报错强制安装#设置环境变量[root@master ~]# vi .bash_profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79 #设置JAVA_HOME指向JDK根⽬录export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin[root@master ~]# source .bash_profile#检验[root@master ~]# java -versionjava version "1.7.0_79"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)2. 给hadoop配置好环境变量同样地上传压缩包到合适位置进⾏解压：tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz # -x表⽰解压（-c为建⽴，-t为查看），-v表⽰显⽰过程，-f为使⽤档名（必须在最后）修改.bash_profile配置⽂件，将bin和sbin添加为环境变量：export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79export HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop-2.5.1export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin #bin存放基本命令，sbin存放管理命令，将HADOOP_HOME路径下的这两个⽬录添加为环境变量在hadoop-env.sh⽂件中配置JAVA_HOME，原因是相对于直接获取系统JAVA_HOME，Hadoop采⽤的⽅案是利⽤配置⽂件⾥的JAVA_HOME提供jdk⽀持，需要特意配⼀下。

hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结一、引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据集。

在本次实验中，我们将介绍Hadoop的安装过程，并总结一些注意事项和常见问题的解决方法。

二、安装过程1. 确定操作系统的兼容性：Hadoop支持多种操作系统，包括Linux、Windows等。

在安装之前，我们需要确认所使用的操作系统版本与Hadoop的兼容性。

2. 下载Hadoop软件包：我们可以从Hadoop的官方网站或镜像站点上下载最新的稳定版本的Hadoop软件包。

确保选择与操作系统相对应的软件包。

3. 解压缩软件包：将下载的Hadoop软件包解压缩到指定的目录下。

可以使用命令行工具或图形界面工具进行解压缩操作。

4. 配置环境变量：为了方便使用Hadoop命令行工具，我们需要配置环境变量。

在Linux系统中，可以编辑.bashrc文件，在其中添加Hadoop的安装路径。

在Windows系统中，可以通过系统属性中的环境变量设置来配置。

5. 配置Hadoop集群：在Hadoop的安装目录下，找到conf文件夹，并编辑其中的配置文件。

主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml 和mapred-site.xml等。

根据实际需求，配置Hadoop的相关参数，如文件系统路径、副本数量、任务调度等。

6. 格式化文件系统：在启动Hadoop之前，需要先格式化文件系统。

使用命令行工具进入Hadoop的安装目录下的bin文件夹，并执行格式化命令：hadoop namenode -format。

7. 启动Hadoop集群：在命令行工具中输入启动命令：start-all.sh（Linux）或start-all.cmd（Windows）。

Hadoop集群将会启动并显示相应的日志信息。

8. 验证Hadoop集群：在启动Hadoop集群后，我们可以通过访问Hadoop的Web界面来验证集群的运行状态。