Hadoop大数据平台的搭建与测试-论文

Hadoop平台搭建及实例运行本文搭建hadoop平台的硬件环境是虚拟机上安装2个ubuntu系统，具体信息如下：表1.平台硬件环境名字操作系统IP地址内存ubuntu2Ubuntu 8.04192.168.28.13020Gubuntu3Ubuntu 8.04192.168.28.13120G一、平台搭建1.安装必需软件(1)安装java$ sudo apt-get install SUN-java5-jdk系统会自动分析软件的依赖关系，并推荐安装下列相关软件：java-common odbcinst1debian1 sun-java5-bin sun-java5-demo sun-java5-jdk sun-java5-jre unixodbc安装过程中需要回答是否同意使用协议,此时按tab键至OK，再按回车即可正常安装。

安装完这三个之后还需要写入系统变量：$ sudo vi /etc/environment写入下面两行内容：CLASSPATH=.:/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun/libJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun还要将系统虚拟机的优先顺序也调整一下：$ sudo vi /etc/jvm将下面一句写在最顶部：/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun测试接下来在终端中输入命令：$java -version终端如果返回以下信息：图1-1.Java版本信息则说明java已经安装好了。

(2)安装其它软件$ sudo apt-get install ssh$ sudo apt-get install rsync注：在每个节点上都要执行以上相同的过程。

2.系统配置（1）修改主机名root@ubuntu3:/hadoop$ sudo vi /etc/hostname把新的主机名写入hostname即可，这里我写入：ubuntu3（2）修改hosts文件root@ubuntu3:/hadoop$ sudo vi /etc/hosts将以下内容添加到该文件中：127.0.1.1 ubuntu3192.168.28.130 ubuntu2192.168.28.131 ubuntu3注：把第一行的127.0.0.1 localhost用#注掉（3）配置sshHadoop启动以后，Namenode通过SSH来启动和停止各个节点上的各种守护进程，需要在节点之间执行指令的时候是不输入密码，所以需要用无密码公钥认证的方式配置SSH。

(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)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 the principle of Google file system developed and implemented by the greatconcern of the IT industry, and widely used.The thesis aims to set up Hadoop multi-node distributed storage platform and analyze its security mechanisms to be implemented on a separate computer.The thesis first introduces the research background knowledge of the subject, and detailed description of the study and the principle of the of the platform, and its performance were verified, further security mechanisms. First the industry generally accepted user requirements and the architecture of the distributed file system model are introduced。

Then for HDFS architecture to achieve the Hadoop security mechanisms and the corresponding security policy. In addition,the advantages of HDFS in the field of cloud computing applications and the security problem are summarized. At last thedesign and application recommendations are presented.The experimental platform installed virtualbox ubuntu10.10 of application is a the this experiment platform.Keywords: ，HDFS, MapReduce，ZooKeeper，Avro，Chukwa,HBase，Hive，Mahout，Pig 在内的10 个子项目。

基于Hadoop大数据集群的搭建大数据是当今社会的热门话题，而Hadoop作为大数据处理的主要框架，其在数据存储和处理方面具有重要的作用。

在本文中，我们将探讨如何构建基于Hadoop的大数据集群，以便更有效地管理和分析海量数据。

一、概述在开始之前，让我们先了解一下什么是Hadoop。

Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，主要用于存储和处理大规模数据集。

它由Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和MapReduce计算模型组成。

二、硬件要求在搭建Hadoop大数据集群之前，我们需要一些特定的硬件和设备。

以下是建议的硬件要求：1. 主节点：一台强大的服务器，担任集群管理的角色。

2. 数据节点：多台服务器，用于存储和处理数据。

三、操作系统的选择对于Hadoop集群的搭建，我们推荐使用Linux操作系统。

目前，Ubuntu是常见的选择，因为它具有友好的用户界面和广泛的社区支持。

四、Hadoop安装和配置1. 安装Java：Hadoop是基于Java开发的，因此首先需要在集群中的每台机器上安装Java运行时环境（JRE）。

2. 下载Hadoop：从官方网站下载最新的稳定版本，并解压到各个数据节点上。

3. 配置环境变量：设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME环境变量，以便系统可以找到所需的Java和Hadoop安装目录。

4. 编辑配置文件：修改Hadoop的配置文件（如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml等），以适应你的集群环境和需求。

5. 格式化HDFS：在主节点上运行适当的命令，格式化HDFS文件系统，以便开始使用。

五、集群管理通过上述步骤，我们已经成功地搭建了一个基本的Hadoop集群。

但要充分利用它的功能，我们需要学会集群的管理和监控。

1. 启动和停止集群：使用启动和停止脚本，可以方便地管理整个集群的启动和停止过程。

基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。

大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要，而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其搭建与部署显得尤为重要。

本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。

二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够高效地处理大规模数据。

它由Apache基金会开发，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构，使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。

三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前，需要进行一些准备工作： 1. 硬件准备：选择合适的服务器硬件，包括计算节点、存储节点等。

2. 操作系统选择：通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。

3. Java环境配置：Hadoop是基于Java开发的，需要安装和配置Java环境。

4. 网络配置：确保集群内各节点之间可以相互通信。

四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到指定目录。

2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量，包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。

3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，配置各个节点的角色和参数。

4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。

五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后，首先需要进行数据采集与清洗工作。

通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集，并进行清洗和预处理。

2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。

基于Hadoop的大数据分析平台设计与实现随着数字时代的到来，数据处理和分析成为了各个领域发展的重点。

然而，传统的数据处理方法已经无法满足当前海量数据的需求，因此需要一种新的结构化数据处理平台。

Hadoop作为当前最流行的开源大数据平台，因其可扩展性和容错性，被广泛应用于海量数据的存储和处理领域。

本文将介绍一种基于Hadoop的大数据分析平台的设计和实现。

该平台采用了分布式架构，利用HDFS作为底层存储系统，使用MapReduce作为分布式计算框架。

同时，该平台提供了一个可视化的数据处理界面，方便用户进行大数据分析和处理。

1. 系统架构设计本系统采用分布式架构，由多个节点组成。

其中，HDFS作为系统的底层存储系统，所有的数据都保存在分布式文件系统上。

而MapReduce则作为分布式计算框架，用于处理大规模数据。

系统包含三个主要模块：数据管理模块、计算模块和可视化模块。

数据管理模块负责数据的上传、下载、备份和恢复等操作。

计算模块则利用MapReduce框架进行数据处理和分析。

而可视化模块提供了一个友好的用户界面，方便用户进行数据的查询和分析。

2. 数据管理模块数据管理模块是该平台的核心部分，主要负责数据的上传、下载、备份和恢复等基本操作。

该模块采用了HDFS作为存储系统，支持海量数据存储和分布式管理。

数据上传方面，用户可以通过文件选择或者拖拽文件到界面中，在界面中进行上传操作。

当上传完成后，系统会将文件分块后存储到不同的节点上，以达到数据的分布式存储。

数据下载方面，用户可以通过搜索或者浏览列表等方式找到需要下载的文件。

当用户选择下载时，系统会将文件从不同的节点上读取并合并成一个完整的文件，最后下载到用户本地。

数据备份和恢复方面，系统支持自动备份功能。

当数据上传到系统内后，系统会自动将数据进行备份。

当数据出现故障时，系统可以自动进行数据恢复。

3. 计算模块计算模块是该平台的核心功能，负责海量数据的处理和分析。

基于Hadoop的大数据处理平台设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。

大数据处理平台作为支撑大数据应用的基础设施，扮演着至关重要的角色。

本文将围绕基于Hadoop的大数据处理平台的设计与实现展开讨论，探讨其架构、关键技术和实际应用。

二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache基金会开发和维护。

它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心模块。

HDFS用于存储大规模数据集，而MapReduce 则用于并行处理这些数据。

Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高效率等特点，被广泛应用于大数据领域。

三、大数据处理平台架构设计1. 架构概述基于Hadoop的大数据处理平台通常采用分布式架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。

其中，数据采集模块负责从各种数据源中收集数据，数据存储模块负责将数据存储到分布式文件系统中，数据处理模块负责对数据进行分析和计算，数据展示模块则负责将处理结果可视化展示给用户。

2. 架构组件数据采集组件：包括日志收集器、消息队列等工具，用于实时或批量地采集各类数据。

数据存储组件：主要使用HDFS作为底层存储，保证数据的可靠性和高可用性。

数据处理组件：使用MapReduce、Spark等计算框架进行数据处理和分析。

数据展示组件：通过BI工具或Web界面展示处理结果，帮助用户理解和分析数据。

四、关键技术探讨1. 数据存储技术在基于Hadoop的大数据处理平台中，HDFS是最常用的分布式文件系统之一。

它通过将大文件切分成多个块，并在集群中多个节点上进行存储，实现了高容错性和高可靠性。

2. 数据处理技术MapReduce是Hadoop中最经典的并行计算框架之一，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段，并在多个节点上并行执行，实现了高效的大规模数据处理能力。

Hadoop大数据平台架构的设计与实现随着互联网和移动互联网的广泛普及，数据量呈现爆炸式增长。

传统的关系型数据库已经无法胜任海量数据的处理和分析工作。

因此，需要一种新的技术来处理和分析大数据。

Hadoop作为大数据时代的代表性技术，其架构设计和实现具有非常重要的意义。

一、Hadoop平台的架构设计Hadoop平台的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。

HDFS用来存储大规模数据，MapReduce用来处理大规模数据。

其中，HDFS是一个具有高度容错性的文件系统，它能够自动将数据分为多个块，并在集群中的多台机器上存储副本。

而MapReduce是一个分布式计算框架，它能够将大规模数据分成多个小块并行处理。

除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop平台还包括Hbase、Hive、Sqoop、Pig、Mahout、Flume等开源组件。

这些组件能够帮助用户更方便地利用Hadoop进行数据管理和分析。

Hbase是一个NoSQL数据库，能够存储非常庞大的数据量。

Hive是基于Hadoop的数据仓库，可以帮助用户进行数据的ETL（抽取、转换、加载）操作。

Sqoop是一种工具，能够将数据库的数据导入到Hadoop集群中，或将Hadoop集群中的数据导出到传统数据库中。

Pig是一种分析工具，能够让用户使用简单的脚本来完成数据的查询和分析。

Mahout是一个机器学习框架，它能够帮助用户进行大规模数据的挖掘和分析。

Flume是一个实时数据收集工具，能够将日志等实时数据收集到Hadoop集群中。

总体来说，Hadoop平台的架构设计具有如下特点：（1）分布式存储和计算：Hadoop平台采用分布式存储和计算的方式，可以充分利用集群中的多台机器的计算能力和存储能力。

（2）高可用性：Hadoop平台采用多副本技术，可以在某些节点出现故障的情况下，仍然能够保证数据的安全性和可用性。

（3）基于开放标准：Hadoop平台基于开放的标准和协议开发，能够在不同的系统和平台上运行，具有非常高的灵活性和可扩展性。

基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。

大数据处理与分析平台的搭建与优化对于企业来说至关重要。

Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其在大数据领域有着广泛的应用。

本文将重点介绍基于Hadoop的大数据处理与分析平台的搭建与优化。

二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。

它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心组件。

HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。

除此之外，Hadoop生态系统还包括Hive、Pig、HBase、Spark等工具和框架，为用户提供了丰富的功能和工具。

三、大数据处理与分析平台搭建1. 硬件环境准备在搭建大数据处理与分析平台之前，首先需要准备适当的硬件环境。

通常情况下，需要考虑服务器数量、内存大小、存储容量等因素。

同时，为了保证系统的稳定性和性能，建议采用高可靠性的硬件设备。

2. 软件环境准备在硬件环境准备完成后，接下来需要安装和配置Hadoop及其相关组件。

可以选择使用Apache Hadoop或者Cloudera、Hortonworks等发行版。

在安装过程中，需要注意版本兼容性以及各组件之间的依赖关系。

3. 配置Hadoop集群配置Hadoop集群是搭建大数据处理与分析平台的关键步骤之一。

需要配置主节点（NameNode、ResourceManager）和从节点（DataNode、NodeManager），并确保集群中各节点之间可以正常通信。

4. 数据导入与处理在搭建好Hadoop集群后，可以开始导入数据并进行处理。

可以通过Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中，也可以通过Flume实时收集日志数据。

同时，可以编写MapReduce程序或使用Spark进行数据处理和分析。

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。

基于Hadoop大数据平台的搭建及其测试研究
游会迪;张振友
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)019
【摘要】Hadoop作为当今大数据时代下最流行的技术之一,对学术的发展和商业模式都产生了深远的影响.该文首先简单地介绍了Hadoop及其核心组成部分HDFS、MapReduce的技术原理,分析比较了CDH Hadoop和Apache Hadoop 的特点,然后详细说明了如何在Ubuntu系统下安装并搭建CDH Hadoop平台,并在单机模式下实现Hadoop的伪分布式环境的配置,最后简要地提出了Hadoop的安装配置过程中的常见问题及其解决办法.
【总页数】3页(P211-213)
【作者】游会迪;张振友
【作者单位】华北理工大学信息工程学院,河北唐山063200;华北理工大学信息工程学院,河北唐山063200
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.使用VMware Esxi和Hadoop进行大数据平台的搭建研究 [J], 冯健文
2.使用VMware Esxi和Hadoop进行大数据平台的搭建研究 [J], 杨浩彬;吴文锋
3.基于Hadoop的高速公路工程大数据平台搭建 [J], 王文浩;张天润
4.基于Hadoop的高速公路工程大数据平台搭建 [J], 王文浩;张天润
5.基于Hadoop的高速公路工程大数据平台搭建 [J], 王文浩;张天润
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Hadoop大数据平台的搭建和使用一、Hadoop大数据平台简介Hadoop是一个开源的分布式计算系统，最初是由Apache软件基金会开发的，用于解决海量数据的存储和处理问题。

它基于MapReduce计算模型，可以将大规模的数据存储在集群中，并且通过MapReduce计算模型实现高效的分布式计算能力。

Hadoop大数据平台可以支持数据分析、数据挖掘、机器学习等多种应用场景。

二、Hadoop大数据平台的搭建1.安装Java环境在安装Hadoop之前，需要先安装Java环境，因为Hadoop是运行在Java虚拟机上的。

在Linux操作系统中，可以通过以下命令安装OpenJDK：sudo apt-get install openjdk-8-jdk2.下载Hadoop在安装Java之后，需要下载Hadoop软件。

在Hadoop官网上，可以下载对应的版本。

在下载之前，需要根据系统的版本和操作系统类型进行选择。

3.安装Hadoop下载Hadoop之后，需要对其进行解压，可以使用以下命令进行解压：tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz在解压之后，可以将配置文件进行修改，以满足自己的需求。

4.配置Hadoop在安装Hadoop之前，需要对其进行配置，以便于其在分布式环境下运行。

主要包括以下几个方面：(1)配置Hadoop的环境变量，需要在.bashrc文件中添加以下内容：export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin(2)配置Hadoop集群的主节点，需要在hadoop-env.sh文件中添加以下内容：export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -.preferIPv4Stack=true"exportHADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/n ative(3)配置Hadoop的文件系统根目录，需要在core-site.xml文件中添加以下内容：hadoop.tmp.dir/H:/hadoop/hadoop-datafs.defaultFS/hdfs://localhost:9000(4)配置Hadoop的数据存储目录，需要在hdfs-site.xml文件中添加以下内容：dfs.replication/1.dirfile:/hadoop/hadoop-data/namenodedfs.datanode.data.dirfile:/hadoop/hadoop-data/datanode5.启动Hadoop在完成Hadoop的配置之后，可以通过以下命令启动Hadoop：hdfs namenode -formatsbin/start-dfs.sh/sbin/start-yarn.sh6.验证Hadoop在启动Hadoop后，可以通过以下命令进行验证：jps在输出结果中可以看到Hadoop的各个进程是否运行正常。

基于Apache Hadoop的大数据平台建设研究近年来，随着互联网和计算机技术的快速发展，企业在数据处理方面面临着巨大的挑战。

传统的数据处理方式已经不足以应对如此大量的数据，数据分析、挖掘等技术也变得越来越重要。

这时，Apache Hadoop作为一种高效、可靠、可扩展的大数据处理技术，备受欢迎。

本文将就基于Apache Hadoop的大数据平台建设进行深入探讨。

一、Apache Hadoop概述Apache Hadoop是一个开源的、分布式的、可扩展的大数据处理框架。

原始版本由Apache软件基金会开发，它的工作原理是将普通计算机组成一个庞大的集群，通过分布式存储和计算的方式来处理大量的数据。

Hadoop采用HDFS作为分布式存储系统，同时还有MapReduce作为分布式计算框架。

同时，Hadoop还包含了一些其他的工具，如HBase、Hive等。

二、大数据平台建设的意义建立一个高效的、可维护的大数据平台对企业来说是非常有意义的。

首先，在数据处理方面，大数据平台能够提高数据的存储和处理效率，同时能够帮助企业更好地挖掘数据价值。

其次，大数据平台能够为企业提供更好的业务决策支持，通过分析数据和监测数据来进行更好的业务决策。

除此之外，还能够提升企业的生产效率，从而提高竞争力。

三、基于Apache Hadoop的大数据平台建设在搭建大数据平台时，基于Apache Hadoop是一个非常好的选择，因为它有很多优点。

首先，它是一个完全开源的技术，可以自由使用，并且有一个广泛的社区支持。

其次，Hadoop是一个高度可靠的技术。

它能够将数据存放在多个节点上，并备份到其他节点上，这种方式能够让数据得到优秀的可靠性保障。

此外，Hadoop还是一个可扩展的技术，它能够横向扩展并处理大量数据，保证了高效的处理能力。

基于Apache Hadoop的大数据平台建设通常需要以下几个步骤：1. 确定需求：在搭建平台之前，需要先明确和确定平台的需求和目标。

《基于Hadoop的基因组分析平台构建》篇一一、引言随着生物信息学和大数据技术的快速发展，基因组数据的处理和分析已经成为科学研究的重要领域。

基因组数据的分析需要处理大量数据，并且对计算资源的消耗非常大。

为了满足这种需求，基于Hadoop的基因组分析平台构建成为了当前的研究热点。

Hadoop作为一个分布式计算框架，能够有效地处理大规模数据，为基因组分析提供了强大的计算支持。

本文将介绍基于Hadoop 的基因组分析平台的构建，包括平台的设计、实现和应用等方面。

二、平台设计1. 架构设计基于Hadoop的基因组分析平台采用分布式架构，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。

HDFS能够存储海量基因组数据，并提供高可靠性的数据存储服务。

MapReduce则能够处理大规模数据计算任务，将计算任务分解为多个子任务，并行处理，提高计算效率。

2. 数据处理流程设计基因组分析平台的数据处理流程包括数据预处理、基因组变异检测、基因表达分析等步骤。

首先，通过数据预处理对原始数据进行清洗和格式化。

然后，利用MapReduce算法进行基因组变异检测，发现基因组的变异情况。

最后，进行基因表达分析，研究基因的表达模式和调控机制。

3. 平台功能设计基因组分析平台需要具备数据管理、计算任务管理、结果展示等功能。

数据管理包括数据的上传、下载、备份和恢复等操作。

计算任务管理则负责任务的提交、调度和监控等操作。

结果展示则将计算结果以可视化方式呈现给用户。

三、平台实现1. 技术选型基因组分析平台的实现需要选择合适的技术和工具。

在Hadoop的基础上，可以选择使用Hive、Pig等数据仓库工具进行数据处理和分析。

同时，需要使用Java等编程语言进行平台开发和维护。

2. 系统部署与配置平台的部署需要选择合适的硬件环境和网络环境。

硬件环境需要具备一定的计算能力和存储能力，网络环境需要保证数据的传输速度和稳定性。

《大数据技术原理与应用》实验报告报告正文1.实验内容与步骤本实验主要内容和步骤如下:1.1.实验内容Hadoop 集群搭建（由于伪分布比较简单，所以实验报告描述集群 搭建），WorldCount 实例测试。

1.2.实验步骤1＞下载相关软件。

主要是 Java, VirtualBox, Hadoop 安装包，虚拟机的镜像文件。

2＞安装ArchLinux 虚拟机（由于此发行版本比较洁净，系统体积小，运 行比较流畅）安装结果如图：3＞进行Hadoop 集群安装＞＞启用网络并安装SSH 和JDK ＞＞配置SSH 免密登录rch Linux 4.12J3WRCH (ttyl)congshenGl login ： rootPass-word :Last login : Ued Nou 1 61：08：50 on ttyl trootPcongshenGl ~]tt systenet1 start sshd [rootOcongshenOl "]U dheped deu: loaded udeuno interface;; haue a carrierforked to background, child pid 289 [ruut©匚ongsd 叱】i@l.〜】M ssh congshenOl Last login: Thu Nou Z 02:03:15 2017 (rootGcomgsheiVOl *1# exit loyoutConnect ion to congsti 皂nOi closed, Irnot&congxhenGl ]tt ssh trongshenOZ Last login ： Thu Nou 2 02:16:16 2017 [rnnt(?congshen02 "】□ exit logout■till a |i ^|ll ||g| JK 缎[甲a H1 |4 r B■'HlUlMM 划 Ad ■ It 酣•谭ftrcl LI IBUK 1.I2J1-1-AKH w* Efl- •咿1車■co>pm loqln ： iHHl—Uxl l4fi.nr IM tai 1 91-VS 54 ■ ttyl Af J zhC. ft.直[EfiUhJm 界htn4l - II iyStfiK Ll &Url I kp卜WUI 如rf I ncpci H MriH! Anj laiM ||devVltiEKcM lid LrilbTfiU^ hM ： 4fi£T■柜弹 ti .1FaHW S hidkf ，代dk| Ml Jffil 1apt ip *[r^Uk 顾|*剛 ~ll EXb 「珂*聊bait login, lb 心 込 胆:的西即11 Uh 3 111 rli eilit1 IK I tr ■ ItDfDNl1MOniBct i uni to 匚口凹蛋hE0>li 匚 I DSE J .・・•'ll Elft 区啊為最4 Wlil'WI Hl* ]AM loQiRi ： Uh* N D >M Z 皑：阳:佃 2#i? bta ita|BLAil!vl3 【ronUlainfxArnAZ ' II ci|t bata^i II^Hl"(hMKliani Co mn 専血B B£ clowd.[rign1fninf¥*cnA!l "" tlL z 」■ AD4iL.liLW.ilL IV _ 'Ti >l ；Rl< .ri RWrU 4^ .1 full =・ I IEMl >*■ J>>配置JAVA环境变量显示上图说明JAVA环境变量已经配置完成。

《Hadoop大数据技术与应用》实验报告实验1：hadoop环境搭建一、实验目的1. 安装Java环境2.搭建Hadoop单机模式3.在Hadoop单机基础上搭建伪分成式模式环境二、实验环境Linux操作系统三、实验内容与实验过程及分析（写出详细的实验步骤，并分析实验结果）实验内容：1.完成安装Java环境。

2. 完成搭建Hadoop单机模式（1）在Linux终端用wget命令直接下载至Linux系统中（命令在同一行）。

$wget /dist/hadoop/common/hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz（2）解压安装包：解压安装包至~目录下，并创建软链接（或重命名mv）$ tar zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C ~$ ln -s ~/hadoop-2.7.5 ~/hadoop（3）执行命令$ ./bin/hadoop version 查看hadoop版本信息：$ cd ~/hadoop/etc/hadoop$ vi hadoop-env.sh（4）找到export JAVA_HOME，把#去掉，并修改为：# The java implementation to use.export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0_181（5）如果出现以下信息，说明安装成功：Hadoop 2.7.5Subversion https:///repos/asf/hadoop.git -r baa91f7c6bc9cb92be5982de4719c1c8af91ccffCompiled by root on 2016-08-18T01:41ZCompiled with protoc 2.5.0From source with checksum 2e4ce5f957ea4db193bce3734ff29ff4This command was run using ~/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.3.jar3. 完成在Hadoop单机基础上搭建伪分成式模式环境单机模式测试：伪分布式模式测试：Web访问Hadoop：四、实验总结（每项不少于20字）存在问题：安装Ubuntu耗费大量时间，对hadoop的操作不熟练。