Hadoop云计算平台实验报告

实验一云平台系统的搭建与配置(3学时)一．实验目的1. Ubuntu Linux操作系统的安装；2. Hadoop Multi Node Cluster的安装。

3.Hadoop HDFS操作。

二．实验内容1.安装虚拟机和linux系统2、选择软件和更新，选择中国软件源，最优服务器3、固定本地的ip地址4、修改hosts文件，添加master 、data1、data2的本地地址5、更新apt-get 软件索引6、使用apt-get安装vim，java，ssh，openssl7、查看java版本已经安装路径8、配置ssh免密登录9、下载并安装hadoop，Scala，spark10、修改用户环境变量和配置文件三、实验方法及结果分析本次实验初期采用的是ubuntu16.04双系统，但是实验过程中出现了环境变量配置问题。

究其原因，主要在于配置环境变量时，出现了配置错误，多次配置问问题，导致系统配置非常紊乱。

后来重新卸载安装了hadoop和jdk，全部删除了环境变量，之后重新开始设置环境变量，但问题依然得不到解决。

第二天中午，重新更改环境变量，采用层层递进，一步一步，一个一个文件更改环境变量的方法，成功更改了环境变量，将hadoop运行成功。

但后来考虑到需要固定ubuntu系统的ip地址，才能搭建集群环境。

故又重新下载了vm 虚拟机运行软件，重新安装了ubuntu18.04虚拟机。

在之前安装双系统的基础上，拥有了使用linux 的经验，故中间过程较为一帆风顺图1- 1安装成功后的ubuntu系统图1- 2成功切换到了清华的软件源图1- 3成功固定了本机的IP地址其中本机IP地址与同学的IP地址处于同一子网下，用于搭建hadoop集群环境。

在搭建集群环境的过程中遇到了一系列的问题，其中最主要的就是IP地址固定的问题。

三台电脑连接校园网之后首先固定了每台机器的IP地址，但是并不在同一子网下。

怎么也ping 不通，浏览很多网页，问题迟迟得不到解决，后来我们一致决定去验收的时候咨询老师的意见和看法，最后发现单台电脑连接同一热点网络之后，可以相互ping通！成功解决了问题！十分感谢老师。

hadoop实验报告为了更好地理解和应用大数据处理技术，我们在实验室完成了一次Hadoop实验。

本文将介绍我们的实验内容、使用的方法、数据分析结果及经验分享。

1.实验内容本次实验以获取HTTP请求日志为主要数据源，通过Hadoop 技术对这些数据进行统计和分析，得出有意义的结论。

我们的目标是：- 把这些日志数据解析成可读、可处理的格式；- 通过MapReduce框架，统计HTTP请求中不同字段的访问情况，分析访问量、热点内容等；- 通过Hive和Pig工具，进一步深入数据，进行数据挖掘和预测分析。

2.方法为了使实验过程更高效，我们采用了虚拟机技术，并在其中搭建好了Hadoop集群环境。

具体操作步骤如下：- 在虚拟机中安装Ubuntu操作系统；- 安装Java、Hadoop；- 将HTTP请求日志导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中；- 利用Hadoop的MapReduce框架处理数据，将结果保存到HDFS；- 通过Hive和Pig分别进行数据查询和分析。

3.数据分析结果在实验中，我们使用了相应的程序和工具，最终得出了以下数据分析结果：- 不同的HTTP请求方法中，最高访问量的为GET请求，占总访问量的80%以上；- 在所有请求中，占比最高的页面为“/”，占总访问量的60%左右；- 分析出前十个访问量最多的网页，可以进一步了解用户访问兴趣和热点内容。

同时，我们也利用Hive和Pig工具进行了数据挖掘和预测分析。

在Hive中，通过对HTTP请求的数据进行透视，可以发现一个趋势：随着时间的推移，对不同请求方式的访问比例出现了较大变化；在Pig中，我们则进行了关联查询，得出了各个网页之间的关系和可能的用户行为。

4.经验分享在本次实验中，我们深入了解了Hadoop技术和大数据处理的方法，也得到了一些有益的经验和建议：- 在配置Hadoop集群时，需注意不同组件的版本和兼容性；- 在编写MapReduce程序时，应根据实际需要和数据特点，合理设计算法和逻辑；- 在使用Hive和Pig工具时，应熟悉数据的类型和查询语言，避免出现语法错误和数据倾斜。

以上操作的目的，是确保每台机器除了都能够使用ip地址访问到对方外，还可以通过主
注意：另外2台也要运行此命令。

）查看证书
hadooptest身份，进入hadooptest家目录的 .ssh文件夹。

（3）新建“认证文件”，在3台机器中运行如下命令，给每台机器新建“认证文件”注意：另外2台也要运行此命令。

其次，虚拟机之间交换证书，有三种拷贝并设置证书方法：
hadoops1机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：hadoops2机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：
） Java环境变量配置
继续以root操作，命令行中执行命令”vi m /etc/profile”,在最下面加入以下内容，
．实验体会
通过这次的实验熟悉并了Hadoop运行环境，并学会了如何使用它。

这次实验成功完成了Hadoop 集群，3个节点之间相互ping通，并可以免密码相互登陆，完成了运行环境java安装和配置。

hadoop实验报告总结Hadoop是一个大数据处理框架，它可以处理 petabyte 级别的数据存储和处理。

在大数据时代，Hadoop 的使用越来越普及，因此学习和掌握 Hadoop 成为了当今大数据从业人员的必修课。

本实验报告旨在介绍 Hadoop 的使用，以及在使用过程中所遇到的问题和解决方法。

我们需要了解 Hadoop 的基本架构。

Hadoop 的基本组成部分包括 HDFS（Hadoop Distributed File System），MapReduce，YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。

HDFS 是一个用于存储和管理大数据的分布式文件系统，MapReduce 是一种用于分布式数据处理的编程模型，YARN 则是一个资源管理系统。

这三个组成部分相互配合，使得Hadoop 可以完成大数据存储和处理的任务。

在本次实验中，我们主要使用 HDFS 和 MapReduce 进行操作。

在使用 HDFS 进行操作之前，我们需要了解 HDFS 的基本概念和几个关键点。

HDFS 的文件以块的形式存储在不同的数据节点中，每个块的大小默认为 128MB。

每个文件至少会存储在三个数据节点中，以确保数据的容错性和高可用性。

HDFS 还具有很好的扩展性，可以根据需要增加更多的数据节点。

在使用 HDFS 进行操作时，我们可以使用 Hadoop 自带的命令行界面或者使用 GUI工具，如 Apache Ambari。

在本次实验中，我们使用了 Hadoop 自带的命令行界面进行操作。

在操作中，我们通过以下几个步骤实现了文件的上传、下载和删除操作：1. 使用命令 `hdfs dfs -put` 上传文件到 HDFS 上。

2. 使用命令 `hdfs dfs -get` 从 HDFS 上下载文件到本地。

3. 使用命令 `hdfs dfs -rm` 删除 HDFS 上的文件。

在使用 HDFS 时还需要注意以下几个关键点：1. 在上传文件时需要指定文件的大小和副本数，默认情况下副本数为 3。

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。

云计算虚拟化hadoop实验报告云计算虚拟化Hadoop实验报告1·引言在当前云计算时代，大数据处理成为一项重要的任务，而Hadoop作为开源的大数据处理框架，具有高效、可扩展的特点，被广泛应用于各个领域。

本实验旨在通过云计算虚拟化平台搭建Hadoop实验环境，并对其进行性能测试与分析。

2·实验准备2·1 硬件环境详细描述实验所使用的硬件环境，包括计算机配置、服务器配置等。

2·2 软件环境详细描述实验所使用的软件环境，包括操作系统、虚拟化软件、Hadoop版本等。

3·实验步骤3·1 虚拟化平台搭建详细描述如何搭建云计算虚拟化平台，包括安装虚拟化软件、配置虚拟机网络等。

3·2 Hadoop集群创建详细描述如何创建Hadoop集群，包括配置HDFS、配置MapReduce等。

3·3 实验数据准备详细描述实验所使用的数据集，包括数据集来源、数据集规模等。

3·4 实验任务设计详细描述实验所设计的任务，包括任务类型、任务规模等。

3·5 实验性能测试详细描述实验的性能测试步骤，包括测试工具的选择、测试指标的定义等。

4·实验结果分析4·1 性能测试结果将实验性能测试得到的数据进行展示和分析，包括各项指标的数值、对比分析等。

4·2 结果讨论结合实验结果对Hadoop集群的性能进行讨论，包括性能瓶颈分析、优化建议等。

5·结论在本实验中，通过搭建云计算虚拟化平台并进行Hadoop性能测试，我们得出了如下结论：（根据实验结果进行总结，描述实验的结论和启示）6·附件本文档所涉及的附件包括：（列出附件的名称和描述）7·法律名词及注释7·1 云计算：一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心，并按需求共享给用户，实现高效的计算和存储。

7·2 虚拟化：通过软件仿真技术，将一台物理计算机划分成多个虚拟计算机，使得多个操作系统和应用程序可以在同一台物理计算机上同时运行。

虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建虚拟化与云计算实验报告⽬录⼀、实验⽬标 (1)⼆、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决⽅法 (24)五、实验结论 (25)⼀、实验⽬的1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的⽅法。

2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce安装、部署、使⽤Hadoop-HDFS配置运⾏MapReduce程序，使⽤MapReduce编程⼆、实验内容1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。

2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce1.掌握在集群上（使⽤虚拟机模拟）安装部署Hadoop-HDFS的⽅法。

2.掌握在HDFS运⾏MapReduce任务的⽅法。

3.理解MapReduce编程模型的原理，初步使⽤MapReduce模型编程。

三、实验步骤及实验结果1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间，实验地点是在机房，但是由于我当时没有截图所以回寝室在⾃⼰的电脑上重做，以下为主机步骤：1.1 确定以root⾝份执⾏以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE＝true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices 例如使⽤image file的⽅法，创建⼀个10G⼤⼩的LUN：dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加：Target /doc/034859ed551810a6f5248648.html .example:storage.lun1 IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN，则如下设置/doc/034859ed551810a6f5248648.html .example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问，则：ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server，命令为：sudo apt-get install openssh-server，并检查ssh server是否已经启动：ps -e | grep ssh，如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动，需要/etc/init.d/ssh start，如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。

hadoop实训报告Hadoop 实训报告一、实训背景随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。

Hadoop 作为一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理海量数据，因此在数据处理和分析领域得到了广泛的应用。

为了深入了解和掌握 Hadoop 技术，提高自己的大数据处理能力，我参加了本次 Hadoop 实训。

二、实训目的1、熟悉 Hadoop 生态系统的核心组件，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理框架）等。

2、掌握 Hadoop 集群的搭建和配置方法，能够独立完成集群的部署。

3、学会使用 Hadoop 进行数据的存储、处理和分析，能够编写MapReduce 程序解决实际问题。

4、培养团队合作精神和解决问题的能力，提高自己在大数据领域的实践能力和综合素质。

三、实训环境1、操作系统：CentOS 762、 Hadoop 版本：Hadoop 3213、 Java 版本：JDK 184、开发工具：Eclipse、IntelliJ IDEA四、实训内容（一）Hadoop 集群搭建1、准备工作安装 CentOS 76 操作系统，配置网络、主机名等。

安装 Java 环境，配置 JAVA_HOME 环境变量。

2、安装 Hadoop下载 Hadoop 321 安装包，并解压到指定目录。

配置 Hadoop 环境变量，包括 HADOOP_HOME、PATH 等。

3、配置 Hadoop 集群修改 coresitexml、hdfssitexml、mapredsitexml、yarnsitexml 等配置文件，设置 namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager 等相关参数。

启动 Hadoop 集群，包括 namenode 格式化、启动 HDFS、启动YARN 等。

（二）HDFS 操作1、文件上传与下载使用 hadoop fs put 命令将本地文件上传到 HDFS 中。

文华学院hadoop系统应用实训报告1.前言通过基于MapReduce云计算平台的海量数据处理实验，我们了解了Hadoop的基本架构，已经如何编写MapReduce程序，本实验中我主要使用到的两个程序分别是WordCount（词频统计）和InvertedIndex（反向索引）。

在将这两个程序之前，我会介绍我对Hadoop的理解。

2.Hadoop简介及特性2.1.Hadoop分布式文件系统（HDFS）Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。

它和现有的分布式文件系统有很多共同点。

但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。

HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

2.2.简单的一致性模型HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。

一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。

Map/Reduce 应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。

目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。

2.3.“移动计算比移动数据更划算”一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。

因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。

将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。

HDFS为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。

2.4.数据复制HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。

它将每个文件存储成一系列的数据块，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。

为了容错，文件的所有数据块都会有副本。

每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。

Hadoop安装部署实训报告项目：《hadoop安装部署实训》班级： XXXX 姓名：XXX指导教师： XXX 时间： XXXX年 X 月 X日一. 实训目的实现Hadoop的安装和配置二. 实训中所用设备及材料PC机Vmware15虚拟机Centos6.8镜像jdk-8u111-linux-x64.tarhadoop-2.6.5.targlibc-2.17.tar三. 实训内容(操作方案、实施方法)1、修改主机名Vi /etc/sysconfig/network2、修改ip地址Vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0Service network restart3、关闭防火墙service iptables stop chkconfig iptables off4、添加主机记录Vi /etc/hosts172.16.101.85 Lhw5、关闭selinuxVi /etc/selinux/config 6、上传jdk文件7、解压jdk文件8、查看9、修改环境变量Vi /etc/profile10、重新加载验证jdk11、上传hadoop安装包新建文件夹Mkdir /bigdata解压Hadoop安装包Tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C/bigdata/配置Hadoop，修改其中5的配置文件进入到/bigdata/hadoop-2.6.5/etc/hadoop1、Vi hadoop-env.sh更改后配置Java环境变量，环境变量路径为jdk安装路径2、在这当中插入文档Vi core-site.xml中间插入：<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://lihongwei:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/bigdata/tmp</value></property></configuration>3、修改第三个配置文件Vi hdfs-site.xml中间插入:<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>：4、修改第四个配置文件复制一份模板mapred-site.xml.template（模板文件）Cp -a mapred-site.xml.template ./mapred-site.xmlVi mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>5、修改第五个配置文件Vi yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>lihongwei</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>对HDFS进行初始化（格式化HDFS）Cd /bigdata/hadoop-2.6.5/bin//hdfs namenode -format安装出现下面提示则安装成功20/02/03 01:30:34 INFO common.Storage: Storage directory /bigdata/tmp/dfs/name has been successfully formatted.使用命令验证是否安装成功运行jps命令，显示进程号安装GCCYum install gcc* -yyum install openssh-clients上传安装包解压到当前root目录tar -zxvf glibc-2.17.tar.gzcd glibc-2.17新建文件夹并进入文件夹mkdir build; cd build进行编译../configure --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/binmake install验证：strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC出现下图表示成功启动hadoop相关服务cd /bigdata/hadoop-2.6.5/sbin./start-all.sh./start-dfs.sh通过管理网面确认服务hdfs服务启动是否成功：http://172.16.101.94:50070/注：IP地址为虚拟机地址，服务端口号为：50070启动yarn服务：./start-yarn.sh通过管理网面确认服务yarn服务启动是否成功：http://172.16.101.94:8088/注：IP地址为虚拟机地址，服务端口号为：8088四．实训中的现象及结果分析（理论的应用、方法的选择及发生的问题）使用jps命令但有些进程不存在解决方案引用https:///nszkadrgg/article/details/79809669中安装ssh客户端yum install openssh-clients。