Hadoop实验环境搭建

《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。

centos hadoop实训报告模板CentOS Hadoop 实训报告模板：引言:在当前大数据时代，Hadoop已成为处理大规模数据的关键工具，CentOS 作为一种流行的Linux操作系统也在众多企业中得到广泛应用。

本文将以CentOS Hadoop实训为主题，逐步回答有关实训的内容。

一、实训目的与背景：实训目的主要是让学员通过CentOS环境下的Hadoop实践，掌握Hadoop的安装、配置和使用。

背景是基于市场对于大数据处理需求的不断增长，让学员了解大数据的基本概念和Hadoop的作用。

二、实训环境搭建：1. 引导学员安装CentOS操作系统；2. 指导学员安装Java开发环境；3. 授予学员Hadoop安装包，并指导其进行安装；4. 检查Hadoop是否成功安装。

三、Hadoop配置：1. 向学员解释Hadoop的基本概念和体系结构，包括HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）；2. 引导学员配置core-site.xml文件，包括设置Hadoop的主机名和端口号等；3. 引导学员配置hdfs-site.xml文件，设置HDFS的副本数量、数据块大小等参数；4. 引导学员配置mapred-site.xml文件，设置MapReduce框架的参数；5. 引导学员配置yarn-site.xml文件，设置YARN（Hadoop的资源调度和管理框架）的参数；6. 检查配置文件是否正确。

四、Hadoop操作：1. 介绍学员基本的Hadoop命令，如启动/停止Hadoop集群、格式化HDFS、上传文件到HDFS等；2. 指导学员编写简单的MapReduce代码，并通过Hadoop运行该代码；3. 检查任务运行情况和输出结果。

五、实训成果总结与展望：1. 学员通过实训成功安装配置了CentOS Hadoop环境；2. 学员掌握了Hadoop的基本概念、配置和操作；3. 实训展示了Hadoop在大数据处理中的重要作用；4. 学员对于Hadoop的进一步学习和应用有了更深入的了解。

hadoop分布式ha集群建构本科实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，具有良好的扩展性和容错性。

为了提高Hadoop集群的可用性，可以使用HA（高可用）机制。

本实验通过搭建Hadoop分布式HA集群，探索了其基本原理和操作流程，并对其性能进行了评估。

二、实验目的1. 理解Hadoop分布式HA集群的原理；2. 掌握搭建Hadoop HA集群的操作流程；3. 通过性能评估比较单节点和HA集群的性能差异。

三、实验环境1. 操作系统：Ubuntu 18.04；2. Hadoop版本：3.3.1；3. 虚拟机工具：VMware Workstation 16 Pro。

四、实验步骤1. 在VMware中安装两台虚拟机（节点1和节点2），分别配置静态IP地址；2. 在两台节点上安装Java和SSH，并配置免密码登录；3. 下载Hadoop压缩包并解压，在节点1上配置HDFS、YARN和Secondary NameNode；4. 在节点2上配置HDFS和YARN，配置作为NameNode的节点互信；5. 修改HDFS和YARN的配置文件，设置HA集群相关参数；6. 启动HA集群，并验证配置是否成功。

五、实验结果1. HA集群的配置成功，并且节点1作为Active NameNode，节点2作为Standby NameNode；2. 当节点1故障时，节点2会自动切换为Active NameNode，保证集群的高可用性；3. HA集群具有较好的扩展性和容错性，能够处理大规模数据的并行计算任务。

六、实验结论通过本实验，我们成功搭建了Hadoop分布式HA集群，并验证了其高可用性。

HA 集群能够保证在出现故障时自动切换，并提供了良好的扩展性和容错性。

实验结果表明，HA集群在处理大规模数据的并行计算任务时具有良好的性能。

七、实验感想通过本次实验，我深入了解了Hadoop分布式HA集群的原理和操作流程。

在实践中，遇到了一些问题，例如配置文件的修改和调试等，在与同学们的讨论和助教的帮助下，最终成功完成了实验。

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。

Hadoop伪分布式搭建实验报告心得一、实验目的1. 掌握Hadoop的基本原理和架构。

2. 学习并实践Hadoop的伪分布式环境的搭建。

3. 熟悉Hadoop的基本操作和管理。

二、实验环境1. 操作系统：CentOS 7.x2. Hadoop版本：2.x3. Java版本：1.8三、实验步骤1. 安装JDK首先需要在服务器上安装Java开发工具包（JDK），可以从Oracle官网下载对应版本的JDK安装包，然后按照提示进行安装。

2. 配置环境变量编辑/etc/profile文件，添加以下内容：```bashexport JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_xxxexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource /etc/profile```3. 下载并解压Hadoop从Apache官网下载Hadoop的tar包，然后解压到指定目录，例如：/usr/local/hadoop。

4. 配置Hadoop环境变量编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource ~/.bashrc```5. 配置Hadoop的核心配置文件复制一份hadoop-env.sh.template文件到hadoop-env.sh，并修改其中的JAVA_HOME 为实际的JDK路径。

编辑core-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```编辑hdfs-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```6. 格式化HDFS文件系统在Hadoop安装目录下执行以下命令：```bashhadoop namenode -format```7. 启动Hadoop集群执行以下命令启动Hadoop集群：```bashstart-all.sh```8. 验证Hadoop集群状态执行以下命令查看Hadoop集群状态：```bashjps | grep Hadoop```如果看到NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等进程，说明Hadoop集群已经成功启动。

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系列之实验环境搭建实验环境基本配置硬件：硬盘单节点50GB，1G内存，单核。

操作系统：CentOS6.4 64bitHadoop：2.20 64bit(已编译)JDK：jdk1.7磁盘分区：/5GB/boot100MB/usr5GB/tmp500MBswap2GB/var1GB/home剩余空间Linux系统安装配置⽆桌⾯（Minimal）Base SystemàBase, Compatibility libraries, Performance Tools, Perl SupportDevelopmentà Development ToolsLanguagesàChinese Support创建Hadoop⽤户Useradd HadoopPasswd Hadoop⽹络配置修改ipvim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0保存并重启⽹络service network restart修改主机名Vim /etc/sysconfig/network主机名和IP绑定Vim /etc/host关闭防⽕墙查看状态service iptables status关闭防⽕墙service iptables stop查看防⽕墙开机启动状态 chkconfig iptables –list关闭防⽕墙开机启动 chkconfig iptables off关闭SELinuxVim /etc/sysconfig/selinuxSetenforce 0GetenforceSSH免登陆设置使⽤hadoop⽤户⽣成公钥和私钥：ssh-keygen –t rsa将授权发送给Slave1..5：ssh-copy –i Slave1同样，也将Slave1…5对Master进⾏免密登录为了保证S1到Master通信，同样配置S1到Master免登陆安装JDK将jdk1.7解压缩到/usr/local/⽬录下，并改名为jdk修改/etc/profile⽂件主机名IP安装的软件运⾏的进程Master172.20.52.151jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController Slave1172.20.52.171jdk、hadoop ResourceManager Slave2172.20.52.21jdk、hadoop、NameNode、DFSZKFailoverControllerSlave3172.20.53.37jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainSlave4172.20.53.174jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainSlave5172.20.53.177jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainJournalNode负责数据同步，QuorumPeerMain是zk的进程。

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。

延安大学计算机学院实验报告专用纸实验室：计算机基础机号：B48 实验日期：2018 年月日学号000 姓名000 班级000 实验名称Hadoop开发环境的搭建4.将hadoop-common-2.7.1下的文件全部拷贝到E:\hadoop-2.7.2\bin下面，hadoop.dll在system32下面也要放一个，否则会报下图的错误：5.学号000 姓名000 班级000 实验名称Hadoop开发环境的搭建并配置系统环境变量HADOOP_HOME：5. 启动eclipse,打开windows->Preferences的Hadoop Map/Reduce中设置安装目录:学号000 姓名000 班级000 实验名称Hadoop开发环境的搭建6. 打开Windows->Open Perspective中的Map/Reduce，在此perspective下进行hadoop程序开发。

7. 打开Windows->Show View中的Map/Reduce Locations，如下图右键选择New Hadoop location…新建hadoop连接。

8.延安大学计算机学院实验报告附页学号000 姓名000 班级000 实验名称Hadoop开发环境的搭建9. 新建工程并添加WordCount类：10. 把log4j.properties和hadoop集群中的core-site.xml加入到classpath中。

我的示例工程是maven组织，因此放到src/main/resources目录。

11. log4j.properties文件内容如下：延安大学计算机学院实验报告附页延安大学计算机学院实验报告附页延安大学计算机学院实验报告附页学号000 姓名000 班级000 实验名称Hadoop开发环境的搭建7. 点击WordCount.java，右键，点击Run As—>Run Configurations，配置运行参数，即输入和输出文件夹，java application里面如果没有wordcount就先把当前project run--->java applation 一下。

Hadoop环境搭建啥是⼤数据？问啥要学⼤数据？在我看来⼤数据就很多的数据，超级多，咱们⽇常⽣活中的数据会和历史⼀样，越来越多⼤数据有四个特点(4V)：⼤多样快价值学完⼤数据我们可以做很多事，⽐如可以对许多单词进⾏次数查询（本节最后的实验），可以对股市进⾏分析，所有的学习都是为了赚⼤钱！（因为是在Linux下操作，所以⽤到的全是Linux命令，不懂可以百度，这篇⽂章有⼀些简单命令。

常⽤）第⼀步安装虚拟机配置环境1.下载虚拟机，可以⽤⾃⼰的，没有的可以下载这个 passowrd：u8lt2.导⼊镜像，可以⽤这个 password：iqww （不会创建虚拟机的可以看看，不过没有这个复杂，因为导⼊就能⽤）3.更换主机名，vi /etc/sysconfig/network 改HOSTNAME=hadoop01 (你这想改啥改啥，主要是为了清晰，否则后⾯容易懵)注：在这⾥打开终端4.查看⽹段，从编辑-虚拟⽹络编辑器查看，改虚拟机⽹段，我的是192.168.189.128-254（这个你根据⾃⼰的虚拟机配置就⾏，不⽤和我⼀样，只要记住189.128这个段就⾏）5.添加映射关系，输⼊：vim /etc/hosts打开⽂件后下⾯添加 192.168.189.128 hadoop01（红⾊部分就是你们上⾯知道的IP）（这⾥必须是hadoop01，为了⽅便后⾯直接映射不⽤敲IP）6.在配置⽂件中将IP配置成静态IP 输⼊： vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 （物理地址也要⼀样哦！不知道IP的可以输⼊：ifconfig 查看⼀下）7.重启虚拟机输⼊：reboot (重启后输⼊ ping 能通就说明没问题)第⼆步克隆第⼀台虚拟机，完成第⼆第三虚拟机的配置1.⾸先把第⼀台虚拟机关闭，在右击虚拟机选项卡，管理-克隆即可（克隆两台⼀台hadoop02 ⼀台hadoop03）2.克隆完事后，操作和第⼀部基本相同唯⼀不同的地⽅是克隆完的虚拟机有两块⽹卡，我们把其中⼀个⽹卡注释就好（⼀定牢记！通过这⾥的物理地址⼀定要和配置⽂件中的物理地址相同）输⼊：vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 在第⼀块⽹卡前加# 将第⼆块⽹卡改为eth03.当三台机器全部配置完之后，再次在hosts⽂件中加⼊映射达到能够通过名称互相访问的⽬的输⼊：vim /etc/hosts （三台都要如此设置）（改完之后记得reboot重启）第三步使三台虚拟机能够通过SHELL免密登录1.查看SSH是否安装 rmp -qa | grep ssh （如果没有安装，输⼊sudo apt-get install openssh-server）2.查看SSH是否启动 ps -e | grep sshd （如果没有启动，输⼊sudo /etc/init.d/ssh start）3.该虚拟机⽣成密钥 ssh-keygen -t rsa（连续按下四次回车就可以了）4.将密钥复制到另外⼀台虚拟机⽂件夹中并完成免密登录输⼊：ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 2 （同样把秘钥给hadoop03和⾃⼰）（输⼊完后直接下⼀步，如果下⼀步失败再来试试改这个修改/etc/ssh/ssh_config中的StrictHostKeyCheck ask ）5.之后输⼊ ssh hadoop02就可以正常访问第⼆台虚拟机啦注：可能你不太理解这是怎么回事，我这样解释⼀下，免密登录是为了后⾯进⾏集群操作时⽅便，⽣成秘钥就像是⽣成⼀个钥匙，这个钥匙是公钥，公钥可以打开所有门，之后把这个钥匙配两把，⼀把放在hadoop02的那⾥，⼀把放在hadoop03的那⾥，这样hadoop01可以对hadoop02和hadoop03进⾏访问。

hadoop环境搭建实验思考题Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据领域。

在搭建Hadoop环境的实验中，我经历了一系列的步骤，其中遇到了一些挑战和问题。

在本文中，我将分享我的实验经验，并对其中的一些问题进行思考和探讨。

1. 实验准备在开始搭建Hadoop环境之前，我首先需要准备一些必要的工具和资源。

首先，我下载了Hadoop的安装包，并解压到本地目录。

然后，我检查了本地机器的操作系统版本和硬件配置，确保满足Hadoop的最低要求。

此外，我还安装了Java开发工具包（JDK）和SSH客户端，以便在搭建过程中进行必要的配置和连接。

2. 安装和配置Hadoop在准备完成后，我开始安装和配置Hadoop。

首先，我配置了Hadoop的核心文件，包括hadoop-env.sh和core-site.xml。

在hadoop-env.sh中，我设置了Java的安装路径，确保Hadoop可以正确地使用Java进行编译和执行。

在core-site.xml中，我定义了Hadoop集群的名称和Hadoop文件系统的默认URI。

这样，Hadoop就可以根据这些配置文件正确地启动和连接。

3. 配置Hadoop集群接下来，我配置了Hadoop集群，使得可以在多台机器上进行分布式计算。

我修改了hdfs-site.xml文件，定义了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的副本数和数据块大小。

通过调整这些参数，我可以在保证数据可靠性的同时，提高整个集群的存储和计算效率。

此外，我还修改了mapred-site.xml文件，配置了Hadoop的作业调度器和任务跟踪器，以便实现并行计算和作业管理。

4. 启动Hadoop集群在进行了相关的配置后，我开始启动Hadoop集群。

首先，我通过执行start-dfs.sh命令启动Hadoop分布式文件系统。

这个命令会在所有的机器上启动HDFS的各个组件，如NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。

搭建Hadoop开发环境1.安装JDK1.1创建jdk、jre目录在电脑中选择合适的位置，创建jdk和jre目录1.2运行java安装软件在安装过程中，引导程序会询问安装路径，将安装的路径更改到刚才创建的jdk,jre目录，1.3配置环境变量按win键，输入环境变量点击编辑系统环境变量在高级中打开环境变量1.在系统变量中新建变量 ，变量名为：JAVA_HOME变量值为：jdk安装路径在系统变量中找到 path 变量点击新建，加入内容：%JAVA_HOME%\bin然后全部点击确定。

1.4测试Win+R打开运行框，输入cmd，回车打开命令窗口命令窗口输入 java -version,能够看到java版本，则是配置成功2.安装Hadoop2.1解压解压hadoop压缩包，并将解压出来的文件夹，改名为hadoop，然后移动到合适的位置。

推荐使用7-zip 或者winrar之类的三方解压工具。

由于现在使用的是Linux版本的压缩包，需要打win补丁。

将补丁的bin目录整体拖到 hadoop安装目录 进行替换。

2.2配置环境变量与jdk环境变量一致，在系统变量中创建HADOOP的环境变量变量名：HADOOP_HOME 变量值：hadoop安装目录%HADOOP_HOME%\bin命令窗口输入 hadoop version 能看到hadoop版本 则为成功3.安装idea3.1 安装过程安装过程中选择合适的位置进行安装。

3.2破解将破解包 放到idea的安装路径下的plugins目录中编辑idea目录中bin目录下面两个文件打开方式可以选择 记事本。

需要把电脑文件后缀名显示出来，才能看全名字。

在打开的文件中加入一行代码：-javaagent:E:\unit\IntelliJ IDEA 2018.2.4\plugins\JetbrainsCrack-3.1-release-enc.jar 一定要将标红部分的代码改成你自己idea的安装路径两个文件都加入同样的内容即可。

实验-hadoop开发环境部署hadoop-0.20.2⾃带了eclipse插件，⽐如1.0.0和2.2.0就没有1.windows下1）把插件hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar复制到eclipse⽬录下的plugins⽬录中;2）启动eclipse;3) windown->preferences->Hadoop Map/Reduce4)打开Map/Reduce视图window->show view->Map/Reduce Location5)配置hadoop右键选择New Hadoop location(名字随意、第⼀个是MR的地址和端⼝，第⼆个是HDFS的地址和端⼝，要配的和配置⽂件中的⼀样，特别注意User name⼀定要填Namenode的⽤户名，之前因为没注意，⼀直报错）然后运⾏集群，即可链接如果链接不上<1>.namenode的防⽕墙关掉（root⽤户）;<2>.关掉HDFS的⽤户检查6）能查看HDFS上的⽂件说明HDFS链接成功了，再测试⼀下MR<1>.新建⼀个hadoop⼯程<2>.⾃⼰写个代码或者直接贴上wordcount的代码<3>.运⾏。

设置输⼊输出参数这时出现问题：windows中chmod这个命令，解决办法：安装cygwin，然后把它的安装⽬录bin⽬录设置到环境变量Path中就可以了2.Linux下（这个要更简单点）1)安装eclipse（省略）2）安装hadoop插件、Map/Reduce Locations、Hadoop installation Directoy等这个不需要配置Linux环境和不⽤关⼼⽤户问题。

3）测试wordcount也同上。

其中有个问题我没懂得就是在配置运⾏参数的时候不能直接⽤/input/ /output/，必须⽤hdfs://192.168.126.129:9000/in这样的全称我看到别⼈的⽂档中可以，不知道是我哪⼉设置有问题还是他们在忽悠⼈。

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。

hadoop 实验报告Hadoop 实验报告Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据集。

本次实验旨在通过搭建 Hadoop 环境，并运行一些简单的任务，来探索 Hadoop 的特性和功能。

一、Hadoop 环境搭建为了搭建 Hadoop 环境，我们需要准备一台运行 Linux 操作系统的计算机，并安装 Java 开发环境。

接下来，我们下载 Hadoop 的二进制文件，并解压到指定的目录。

然后，我们需要对 Hadoop 进行一些配置，如指定数据存储路径、设置集群节点等。

最后，我们启动 Hadoop，验证环境是否搭建成功。

二、Hadoop 的基本概念在开始运行任务之前，我们需要了解一些 Hadoop 的基本概念。

首先是Hadoop 的核心组件，包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 Hadoop 资源调度器（YARN）。

HDFS 负责将数据分布式存储在集群中的各个节点上，而YARN 则负责管理集群资源和任务调度。

另外，Hadoop 还提供了一个用于编写和运行分布式计算任务的编程模型，即 MapReduce。

三、运行 MapReduce 任务为了熟悉 Hadoop 的编程模型，我们编写了一个简单的 MapReduce 任务。

该任务的目标是统计一篇文档中各个单词的出现次数。

在编写任务之前，我们需要先将文档拆分成多个小块，并将这些小块分发到集群中的各个节点上。

然后，我们定义 Map 函数和 Reduce 函数，分别用于处理每个小块的数据和最终的汇总。

最后，我们运行任务，并查看结果。

四、Hadoop 的优势和应用场景Hadoop 的优势主要体现在处理大规模数据集时的高效性和可靠性。

由于数据被分布式存储和处理，Hadoop 能够充分利用集群中的各个节点，实现高并发和高吞吐量。

此外，Hadoop 还具有容错性，即使某个节点出现故障，任务仍然可以继续执行。

因此，Hadoop 在大数据分析、机器学习和日志处理等领域得到了广泛的应用。

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。