实验文档1-部署Hadoop
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
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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
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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.360docs.net/doc/4616567479.html,
1.1.2 手动同步时间
/usr/sbin/ntpdate https://www.360docs.net/doc/4616567479.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：
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1.2.2 HadoopSlave 节点
使用gedit 编辑主机名
配置信息如下，如果已经存在则不修改，将Hadoopslave 节点的主机名改为slave ，即下面代码的第3行所示。
确实修改生效命令：
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：
执行完命令，会看到下图的打印输入：
1.3 使用setup 命令配置网络环境
在终端中执行下面的命令：
如果看到下面的打印输出
gedit /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes #启动网络 NETWORKING_IPV6=no HOSTNAME=slave #主机名 hostname slave hostname
ifconfig
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如果看到出现红线标注部分出现，即存在内网IP、广播地址、子网掩码，说明该节点不需要配置网络，否则进行下面的步骤。
在终端中执行下面命令：
setup
会出现下图中的内容：
使用光标键移动选择“Network configuration”，回车进入该项
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使用光标键移动选择eth0，回车进入该项
按照图中的方式输入各项内容
重启网络服务
检查是否修改成功：
看到如下图的内容（IP 不一定和下图相同，根据你之前的配置），说明配置成功，特别关注红线部分
/sbin/service network restart ifconfig
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1.4关闭防火墙
在终端中执行下面命令：
setup
会出现下图中的内容：
光标移动选择“Firewall configuration”选项，回车进入选项
如果该项前面有“*”标，则按一下空格键关闭防火墙，如下图所示，然后光标移动选择“OK”保存修改内容
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OK
选择
编辑主机名列表的命令：
gedit /etc/hosts
将下面两行添加到/etc/hosts文件中
192.168.1.100 master
192.168.1.101 slave
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注意：这里master节点对应IP地址是192.168.1.100，slave对应的IP是192.168.1.101，而自己在做配置时，需要将这两个IP地址改为你的master和slave对应的IP地址。
查看master的IP地址使用下面的命令：
ifconfig
master节点的IP是下图中红线标注的内容。
slave的IP地址也是这样查看。
验证是否配置成功的命令是：
ping master
ping slave
如果出现下图的信息表示配置成功：
如果出现下图的内容，表示配置失败：
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1.6 安装JDK
将JDK 文件解压，放到/home/zkpk 目录下
使用gedit 配置环境变量
复制粘贴以下内容添加到到上面gedit 打开的文件中： 使改动生效命令：
测试配置：
如果出现下图的信息，表示JDK 安装成功：
cd /home/zkpk/software/jdk mkdir /home/zkpk
mv jdk1.6.0_45.zip /home/zkpk/ cd /home/zkpk
unzip jdk1.6.0_45.zip gedit /home/zkpk/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/zkpk/jdk1.6.0_45/ export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH source .bash_profile java -version
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）1.7免密钥登录配置
该部分所有的操作都要在zkpk用户下，切换回zkpk的命令是：
su zkpk
密码是：zkpk
1.7.1 HadoopMaster节点
在终端生成密钥，命令如下（一路点击回车生成密钥）
ssh-keygen -t rsa
生成的密钥在.ssh目录下如下图所示：
复制公钥文件
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
执行ls -l命令后会看到下图的文件列表：
修改authorized_keys文件的权限，命令如下：
chmod 600 authorized_keys
修改完权限后，文件列表情况如下：
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将authorized_keys 文件复制到slave 节点，命令如下：
如果提示输入yes/no 的时候，输入yes ，回车 密码是：zkpk
1.7.2 HadoopSlave 节点
在终端生成密钥，命令如下（一路点击回车生成密钥）
将authorized_keys 文件移动到.ssh 目录
修改authorized_keys 文件的权限，命令如下：
1.7.3 验证免密钥登陆
在HadoopMaster 机器上执行下面的命令：
如果出现下图的内容表示免密钥配置成功：
scp authorized_keys zkpk@slave:~/ ssh-keygen -t rsa mv authorized_keys ~/.ssh/ cd ~/.ssh
chmod 600 authorized_keys ssh slave
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第2步 Hadoop配置部署
每个节点上的Hadoop配置完全相同，可以每个节点都操作一遍，或者一个操作完成复制到另一个节点。下面所有的操作都使用zkpk用户，切换zkpk用户的命令是：
su zkpk
密码是：zkpk
将软件包中的Hadoop生态系统包复制到相应zkpk用户的主目录下（直接拖拽方式即可拷贝）
2.1Hadoop安装包解压
进入Hadoop软件包，命令如下：
cd /home/zkpk/software/hadoop/apache
复制并解压Hadoop安装包命令如下：
cp hadoop-1.2.1.tar.gz ~/
cd
tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz
cd hadoop-1.2.1
ls -l看到如下图的内容，表示解压成功：
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2.2 配置环境变量hadoop-env.sh
环境变量文件中，只需要配置JDK 的路径。
在文件的靠前的部分找到下面的一行代码：
将这行代码修改为：
然后保存文件。
2.3 配置核心组件core-site.xml
使用gedit 编辑：
gedit conf/hadoop-env.sh # export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun export JAVA_HOME=/home/zkpk/jdk1.6.0_45 gedit conf/core-site.xml
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）用下面的代码替换conf/core-site.xml中的内容
2.4配置文件系统hdfs-site.xml
使用gedit编辑：
gedit conf/hdfs-site.xml
用下面的代码替换conf/hdfs-site.xml中的内容：
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2.5 配置计算框架mapred-site.xml
使用gedit 编辑：
用下面的代码替换conf/mapred-site.xml 中的内容
2.6 配置主节点masters
使用gedit 编辑：
用下面的代码替换conf/masters 中的内容： master
2.7 配置从节点slaves
使用gedit 编辑：
gedit conf/mapred-site.xml
gedit conf/masters gedit conf/slaves
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用下面的代码替换conf/slaves中的内容：
slave
2.8复制到从节点
使用下面的命令将已经配置完成的Hadoop复制到从节点HadoopSlave上：
cd
scp -r hadoop-1.2.1 slave:~/
注意：因为之前已经配置了免密钥登录，这里可以直接远程复制。
第3步启动Hadoop集群
下面所有的操作都使用zkpk用户，切换zkpk用户的命令是：
su zkpk
密码是：zkpk
3.1 配置Hadoop启动的系统环境变量
该节的配置需要同时在两个节点（HadoopMaster和HadoopSlave）上进行操作，操作命令如下：gedit .bash_profile
将下面的代码追加到.bash_profile末尾
#HADOOP
export HADOOP_HOME=/home/zkpk/hadoop-1.2.1
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
然后执行命令：
source .bash_profile
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3.2 创建数据目录
该节的配置需要同时在两个节点（HadoopMaster 和HadoopSlave ）上进行操作。
在zkpk 的用户主目录下，创建数据目录，命令如下：
3.3 启动Hadoop 集群
3.3.1 格式化文件系统
格式化命令如下，该操作需要在HadoopMaster 节点上执行：
看到下图的打印信息表示格式化成功：
mkdir /home/zkpk/hadoopdata
hadoop namenode -format
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.360docs.net/doc/4616567479.html,/view/391
hadoop实验报告
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集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。 继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成MAC 地址，否则IP 会冲突）：
Hadoop大数据平台介绍
Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware
Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant
从移动数据到移动算法
Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性
相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器
hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性
Hadoop-0.20.2详细安装及疑难问题
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Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
Hadoop云计算实验报告
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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
centos下hadoop2.6.0配置
Hadoop-2.6.0配置 前面的部分跟配置Hadoop-1.2.1的一样就可以，什么都不用变，完全参考文档1即可。下面的部分就按照下面的做就可以了。 hadoop-2.6.0的版本用张老师的。 下面的配置Hadoop hadoop-2.6.0的部分 1.修改hadoop- 2.6.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh，添加JDK支持： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45 如果不知道你的JDK目录，使用命令echo $JAVA_HOME查看。 2.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/core-site.xml 注意：必须加在
hadoop2.6基于yarn安装配置详解
Hadoop2.6配置详解 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。 这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.6解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM（由cloudra提出，原理类似zookeeper）。这里我使用QJM完成。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode 1安装前准备 1.1示例机器 192.168.0.10 hadoop1 192.168.0.20 hadoop2 192.168.0.30 hadoop3 192.168.0.40 hadoop4 每台机器都有一个hadoop用户，密码是hadoop 所有机器上安装jdk1.7。 在hadoop2，hadoop3，hadoop4上安装Zookeeper3.4集群。 1.2配置ip与hostname 用root用户修改每台机器的hosts
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22．实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)
1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性
2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
hadoop3安装和配置
hadoop3.0.0安装和配置1.安装环境 硬件：虚拟机 操作系统：Centos 7 64位 IP：192.168.0.101 主机名：dbp JDK：jdk-8u144-linux-x64.tar.gz Hadoop：hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz 2.关闭防火墙并配置主机名 [root@dbp]#systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙 [root@dbp]#systemctl disable firewalld #关闭防火墙开机自启动 [root@dbp]#hostnamectl set-hostname dbp 同时修改/etc/hosts和/etc/sysconfig/network配置信息 3.配置SSH无密码登陆 [root@dbp]# ssh-keygen -t rsa #直接回车 [root@dbp]# ll ~/.ssh [root@dbp .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys [root@dbp .ssh]# ssh localhost #验证不需要输入密码即可登录
4.安装JDK 1、准备jdk到指定目录 2、解压 [root@dbp software]# tar–xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz [root@dbp software]# mv jdk1.8.0_144/usr/local/jdk #重命名4、设置环境变量 [root@dbp software]# vim ~/.bash_profile 5、使环境变量生效并验证 5.安装Hadoop3.0.0 1、准备hadoop到指定目录 2、解压
(完整word版)hadoop安装教程
1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址
打开xshell
点击链接 如果有提示，则接受 输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig查看ip
5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名）
pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安
Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
云计算实验报告
期末实践报告 题目：Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩： 学号：161440119 姓名：罗滔 登录邮箱：750785185@https://www.360docs.net/doc/4616567479.html, 任课老师：许娟 2016年11月12日 目录 实验一：AWS身份与访问管理（P2~P11）实验二：Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三：Hadoop实验报告(P21~)
AWS 管理控制台 使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。
8. 找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息： a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组 c. 目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户）
9. 现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到， 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串： “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示： arn:aws:iam::596123517671:group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA 7X4S 从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后，在【内联策略/Inline Policies】部分， 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中，您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略，或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略，但请单击【编辑策略/Edit Policy】，使其显示在一个窗口中，以便您进行查 看和滚动。 请留意 IAM 策略中语句的基本结构。“Action”部分指定了该服务内的 AWS 服务和功能。“Resource”部 分定义了该策略规则所涵盖的实体范围，而“Effect”部分则定义了所需结果。更多有关定义 IAM 策略的 信息，请访问“AWS Identity and Access Management：权限和策略”文档页面。
hadoop安装简要过程和相关配置文件
Hadoop安装简要过程及配置文件 1、机器准备 ①、Linux版操作系统centos 6.x ②、修改主机名，方便配置过程中记忆。修改文件为： /etc/sysconfig/network 修改其中的HOSTNAME即可 ③、配置局域网内，主机名与对应ip，并且其中集群中所有的机器的文件相同，修改文件为 /etc/hosts 格式为： 10.1.20.241 namenode 10.1.20.242 datanode1 10.1.20.243 datanode2 2、环境准备 ①、配置ssh免密码登陆，将集群中master节点生成ssh密码文件。具体方法： 1）、ssh-keygen -t rsa 一直回车即可,将会生成一份 ~/.ssh/ 文件夹，其中id_rsa为私钥文件 id_rsa.pub公钥文件。 2）、将公钥文件追加到authorized_keys中然后再上传到其他slave节点上 追加文件： cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 上传文件： scp ~/.ssh/authorized_keys root@dananode:~/.ssh/ 3）、测试是否可以免密码登陆：ssh 主机名或局域网ip ②、配置JDK ③、创建hadoop用户 groupadd hadoop useradd hadoop -g hadoop 4)、同步时间 ntpdate https://www.360docs.net/doc/4616567479.html, 5）、关闭防火墙 service iptables stop 3、安装cdh5 进入目录/data/tools/ (个人习惯的软件存储目录，你可以自己随便选择)； wget "https://www.360docs.net/doc/4616567479.html,/cdh5/one-click-install/redhat/ 6/x86_64/cloudera-cdh-5-0.x86_64.rpm" yum --nogpgcheck localinstall cloudera-cdh-5-0.x86_64.rpm 添加cloudera仓库验证： rpm --importhttps://www.360docs.net/doc/4616567479.html,/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/RPM-GPG-KEY-cloudera
虚拟化与云计算实验报告.
实验报告 课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院 专业班级11级网络工程3班学号3211006414 姓名李彩燕 指导教师孙为军 2014 年12 月03日
EXSI 5.1.0安装 安装准备 安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER（EXSI 5.1.0）需要准备： 无操作系统的机器（如有系统，安装过程中会格式化掉），需切换到光盘启动模式。BOIS中开启虚拟化设置（virtualization设置成enable） VMware vSphere Hypervisor 自启动盘 安装过程 1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统，并且设置BIOS到光盘启 动模式 2.插入光盘，引导进入安装界面。 3.选择需要安装在硬盘 4.选择keyboard 类型，默认US DEFAULT
5.设置ROOT的密码 6.安装完毕后，请注意弹出光盘。然后重启。 7.F2进入系统配置界面。
8.选择到Configure management network去配置网络。
9.配置完毕后，注意重启网络以使设置生效，点击restart management network，测 试网络设置是否正确，点test management network。至此，sever端安装完毕。配置 1.添加机器名：在DNS服务器上添加相关正反解析设置。 2.License设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→已获许可的功能→编辑 输入license
3.时间与NTP服务设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→时间配置→属性 钩选上NTP客户端 选项中，NTP设置设添加NTP服务器，然后在常规中开启NTP服务
Hadoop集群安装详细步骤
Hadoop集群安装详细步骤|Hadoop安装配置 文章分类:综合技术 Hadoop集群安装 首先我们统一一下定义，在这里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式文件存储）与Map/Reduce的核心功能。 Hadoop在windows下还未经过很好的测试，所以笔者推荐大家在linux（cent os 5.X）下安装使用。 准备安装Hadoop集群之前我们得先检验系统是否安装了如下的必备软件：ssh、rsync和Jdk1.6（因为Hadoop需要使用到Jdk中的编译工具，所以一般不直接使用Jre）。可以使用yum install rsync来安装rsync。一般来说ssh是默认安装到系统中的。Jdk1.6的安装方法这里就不多介绍了。 确保以上准备工作完了之后我们就开始安装Hadoop软件，假设我们用三台机器做Hadoop集群，分别是：192.168.1.111、192.168.1.112和192.168.1.113（下文简称111，112和113），且都使用root用户。 下面是在linux平台下安装Hadoop的过程： 在所有服务器的同一路径下都进行这几步，就完成了集群Hadoop软件的安装，是不是很简单？没错安装是很简单的，下面就是比较困难的工作了。 集群配置
根据Hadoop文档的描述“The Hadoop daemons are N ameNode/DataNode and JobTracker/TaskTracker.”可以看出Hadoop核心守护程序就是由 NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker这几个角色构成。 Hadoop的DFS需要确立NameNode与DataNode角色，一般NameNode会部署到一台单独的服务器上而不与DataNode共同同一机器。另外Map/Reduce服务也需要确立JobTracker和TaskTracker的角色，一般JobTracker与NameNode共用一台机器作为master，而TaskTracker与DataNode同属于slave。至于NameNode/DataNode和JobTracker/TaskTracker的概念这里就不多讲了，需要了解的可以参看相关文档。 在这里我们使用111作为NameNode与JobTracker，其它两台机器作为DataNode和TaskTracker，具体的配置如下： 环境的配置 在$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh中定义了Hadoop启动时需要的环境变量设置，其中我们至少需要配置JAVA_HOME（Jdk的路径）变量；另外我们一般还需要更改HADOOP_LOG_DIR（Hadoop的日志路径）这个变量，默认的设置是“export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs”，一般需要将其配置到一个磁盘空间比较大的目录下。 Hadoop核心程序配置 Hadoop 包括一组默认配置文件（$HADOOP_HOME/src目录下的 core/core-default.xml, hdfs/hdfs-default.xml 和 mapred/mapred-default.xml），大家可以先好好看看并理解默认配置文件中的那些属性。虽然默认配置文件能让Hadoop核心程序顺利启动，但对于开发人员来说一般需要自己的来设置一些常规配置以满足开发和业务的需求，所以我们需要对默认配置文件的值进行覆盖，具体方法如下。 $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，对应并覆盖core-default.xml中的配置项。我们一般在这个文件中增加如下配置： Core-site.xml代码 1.