实现从windows系统下访问centos系统下Hadoop集群文件系统hdfs的配置说明
实现从windows系统下访问centos系统下Hadoop集群文件系统hdfs的配置说明
一、借鉴网站
https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,/gtlions/article/details/7043416
https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,/Linux/2014-02/97071.htm
二、任务分解
1通过samba配置将Centos系统下的目录/mnt/hdfs设置成共享目录，从windows系统下访问
2通过nfs配置将Centos系统下的Hadoop集群的hdfs映射到目录/mnt/hdfs/hdfs
注：如果把nfs与samba配置的目录设置为同一个，将因为冲突引起访问权限问题
三、配置步骤
（一）samba配置
1检查是否安装samba
#rpm-qa|grep samba
若安装了，则会显示如下，
samba4-libs-4.0.0-58.el6.rc4.x86_64
samba-common-3.6.9-168.el6_5.x86_64
samba-winbind-3.6.9-168.el6_5.x86_64
samba-client-3.6.9-168.el6_5.x86_64
samba-3.6.9-168.el6_5.x86_64
samba-winbind-clients-3.6.9-168.el6_5.x86_64
否则，使用
#yum install smaba
安装samba.
2配置samba设置开机启动
#chkconfig smb on
#chkconfig nmb on
3新建用户用于访问centos的共享文件
#useradd samba#新建用户，这里的samba只是用户名而已
#smbpasswd-a samba#修改密码，这里的samba只是用户名而已
4找到配置文件smb.conf的位置，
#find/-name smb.conf
5打开配置文件/etc/samba/smb.conf，增加如下几行：
#gedit/etc/samba/smb.conf
[samba]随便起个你想要的名字，不重要
path=/mnt/hdfs共享的目录
valid users=samba共享登陆用户，自己取得用户名
public=no
writable=yes是否允许写入
printable=no
create mask=0777新建文件目录的默认权限
6测试配置文件是否成功
#testparm
7关闭并禁用防火墙
#service iptables stop
#chkconfig iptables off
8配置SELINUX
#vim/etc/selinux/config
SELINUX=permissive
9重启机器
#reboot
10启动samba
#service smb start启动
#service smb restart重启
11可以查看samba启动状态
#service smb status
12查看机器的网络地址
#ifconfig
13OK
可以在windows下使用Win+R，输入
\\ip\共享的用户名
访问centos提供的共享目录了
注：因为在配置samba是重启了机器，所以，需要关闭hadoop集群，然后再打开hadoop 集群
（二）nfs配置
1编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdsf-site.xml文件，增加如下配置
The default value is1hour.Setting a value of0disables
access times for HDFS.
2编辑log4j.property文件，增加如下配置：
https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,.apache.hadoop.hdfs.nfs=DEBUG
https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,.apache.hadoop.oncrpc=DEBUG
3启动
在启动之前要将映射目录先建好，/mtn/hdfs/hdfs
①/etc/init.d/rpcbind stop
②/etc/init.d/nfs stop
③cd/usr/local/hadoop-2.2.0
④./bin/hdfs portmap-start
上一个编辑器不要关闭，在执行⑤之前，重新打开一个编辑器
⑤cd/usr/local/hadoop-2.2.0
⑥./bin/hdfs nfs3start
上一个编辑器不要关闭，在执行⑦之前，重新打开一个编辑器
⑦mount-t nfs-o vers=3,proto=tcp,nolock10.104.171.180://mnt/hdfs/hdfs 其中/mnt/hdfs/hdfs是映射目录
4OK
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）：
分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
hadoop2.7.2 伪分布式安装
hadoop：建立一个单节点集群伪分布式操作 安装路径为：/opt/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压hadoop: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 配置文件 1. etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 2. etc/hadoop/core-site.xml
Hadoop分布式文件系统：架构和设计
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 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。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
hadoop集群部署之双虚拟机版
1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境，用root登录。 分别查看其IP地址：输入# ifconfig，可得主机IP：192.168.1.99；分机为：192.168.1.100。 2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址： 这里主机名命名为shenghao，分机名命名为slave： 保存后重启网络： 3、两台机器上均创立hadoop用户（注意是用root登陆） # useradd hadoop # passwd hadoop 输入111111做为密码 登录hadoop用户： 注意，登录用户名为hadoop，而不是自己命名的shenghao。 4、ssh的配置 进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务，查看sshd服务是否运行。 在所有的机器上生成密码对： # ssh-keygen -t rsa 这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹， 可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥：id_rsa和id_rsa.pub。 更改.ssh的读写权限： # chmod 755 .ssh 在namenode上（即主机上）
进入.ssh，将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys（namenode的公钥）： # cp id_rsa.pub authorized_keys 更改authorized_keys的读写权限： # chmod 644 authorized_keys 【这个不必须，但保险起见，推荐使用】 然后上传到datanode上（即分机上）： # scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh # cd .. 退出.ssh文件夹 这样shenghao就可以免密码登录slave了： 然后输入exit就可以退出去。 然后在datanode上（即分机上）： 将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中，并重命名为slave.id_rsa.pub，这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥，这里就一个datanode，简单标记下就可。 # scp -r id_rsa.pub hadoop@shenghao:/home/hadoop/.ssh/slave.id_rsa.pub 复制完毕，此时，由于namenode中已经存在authorized_keys文件，所以这里是追加，不是复制。在namenode上执行以下命令，将每个datanode的公钥信息追加: # cat slave.id_rsa.pub >> authorized_keys 这样，namenode和datanode之间便可以相互ssh上并不需要密码： 然后输入exit就可以退出去。 5、hadoop的集群部署 配置hadoop前一定要配置JDK，请参考相关资料，这里就不赘述了。 将下载好的hadoop-0.19.0.tar.gz文件上传到namenode的/home/hadoop/hadoopinstall 解压文件： # tar zxvf hadoop-0.19.0.tar.gz 在/erc/profile的最后添加hadoop的路径： # set hadoop path export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoopinstall/hadoop-0.20.2 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 之后配置hadoop/conf中的4个文件：
Hadoop分布式文件系统：架构和设计外文翻译
外文翻译 原文来源The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design 中文译文Hadoop分布式文件系统：架构和设计 姓名 XXXX 学号 200708202137 2013年4月8 日
英文原文 The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design Source：https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,/docs/r0.18.3/hdfs_design.html Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems are significant. HDFS is highly fault-tolerant and is designed to be deployed on low-cost hardware. HDFS provides high throughput access to application data and is suitable for applications that have large data sets. HDFS relaxes a few POSIX requirements to enable streaming access to file system data. HDFS was originally built as infrastructure for the Apache Nutch web search engine project. HDFS is part of the Apache Hadoop Core project. The project URL is https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,/core/. Assumptions and Goals Hardware Failure Hardware failure is the norm rather than the exception. An HDFS instance may consist of hundreds or thousands of server machines, each storing part of the file system’s data. The fact that there are a huge number of components and that each component has a non-trivial probability of failure means that some component of HDFS is always non-functional. Therefore, detection of faults and quick, automatic recovery from them is a core architectural goal of HDFS. Streaming Data Access Applications that run on HDFS need streaming access to their data sets. They are not general purpose applications that typically run on general purpose file systems. HDFS is designed more for batch processing rather than interactive use by users. The emphasis is on high throughput of data access rather than low latency of data access. POSIX imposes many hard requirements that are not
Hadoop集群搭建(二)HDFS_2017
Hadoop集群搭建(二)HDFS HDFS只是Hadoop最基本的一个服务，很多其他服务，都是基于HDFS 展开的。所以部署一个HDFS集群，是很核心的一个动作，也是大数据平台的开始。 安装Hadoop集群，首先需要有Zookeeper才可以完成安装。如果没有Zookeeper，请先部署一套Zookeeper。另外，JDK以及物理主机的一些设置等。都请参考下文： Hadoop集群搭建(一) Zookeeper 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1.19 2.168.67.101 c6701 --Namenode+datanode 2.192.168.67.102 c6702 --datanode 3.192.168.67.103 c6703 --datanode 1. 安装HDFS，解压hadoop- 2.6.0-EDH-0u2.tar.gz 我同时下载2.6和2.7版本的软件，先安装2.6，然后在执行2.6到2.7的升级步骤 https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,eradd hdfs 2.echo "hdfs:hdfs"| chpasswd 3.su - hdfs
4.cd /tmp/software 5.tar -zxvf hadoop-2. 6.0-EDH-0u2.tar.gz -C /home/hdfs/ 6.mkdir -p /data/hadoop/temp 7.mkdir -p /data/hadoop/journal 8.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/name 9.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/data 10.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop 11.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/temp 12.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/journal 13.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/name 14.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/data 15.$ pwd 16./home/hdfs/hadoop-2.6.0-EDH-0u2/etc/hadoop 2. 修改core-site.xml对应的参数 1.$ cat core-site.xml 2.<configuration> 3.<!--指定hdfs的nameservice为ns --> 4.<property> 5.<name>fs.defaultFS</name> 6.<value>hdfs://ns</value> 7.</property> 8.<!--指定hadoop数据临时存放目录-->
Hadoop分布式文件系统方案
Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。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提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。
Hadoop集群部署方案
Hadoop集群部署方案
目录 1.网络拓扑 (1) 2.软件安装 (1) 2.1.修改主机名 (1) 2.2.修改host文件 (1) 2.3.创建Hadoop 用户 (2) 2.4.禁用防火墙 (2) 2.5.设置ssh登录免密码 (2) 2.6.安装hadoop (4) 3.集群配置 (5) 3.1.修改脚本 (5) 3.1.1................................................ hadoop-env.sh 5 3.1.2................................................... y arn-env.sh 5 3.2.配置文件 (5) 3.2.1................................................ core-site.xml 5 3.2.2................................................ hdfs-site.xml 7 3.2.3.............................................. mapred-site.xml 10 3.2. 4................................................ yarn-site.xml 11 3.2.5.配置datanode 14 3.3.创建目录 (14)
4.启动zk集群 (14) 5.启动hadoop (14) 5.1.启动所有节点journalnode (14) 5.2.格式化h1 namenode (15) 5.3.在h1上格式化ZK (15) 5.4.启动h1的namenode，zkfc (16) 5.5.启动h2上namenode (16) 5.6.同步h1上的格式化数据到h2 (16) 5.7.启动 HDFS (17) 5.8.启动 YARN (18) 5.9.启动h2 ResourceManager (18) 5.10........................................ h4上启动 JobHistoryServer 19 5.11.......................................... 查看ResourceManager状态19 6.浏览器访问 (19) https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,node管理界面 (19) 6.1.1............................... http://192.168.121.167:50070 19 6.1.2............................... http://192.168.121.168:50070 20 6.2.ResourceManager管理界面 (20) 6.2.1............................... http://192.168.121.167:8088/ 21 6.2.2............................... http://192.168.121.168:8088/ 21 6.3.JournalNode HTTP 服务 (21) 6.3.1............................... http://192.168.121.167:8480/ 21 6.4.Datanode HTTP服务 (22)
基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证毕业设计论文
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 hadoop
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。 我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。 我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下： GitHub：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker
环视Hadoop查究分布式文件系统HDFS
课题：项目2 环视Hadoop 第2部分查究分布式文件系统HDFS课次：第3次教学目标及要求： 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） 任务4 操作HDFS（掌握） 教学重点： 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） 任务4 操作HDFS（掌握） 教学难点： 任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 算数引入：一块硬盘存储速度为100Mbps那么1G的数据需要多久时 间？那么1TB、1PB呢？ 1PB的数据需要在很短时间内存储应该怎么办？ 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 探究HDFS工作机制（掌握） （2）任务2 里清HDFS的前提和目标（理解） （3）任务3 深挖HDFS核心机制（掌握） （4）任务4 操作HDFS（掌握） 3.本次课的教学内容 任务1 探究HDFS工作机制（掌握） （1）HDFS的概念 我们先来学习Hadoop分布式文件系统概述，HDFS是Hadoop应用用 到的一个最主要的分布式存储系统。一个HDFS集群主要由一个NameNode
和很多个DataNode组成：NameNode管理文件系统的元数据，而DataNode 存储了实际的数据。基本上，客户端联系NameNode以获取文件的元数据或修饰属性，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。 接下来学习一些特性，下面列出了一些多数用户都比较感兴趣的重要特性： 1.Hadoop（包括HDFS）非常适合在商用硬件（commodity hardware）上做分布式存储和计算，因为它不仅具有容错性和可扩展性，而且非常易于扩展。Map-Reduce框架以其在大型分布式系统应用上的简单性和可用性而著称，这个框架已经被集成进Hadoop中。 2.HDFS的可配置性极高，同时，它的默认配置能够满足很多的安装环境。多数情况下，这些参数只在非常大规模的集群环境下才需要调整。 3.用Java语言开发，支持所有的主流平台。 4.支持类Shell命令，可直接和HDFS进行交互。 https://www.360docs.net/doc/6f796102.html,Node和DataNode有内置的Web服务器，方便用户检查集群的当前状态。 6.新特性和改进会定期加入HDFS的实现中。 下面列出的是HDFS中常用特性的一部分： 1.文件权限和授权。 2.机架感知（Rack awareness） 3.安全模式 4.fsck 5.Rebalancer 6. 升级和回滚 7.Secondary NameNode （2）HDFS的组成部分 理解下HDFS中的几个组成： 块（Block）：物理磁盘中有块（Block）的概念，Block是物理磁盘操作的最小单元，一般为512 Byte，物理磁盘的读写操作都是以Block为最小单元。文件系统是在物理磁盘上抽象的一层概念，文件系统的Block是物理磁盘Block的整数倍，通常情况下是几KB。Hadoop提供的df、fsck这类运维工具都是在文件系统的Block级别上进行操作。 HDFS也是按照块来进行读写操作的，但是HDFS的Block要比一般文件系统的Block大得多，默认为128M。HDFS的文件被拆分成block-sized 的chunk，chunk作为独立单元存储。比Block小的文件不会占用整个Block，只会占据实际大小。例如，如果一个文件大小为1M，则在HDFS中只会占用1M的空间，而不是128M。 （1）那么为什么HDFS的Block这么大呢？
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.
CentOS6.6安装hadoop2.7.3教程
CentOS6.6安装Hadoop2.7.3教程大胡子工作室
目录 1 前言 (1) 2 安装准备 (1) 2.1 所需软件 (1) 2.1.1 CentOS6.6minimal (1) 2.1.2 Hadoop 2.7.3 (1) 2.2 安装规划 (1) 3 安装步骤 (2) 3.1 安装操作系统 (2) 3.2 操作系统基本配置 (13) 3.2.1 配置IP地址 (13) 3.2.2 配置hostname及网关 (14) 3.2.3 关闭selinux (15) 3.2.4 设置limit最大连接数 (15) 3.2.5 配置DNS (16) 3.2.6 配置本地hosts (17) 3.2.7 添加hadoop用户 (17) 3.2.8 关闭防火墙 (18) 3.3 安装jdk (19) 3.4 配置ssh免密码登录 (19) 3.4.1 切换hadoop用户 (20) 3.4.2 生成免登陆ssh证书 (20) 3.4.3 追加授权 (20) 3.5 配置master计算机的hadoop (22) 3.5.1 解压缩hadoop文件 (23) 3.5.2 创建存储hadoop数据文件的目录 (23) 3.5.3 设置hadoop的环境变量 (23) 3.5.4 配置core-site.xml文件 (26) 3.5.5 配置hdfs-site.xml文件 (28) 3.5.6 配置mapred-site.xml文件 (30) 3.5.7 配置yarn-site.xml文件 (32) 3.5.8 配置slaves文件 (34) 3.5.9 格式化HDFS文件系统 (34) 3.6 配置slave计算机的hadoop (34) 3.6.1 创建hadoop文件夹 (35) 3.6.2 将文件分发给slave计算机 (35) 3.6.3 设置hadoop的环境变量 (35) 4 hadoop的控制 (36) 4.1 hadoop的启动 (36) 4.2 hadoop的关闭 (36)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案—03HDFS分布式文件系统
Hadoop大数据开发实战 教学设计 课程名称：Hadoop大数据开发实战 授课年级：______ ______________ ___ 授课学期：___ ____ ________ ________ 教师姓名：______________ ________
第一课时 （HDFS简介、HDFS存储架构和数据读写流程、HDFS的Shell命 令、Java程序操作HDFS） 回顾内容，引出本课时主题 1.回顾内容，引出本课时的主题 上节学习了Hadoop集群搭建和使用，本节将学习HDFS分布式文件系统的相关知识。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。HDFS由NDFS系统演变而来，主要解决海量大数据存储的问题，也是目前分布式文件系统中应用比较广泛的一个。本章将带领大家深刻理解和运用HDFS系统。 2.明确学习目标 （1）能够了解HDFS （2）能够理解HDFS数据的存储和读取方式 （3）能够掌握HDFS的特点 （4）能够掌握HDFS的存储架构和数据读写流程 （5）能够掌握HDFS的Shell命令 （6）能够掌握Java程序操作HDFS 知识讲解 ?HDFS的概念 HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统。分布式存储比普通存储方式节省时间。 例如，现有10台计算机，每台计算机上有1TB的硬盘。如果将Hadoop 安装在这10台计算机上，可以使用HDFS进行分布式的文件存储。相当于登录到一台具有10 TB存储容量的大型机器。而用HDFS分布式的文件存储方式在10台计算机上存储，显然比用普通方式在1台计算机上存储更节省时间，这就如同3个人吃3个苹果比1个人吃3个苹果要快。 1．NameNode NameNode（名称节点）管理文件系统的命名空间。它负责维护文件系统树及树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件（命名空间镜像文件和编辑日志文件）的形式永久保存在本地磁盘上。同时NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但它并不永久保存块的位置信息，因为这些信息在系统启动时由数据节点重建。