hadoop分布式存储平台外文翻译文献

hadoop分布式存储平台外文翻译文献
hadoop分布式存储平台外文翻译文献

hadoop分布式存储平台外文翻译文献(文档含中英文对照即英文原文和中文翻译)

原文:

TechnicalIssuesofForensicInvestigationsinCloudCompu

ting Environments

Dominik BirkRuhr-UniversityBochum HorstGoertzInstituteforITSecurityBochum, Germany

Ruhr-University BochumHorstGoertzInstitute for

ITSecurity Bochum,Germany

Abstract—Cloud Computing is arguably one of the most

discussed information technologiestoday. It presentsmany promising technological and

economicalopportunities. However, many customers remain reluctant tomove t hei r bus i n ess I T infr a structure com pl etely t o th e cl o ud. O n e of theirma i n concernsisCloudSecurityandthethreatoftheunknown.CloudService Provide rs(CSP) encourage this perception by not letting their customerssee whatis behindtheirvirtualcurtain.Aseldomlydiscussed,butinthisregard highly relevant open issue is the ability to perform digital investigations.This c onti nue s to fuel insecu ri ty on the si d es of both pro vi dersa nd c us t omers.CloudForensicsconstitutesanewanddisruptivechallengeforinvestigators.D ue to the decentralized nature of data processing in the cloud,traditional approachestoevidencecollectionandrecoveryareno longerpractical. This paperfocusesonthetechnicalaspectsofdigitalforensicsindistributedcloud e nvir onments. W e c ont ribute b y ass es sing whether it i s possible for t he customerofcloudcomputingservicestoperformatraditionaldigital investigation from a technical point of view. Furthermore we discusspossible solutions and possible new methodologies helping customers to perform such investigations.

I.INTRODUCTION

Although the cloud might appear attractive to small as well as tolargecompanies, it does not comealongwithoutits own uniqueproblems.Outsourcingsensitive corporatedata intothe cloudraisesconcerns regardingtheprivacyandsecurityofdata.Securitypolicies,companiesmainpillarc oncern ing s e curity, cann ot be ea s il y d eployed into distributed,virtualize d cloud environments. This situation is further complicated by

theunknown physicallocationofthe companie’s assets.Normally,if a securityincident occurs,thecorporatesecurityteamwantstobeabletoperformtheirownin vestigationwithoutdependencyonthirdparties.Inthecloud,thisisnotpos sible any m ore: The CSP obtain s all t he pow e r over the env i ronment

andthus controls the sources of evidence. In the best case, a trusted thirdpartyactsasa trustee and guarantees for the trustworthiness of theCSP.Furthermore,theimplementationofthe technicalarchitecture andcircumstanceswithincloudcomputingenvironmentsbiasthewayani nvestigation may b e proc es sed. I n detail, evidenc e dat a hasto be i nte r pret ed by an investigator in a We would like to thank the reviewers for thehelpful commentsand

DennisHeinson(CenterforAdvancedSecurityResearch Darmstadt - CASED) for the profound discussions regarding the legalaspects ofcloudforensics.propermannerwhichishardlybepossibleduetothelack of circumstantial information. For auditors, this situation does notchange:

Questions who accessed specific data and information cannot be answeredby t hec us tomers,i fnocorrespondingl og s

areav a ila bl e.Withthei nc rea s i n g demandforusingthepowerofthecloudforprocessingals osensible informationand data,enterprises face the issue of Data

andProcess Provenance in the cloud [ 10]. Digital provenance, meaning meta-data that describesthe ancestry or history of a digital object, is a crucial

featurefor f oren s i c i nve stigations. In combination w ith a suitableauthentication sche m e,it provides information about who created and who modified what kind of data in the cloud. These are crucial aspects for digital investigations indistributed environmentssuchasthecloud.Unfortunately,theaspectsofforensic invest igations in distributed environment have so far been mostly neglectedby t he res e a rc h commun i ty. Current discuss i on c ent e rs mostly a rounds e curity,privacy and data protection issues [ 35], [ 9], [ 12]. The impact of forensic investigations on cloud environments was little noticed albeit mentionedby the authors of

[ 1]in2009:”[...] to ourknowledge,noresearchhasbeen published on how cloud computing environments affect digitalartifacts,

a ndon acquisit i on l og i s t i cs a nd lega l i s sues rela t ed t o

c l oudcomputing environments.”This statementis also confirme

d by other authors [34],[36],[ 40] stressing that further research on incident handling, evidenc

e trackingand accountabilityincloudenvironmentshastobedone.Atthe same time,https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html,binedwiththefa ct t hat i nforma t iont e chnologyin c re a singl y transcende nt s pe oples’p ri vateand professional life, thus mirroring more and more o

f peoples’actions,itbecomes apparent that evidence gathered from cloud environments will beof high significance to litigation or criminal proceedings in the future. Within thiswork, we focus the notionof cloud forensics by addressin

g the technical issuesof for e nsi c s in a ll three m a j or c loud ser vi ce m od els a nd

cons i dercross-disciplinary aspects. Moreover, we address the usability of varioussources of evidence for investigative purposes and propose potential solutions to the issues from a practical standpoint. This work should be considered as asurveying discussion of an almost unexploredresearch area. The paper

isor g an iz e d a s fol lows:Wedi s c us stherela t edw or ka n dt h e f unda m enta l technical background information of digital forensics, cloudcomputing and the fault model in section II and III. In section IV, wefocus on the technical issues of cloud forensics and discuss the potential sources and nature

ofdigital evidenceaswellasinvestigationsin XaaSenvironmentsincludingthe cross-disciplinary aspects. We conclude in sectionV.

II.RELATEDWORK

V ariousworkshavebe e npubli s he d in t hefi e ldofclo ud se c ur i tya n dp riva cy[9],[35],[30 ]focussingonaspectsforprotectingdatainmulti-tenant,virtualized environments. Desired security characteristics for

currentcloud infrastructuresmainlyrevolvearoundisolationofmulti-tenantplatforms[12],security of hypervisors in order to protect virtualized guest systems andsecure ne tworki nfra struc t ures[32].Albe i t

d i g ita l provenance,desc r ib i ngthean c

e s try o

f digital objects, still remains a challengin

g issue for cloud environments, several works have already been published in this field [ 8], [10]

contributing totheissuesofcloudforensis.Withinthiscontext,cryptographicproofsfor v erifying data integrity mainly in cloud storage offers have beenproposed,

y et l a cki n g ofpractic a li m pl em entations[24],[37],[23].Tradi t iona l computer forensics hasalreadywellresearchedmethodsforvariousfieldsofapplication[ 4], [5], [6], [ 11], [13]. Also the aspects of forensics in virtual systemshave been addressed by several works [2], [ 3], [20] including the notionofvirtual introspection [ 25]. Inaddition, the NIST already addressed WebService F orensics [ 22] which has a hug e im pa ct on investig a ti on processes in c loudcomputing environments. In contrast, the aspects of forensic investigationsincloud environments have mostly been neglected by both the industry andthe researchcommunity.Oneofthefirstpapersfocusingonthistopicwaspublishedby Wolthusen[40]afterBebeeetalalready introduced problemsw i t hin c loud e nvi ronments [ 1]. Wol t husen s t re s s ed t hat t here is an i nhere nt strong need for interdisciplinary work linking the requirements andconcepts

ofevidence arising from the legal field to what can be feasiblyreconstructed andinferredalgorithmicallyorinanexploratorymanner.In2010, Grobaueretal [ 36] published a paper discussing the issues of incident response in cloude nvironments- un f ortunatelyno s pe ci f i c i s sue s a nd s ol uti ons

of cloudforensics have been proposed which will be done within thiswork.

III.TECHNICALBACKGROUND

A. Traditional DigitalForensics

The notion of Digital Forensics is widely known as the practice of identifying,e xt rac ti ng andconsi de r i ngevide n cefromdi g i t almedia.U nf ortunately,dig italevidence is both fragile and volatile and therefore requires the attentionof specialpersonnelandmethodsinordertoensurethat evidencedata

canbe proper isolated and evaluated. Normally, the process of a digitalinvestigation can be separatedinto three different steps each having its ownspecific

purpose:

1)In the Securing Phase, the majorintention is the preservation of evidence for an alys is. T h e d ata has t o be col l ec t ed in a ma nne r that ma x imize s its integrity. This is normally done by abitwise copy of the original media. As can be imagined, this represents a huge problem in the field of cloudcomputing where you never know exactly where your data is andadditionally

donot have access to any physical hardware.

However,thesnapshot t ec hnol ogy,di s c us s e di n s e c ti on IV-

B3,provi de sapowerful t oolt ofr e ez e system states and thus makes digital investigations, at least in IaaSscenarios,theoreticallypossible.

2)We refer to the Analyzing Phase as the stage in which the data is sifted and combined.Itisinthisphasethatthedatafrommultiplesystemsorsourcesis p ull e d

to g et he r to c r e ate as complete a pic t ure a nd event r econst r uc t ionas possible.Especiallyindistributedsysteminfrastructures, thismeans that bits and pieces of data are pulled together for deciphering the real story ofwhat happened and for providing a deeper look into the data.

3)Finally, at the end of the examination and analysis of the data, the

resultsof t heprevi ous phasesw i ll be r ep r o cessedint heP re s entati o n P ha s e.T he r ep ort,cr eated in this phase, is a compilation of all the documentation andevidencefromtheanalysisstage.Themainintentionofsuchareportisthatitcontain s allresults,itiscompleteandcleartounderstand.Apparently,thesuccessofthesethreesteps stronglydependsonthefirststage.Ifitis notpossible tos e cur e the com pl ete s et of

e vidence data, no exhausti ve analysi s w ill bepossible. However, in real world scenarios often only a subset o

f theevidencedatacanbesecuredbytheinvestigator.Inaddition,animportantdefinition in the general context of forensics is the notion of a Chain of Custody. This chainclarifies how and where evidence is stored and who takes possession of

it.E spe c iallyforc a se s w h ic h areb ro ughtt o c ou rt it iscrucia l thatt he chainofcustody ispreserved.

B.CloudComputing

AccordingtotheNIST[16],cloudcomputingisamodel forenablingconvenient,on-demandnetworkaccesstoasharedpoolof configurablec omput i ng resources(e.g., networks, se rv ers, storage, a ppli c at i onsandservices) that can be rapidly provisioned and released with minimalCSP interaction. The new raw definition of cloud computing brought several new characteristics such as multi-tenancy, elasticity, pay-as-you-go andreliability.Within this work, the following three models are used: In the Infrastructure

as aService(IaaS)model,thecustomerisusingthevirtualmachineprovidedby

theCSP for installing his own system on it. The system can be used likeany o ther physical com pu ter w i th a few lim i tations. Ho w eve r,

t he additive customerpoweroverthesystemcomesalongwithadditional

security obligations. Platform as a Service (PaaS) offerings provide the capabilityto deploy application packages created using the virtual development environment supported by the CSP. For

the efficiency of software de velopment

processth i s s e rv icem ode lcanbepropel l ent.Inth e S oft w a reas aService(SaaS)model,the customermakesuseofaservicerunbytheCSPon a cloud infrastructure. In most of the cases this service canbe accessed throughanAPIforathinclientinterfacesuchas a web browser.Closed-source public SaaS offers such as Amazon S 3 and GoogleMailcan onlybe usedi nt hepublicdepl oy ment m odelleading t ofurtherissue sco ncerning security, privacy and the gathering of suitable evidences. Furthermore, two main deployment models, private and public cloud have

to https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html,monpubliccloudsaremadeavailabletothe general public. The corresponding infrastructure is owned by one organizationacting a sa C SP

and of fe ri ngser vi ces t oits c usto m ers.I n cont ra st,t he pri va tecl ou disexclusively operated for an organization but may not providethescalabilityand agility of public offers. The additional notions of community andhybrid cloud are notexclusively covered within this work. However, independentlyfromthespecific modelused,themovementofapplicationsand data to

thec loud c ome sa longwit h limitedcontrolfort he custom e ra bou tt h eappl i ca t ionitself, the data pushed into the applications and also about theunderlyingtechnicalinfrastructure.

C.FaultModel

BeitanaccountforaSaaSapplication,adevelopmentenvironment(PaaS)ora vi rt ual ima g e of an Iaa S environm e nt, sys t ems in th e clou d can b e a f fec t edby inconsistencies. Hence, for both customer and CSP it is crucial to havetheability to assign faults to the causing party, even in the presence of Byzantine behavior [33]. Generally, inconsistencies can be caused bythefollowing tworeasons:

1)M a l ic i ous ly Inte nde dF a ult s

Internal or external adversaries with specific malicious intentions cancause faultsoncloudinstancesorapplications.Economicrivalsaswellasformer empl oyees can be the reason for these faults and state a constant threatto customersandCSP.Inthismodel,alsoamaliciousCSPisincludedalbeitheis assu med to be rare in real world scenarios. Additionally, from thetechnical

pointof view, the movement of computing power to a virtualized,multi-tenant e nvironme nt c a npos e fu rt herthreadsandri s kst o thesyste m s.Onere a sonfor thisi sthatifasinglesystemorserviceinthecloudiscompromised,allother guest systems and even the host system are at risk. Hence, besides the needfor furthersecurity measures, precautions for potential forensic investigations have to be taken intoconsideration.

2)U ni n tent i onal F aul t s Inconsistenciesintechnicalsystemsorprocessesintheclouddonothave implicitly to be caused by malicious intent. Internal communication errorsor humanfailurescanleadtoissuesintheservicesofferedtothecostumer

(i.e. loss or modification of data). Although these failures are notcaused i nte nt iona l ly, both t he CS P and t he custom e r have a stron g int e nti on to discover the reasons and deploy correspondingfixes.

IV.TECHNICALISSUES Digitalinvestigationsareaboutcontrolofforensicevidencedata.Fromthe technicalstand point,thisdatacanbeavailableinthreedifferentstates:atrest,i n motion or in execut i o n. Da t a at re st i s repr e sent ed by a l locat e d diskspace.Whether the data is stored in a database or in a specific file format, itallocatesdisk space. Furthermore, if a file is deleted, the disk space is de-allocated

for theoperatingsystembutthedataisstillaccessiblesincethediskspacehasnotbeen re-allocated and overwritten. This fact is often exploited by

investigatorsw hi c hexplorethesede-

a l l ocated d iskspa c eonha rddi s ks.I n c a set heda taisi n motion, data is transferred from one entity to another e.g. a typical filetransferover a network can be seen as a data in motion scenario.

Severalencapsulated protocolscontainthedataeachleavingspecifictracesonsystemsan dnetworkdeviceswhichcaninreturnbeusedbyinvestigators.Datacanbeloadedintom em or ya nd e x ecutedasap ro c e ss.In t his c as e,the da taisneithe r atres t orinmotion but in execution. Onthe executing system, processinformation,machine instruction and allocated/de-allocated data can beanalyzed by creating a snapshot of the current system state. In thefollowing sections, wepoint out the potential sources for evidential data in cloud environments anddi s c us s t he te c hnical issue s of

digit a l i nve stiga t ions in XaaSenvironm e nts

aswell as suggest several solutions to theseproblems.A.

Sources and Nature ofEvidence

Concerning the technical aspects of forensic investigations, the amountof potential evidence available to the investigator strongly diverges between the different cloud service anddeployment models. The virtualmachine(VM),

hostingin most of the cases the server application, provides several

piecesof i nforma t ionthat

c oul dbeusedbyi nve s t iga t ors.Onth e netw orkl evel,n e twork componentscanprovideinf ormationaboutpossiblecommunicationchannels between different parties involved. The browser on the client, acting often as the user agent for communicating with the cloud, also contains a lot of information that coul

d b

e used as evidence in a forensicinvestigation.I nd epe ndentlyfromthe u sedm ode l,thefol l ow i n g t hr e e compon

e ntscouldac tas sourcesfor potential evidentialdata.

1)VirtualCloudInstance:TheVMwithinthecloud,wherei.e.dataisstored orprocesses arehandled,containspotentialevidence[2],[3].Inmostofthe cases, it is the place where an incident happened and hence provides

agood s t a rti ngpo int for afor e nsici nve stig a ti o n.The V Mi ns ta nc e c anbeaccess e dby both, the CSP and the customer whois running the instance. Furthermore,virtual introspection techniques [25] provide access to the runtime state ofthe VM via the hypervisor and snapshot technology suppliesa powerful technique for the customer to freeze specific states of the VM. Therefore,

virtual i ns t anc e scanb es t i ll runn ingduri n g a na lys i s whichle a dstothec a s e of

li v einvestigations [41] or can be turned off leading to static image analysis. InSaaS and PaaS scenarios, the ability to access the virtual instance for gathering evidential informationis highly limited or simply notpossible.

2)Network Layer: Traditional network forensics isknown

a sthe anal ys is of net w ork tra f fic logs fo r trac i ng e v e nt s t hat h a ve oc curred inthe past. Since the differentISO/OS I networklayers provide severalinformation on protocols and communication between instances within aswell aswithinstancesoutsidethecloud[4],[5],[6],networkforensics istheoreticallyalsofeasiblein cloud environments. However inpractice,ordi nary CSP currently do not provide any log d ata f rom th e network componentsusedbythe customer’s instancesorapplications.Forinstance, in case of a malware infection of an IaaSVM, it will be difficult forthe investigator to getany form of routing information and network logdata ingeneral which is crucial for further investigative steps. This situationgetse ven more complica te d in case of Paa So r SaaS. So again, the sit ua tiono f gathering forensic evidence is strongly affected by the support theinvestigator receives from thecustomer and the CSP.

3)Client System: On the system layer of the client, it completely depends on theusedmodel(IaaS,PaaS,SaaS)ifandwherepotentialevidencecouldbe extracted. In most of the scenarios, the user agent (e.g. the web browser)on

theclient system is the only application that communicates with the servicein t he c l oud. Thi s e s peci a lly holds for SaaS appl ic ati ons which are use d and controlled by the web browser. But also in IaaSscenarios, the administration interface is often controlled via the browser. Hence, in an exhaustiveforensic investigation, the evidence data gathered from the browserenvironment [7]should not beomitted. a)B rows e r F o rensics: Generally, the circumst a nces leading to aninve s t i gation haveto be differentiated: In ordinary scenarios, themaingoal of an investigationofthewebbrowseristodetermineifauserhasbeenvictimofa crime.Inco mplexSaaSscenarioswithhighclient-serverinteraction,this constitutes a difficult task. Additionally, customers strongly make useof t hird-part y extens i ons [17] w hi ch can b e a bu s e d for malic i ous pu rposes.He n ce,theinvestigatormightwanttolookformalicious extensions, searches performed, websites visited, files downloaded, information entered in formsor stored in local HTML5 stores, web-based email contents andpersistent browser cookies for gathering potential evidence data. Within this context, itis i nevitable to investi g ate the appe a r a nce of mal i ci o us J a vaScript [18] l eadi n g to

e.g. unintended AJAX requests and hence modified usage ofadministrationinterfaces. Generally, the web browser contains a lot of electronicevidence datathatcouldbeusedtogiveananswertobothoftheabovequestions-evenif the private mode is switched on [19].

B. Investigat i ons i n X a aSEnvironments

Traditionaldigital forensicmethodologiespermit investigators toseizeequipment and perform detailed analysis on the media and data recovered [11].In a distributedinfrastructure organization like the cloud

computingenvironment, investigators are confrontedwith an entirely different situation.T he y have no longer t he opt i on of s e izing physic a l data stora g e. Dataandprocesses of the customer are dispensed over an undisclosed amount ofvirtualinstances, applications and network elements. Hence, it is in question whether preliminary findingsof the computer forensic community in the fieldof digitalforensicsapparently havetoberevisedandadaptedtothenewe nvironment. Wi t hin t h i s sectio n, s pecific issues of inve s t ig ations inS a aS,PaaSand IaaSenvironments will be discussed. In addition,cross-disciplinary issueswhichaffect

severalenvironmentsuniformly,willbetakeninto consideration. We also suggest potential solutions to the mentionedproblems.

1)SaaS Environments: Especially in the SaaS model, the customer does not obtain any control of the underlying operating infrastructure such as network,

servers,operatingsystemsortheapplicationthatisused.Thismeansthatno d eeper

vie w in t o the s ystem and it s unde r lying infrastructure i s provi d ed tot hecustomer. Only limited userspecific application configuration settings can be controlled contributing to the evidences which can be extractedfrom

theclient(seesectionIV-A3).In alotof casesthisurgestheinvestigatorto rely on high-level logs which are eventually provided by the CS P. Giventhe c ase t ha t the CS P doe s not run any logging a ppl i ca t ion, the c ustomer hasno opportunity tocreateanyusefulevidencethroughthe installationof any toolkit or logging tool. These circumstances do not allow a validforensic investigationandleadtothe assumptionthatcustomersofSaaSoffersdonot have any chance to analyze potentialincidences.

a)Data Pr ove nance: The notio n of Digita l Provenanc e is known a sm eta-

dat athatdescribestheancestryorhistoryofdigitalobjects.Secureprovenancethat records ownershipandprocesshistoryofdataobjectsisvitaltothesuccessof data forensics in cloud environments, yet it is still a challenging issue today[ 8]. Albeit data provenance is of high significance also for IaaSand

PaaS,it s t a te s ahugepro bl ems p ecifica l l y forSaaS-

ba s eda p plica t i o ns:Curr e nt g l o ba l acting public SaaS CSP offer Single Sign-On (SSO) access control to the setoftheir services. Unfortunately in case of an account compromise, most

ofthe CSPdonotofferanypossibilityforthecustomertofigureoutwhichdataandinformati onhasbeenaccessedbytheadversary.Forthevictim,thissituationc an hav e tr e mendous impac t: If sensitive dat a has been compr om ised, i ti sunclear which data has been leaked and which has not been accessed bytheadversary. Additionally, data could be modified or deleted by

anexternal adversaryorevenbytheCSPe.g.duetostoragereasons.Thecustomerhasnoabil ity to proof otherwise. Secure provenance mechanisms for

distributede nvironm e ntscan improve this sit u ation but have no t

beenp r actic a llyimplemented by CSP [10]. Suggested Solution: In private SaaS scenariosthissituation is improved by the fact that the customer and the CSP areprobably under the sameauthority. Hence, logging and provenance mechanismscould

beimplemented which contribute to potential investigations. Additionally, thee xac t loca t io n o f theserversandt he dataisknownatanyti m e.P ublicS aa SCSP should offer additional interfaces for the purpose of compliance,forensics,operationsandsecuritymatterstotheircustomers.ThroughanAPI ,the customers should have the ability to receive specific informationsuch asaccess,errorandeventlogsthatcouldimprovetheirsituationincaseofan investigation. Furthermore, dueto the limited ability of receiving forensic

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 fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 hadoop.tmp.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/tmp 3. etc/hadoop/hdfs-site.xml https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html,.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/data dfs.replication 1 dfs.webhdfs.enabled true

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

hadoop伪分布式搭建2.0

1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1. 2. virtualbox安装出错情况 1. 2.1. 安装时直接报发生严重错误 1. 2.2. 安装好后,打开Vitualbox报创建COM对象失败,错误情况1 1. 2.3. 安装好后,打开Vitualbox报创建COM对象失败,错误情况2 1. 2.4. 安装将要成功,进度条回滚,报“setup wizard ended prematurely”错误 2. 新建虚拟机 2. 1. 创建虚拟机出错情况 2. 1.1. 配制好虚拟光盘后不能点击OK按钮 3. 安装Ubuntu系统 3. 1. 安装Ubuntu出错情况 3. 1.1. 提示VT-x/AMD-V硬件加速在系统中不可用 4. 安装增强功能 4. 1. 安装增强功能出错情况 4. 1.1. 报未能加载虚拟光盘错误 5. 复制文件到虚拟机 5. 1. 复制出错情况 5. 1.1. 不能把文件从本地拖到虚拟机 6. 配置无秘登录ssh 7. Java环境安装 7. 1. 安装Java出错情况 7. 1.1. 提示不能连接 8. hadoop安装 8. 1. 安装hadoop的时候出错情况 8. 1.1. DataNode进程没启动 9. 开机自启动hadoop 10. 关闭服务器(需要时才关) 1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1.选择hadoop安装软件中的VirtualBox-6.0.8-130520-Win

2.双击后进入安装界面,然后直接点击下一步 3.如果不想把VirtualBox安装在C盘,那么点击浏览

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现

太原理工大学 硕士学位论文 基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 姓名:封俊 申请学位级别:硕士 专业:软件工程 指导教师:胡彧 20100401

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 摘要 分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径,让人们更有效地获取信息,现在它已经深入到网络生活的每一方面,被誉为上网第一站。 目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构,即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上,这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高,同时,系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求,然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外,在传统的信息检索系统中,许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果,这种搜索方式虽然实现简单,但在数据量比较大时,搜索效率非常低,导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战,在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。 本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上,总结了现有系统的优缺点,针对现有系统的不足,提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进,对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析,将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分:数据计算和数据合并。同时,应用Map/Reduce编程模型思想,把数据计算任务封装到Map函数中,把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中,并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合,因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外,系

Hadoop试题题库

1.以下哪一项不属于 A. 单机(本地)模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 Hadoop 可以运行的模式 2. Hado op 的作者是下面哪一位 A. Marti n Fowler B. Doug cutt ing C. Kent Beck D. Grace Hopper A. TaskTracker B. DataNode C. Secon daryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是 A. 32MB B. 64MB C. 128MB D. 256M 5.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 A. CPU 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、 高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是 _D ______ o 3.下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动 B. C. D. 网络 磁盘IO 内存 6. F 列关于 A. Map Reduce B. Map Reduce C. Map Reduce D. Map Reduce Map Reduce 说法不正确的是 _ 是一种计算框架 来源于google 的学术论文 程序只能用 java 语言编写 隐藏了并行计算的细节,方便使用

A.—次写入, B.多次写入, C.多次写入, D.—次写入,少次读少次读

7. HBase依靠 A ________ 存储底层数据。 A. HDFS B.Hadoop C.Memory D. Map Reduce 8. HBase依赖 D 提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B.Chubby C.RPC D. Map Reduce 9. HBase依赖 A 提供消息通信机制 A.Zookeeper B.Chubby C. RPC D. Socket 10.下面与 HDFS类似的框架是 A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11.关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的 A.它是NameNode的热备 B.它对内存没有要求 C.它的目的是帮助 NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间 D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 12.大数据的特点不包括下面哪一项巨大 的数据量多结构化数据 A. B. C. D. 增长速度快价值密度高

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试题试题库

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机(本地)模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop 的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce 是一种计算框架 B. MapReduce 来源于google 的学术论文 C. MapReduce 程序只能用java 语言编写 D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节,方便使用 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是__D____。 A.一次写入,少次读 B.多次写入,少次读 C.多次写入,多次读 D.一次写入,多次读

7. HBase 依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 8. HBase 依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce 9. HBase 依赖___A___提供消息通信机制 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. Socket 10. 下面与HDFS类似的框架是___C____? A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11. 关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。 A. 它是NameNode 的热备 B. 它对内存没有要求 C. 它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志,减少NameNode 启动时间 D. SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点 12. 大数据的特点不包括下面哪一项___D___。 A. 巨大的数据量 B. 多结构化数据 C. 增长速度快 D. 价值密度高 HBase测试题 9. HBase 来源于哪一项? C

基于Hadoop的分布式文件系统

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html, 基于Hadoop的分布式文件系统 作者:陈忠义 来源:《电子技术与软件工程》2017年第09期 摘要HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统,Hadoop分布式文件系 统具有方便、健壮、可扩展性、容错性能好、操作简单、成本低廉等许多优势。。深入了解HDFS的工作原理对在特定集群上改进HDFS的运行性能和错误诊断都有极大的帮助。本文介绍了HDFS的主要设计理念、主要概念及其高可靠性的实现等。 【关键词】Hadoop 分布式文件系统 Hadoop是新一代的大数据处理平台,在近十年中已成为大数据革命的中心,它不仅仅承担存储海量数据,还通过分析从中获取有价值信息。进行海量计算需要一个稳定的,安全的数据容器,管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)运应而生,它是Hadoop的底层实现部分,存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 1 HDFS的设计理念 面对存储超大文件,Hadoop分布式文件系统采用了流式数据访问模式。所谓流式数据,简单的说就是像流水一样,数据一点一点“流”过来,处理数据也是一点一点处理。如果是全部收到数据以后再进行处理,那么延迟会很大,而且会消耗大量计算机内存。 1.1 存储超大文件 这里的“超大文件”通常达到几百GB甚至达到TB大小的文件。像大型的应用系统,其存储超过PB级数据的Hadoop集群比比皆是。 1.2 数据访问模式 最高效的访问模式是一次写入、多次读取。HDFS的构建思路也是这样的。HDFS存储的数据集作为Hadoop的分析对象。在数据集生成以后,采用各种不同分析方法对该数据集进行长时间分析,而且分析涉及到该数据集的大部分数据或者全部数据。面对庞大数据,时间延迟是不可避免的,因此,Hadoop不适合运行低时间延迟数据访问的应用。 1.3 运行在普通廉价的服务器上 HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上,即便硬件出现故障,也可以通过容错策略来保证数据的高可用。

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/7e4625017.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/7e4625017.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入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示

开始研究一下开源项目hadoop,因为根据本人和业界的一些分析,海量数据的分布式并行处理是趋势,咱不能太落后,虽然开始有点晚,呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解,这个恐怕是我们搞软件开发的,最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了,废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的,java和ssh安装就不在这里讲了,这两个是必须要安装的,好了我们进入主题安装hadoop: 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz: https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压:$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同): $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置,datanode 的配置相同) core-site.xml: hadoop.tmp.dir /home/yangchao/tmp A base for other temporary directories. https://www.360docs.net/doc/7e4625017.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml:( replication 默认为3,如果不修改,datanode 少于三台就会报错)

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/7e4625017.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。

实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式

实验报告封面 课程名称: Hadoop大数据处理课程代码: JY1124 任课老师:宁穗实验指导老师: 宁穗 实验报告名称:实验3 Hadoop安装与配置2 学生: 学号: 教学班: 递交日期: 签收人: 我申明,本报告的实验已按要求完成,报告完全是由我个人完成,并没有抄袭行为。我已经保留了这份实验报告的副本。 申明人(签名): 实验报告评语与评分: 评阅老师签名:

一、实验名称:Hadoop安装与配置 二、实验日期:2015年9 月25 日 三、实验目的: Hadoop安装与配置。 四、实验用的仪器和材料: 安装环境:以下两个组合之一 1.硬件环境:存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 、linux或者mac os x 软件环境:运行vmware或者virtualbox (2) 存ddr 1g及以上的主机两部及以上 五、实验的步骤和方法: 本次实验重点在ubuntu中安装jdk以及hadoop。 一、关闭防火墙 sudo ufw disable iptables -F 二、jdk的安装 1、普通用户下添加grid用户

2、准备jdk压缩包,把jdk压缩包放到以上目录(此目录可自行设置) 3、将jdk压缩包解压改名 改名为jdk:mv jdk1.7.0_45 jdk 移动到/usr目录下:mv jdk /usr(此目录也可自行设置,但需与配置文件一致)4、设置jdk环境变量 此采用全局设置方法,更改/etc/profile文件 sudo gedit /etc/profile 添加(根据情况自行设置) export JA VA_HOME=/usr/jdk export JRE_HOME=/usr/ jdk/jre export CLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PA TH=$JA V A_HOME/bin: $JRE_HOME/ bin: $PATH 然后保存。 5、检验是否安装成功 java -version 二、ssh免密码 1、退出root用户,su grid 生成密钥 ssh-keygen –t rsa

基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证

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 学院:计算机与信息技术 专业:信息安全 学生姓名: 学号: 指导教师: 2018 年06 月01 日 1

任务书 题目:基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证 适合专业:信息安全 指导教师(签名): 毕业设计(论文)基本内容和要求: 本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。 基本原理及基本要求如下: 1.实现一个NameNode NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。 实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode,只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时,NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。 2。实现若干个DataNode DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织,机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。 DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个DataNode 的定期心跳(heartbeat)消息。每条消息都包含一个块报告,NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode 不能发送心跳消息,NameNode 将采取修复措施,重新复制在该节点上丢失的块。 具体设计模块如下:

Hadoop分布式文件系统:架构和设计

目录 2.5 “移动计算比移动数据更划算” ........................................................................................... 四、文件系统的名字空间(namespace)........................................................................................... 一、引言 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。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是。 二、前提和设计目标 2.1 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。 2.2 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。H DFS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。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量,在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。 2.3 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H DFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 2.4 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

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/7e4625017.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?

课程设计(二) Hadoop分布式文件系统(HDFS)运行测试

电子科技大学
实验报告
学生姓名: 学号: 指导老师:田文洪
实验地点:
实验时间:2009 年 12 月 15 日
一、实验室名称:
二、实验项目名称:Hadoop 分布式文件系统(HDFS)运行测试
三、实验学时:16
四、实验原理:
在 SIP 项目设计的过程中,对于它庞大的日志在早先就考虑使用任务分解的 多线程处理模式来分析统计,但是由于统计的内容暂时还是十分简单,所以就采 用 Memcache 作为计数器结合 Mysql 完成了访问控制以及统计的工作。但未来, 对于海量日志分析的工作,还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云 计算”,在 Open API 日益盛行的今天,互联网应用的数据将会越来越有价值,如 何去分析这些数据,挖掘其内在价值,就需要分布式计算来支撑起海量数据的分 析工作。
回过头来看,早先那种多线程,多任务分解的日志分析设计,其实是分布式 计算的一个单机版缩略,如何将这种单机的工作分拆,变成集群工作协同,其实 就是分布式计算框架设计所涉及的。BEA 和 VMWare 合作采用虚拟机来构建集 群,无非就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中的资源池中的资源,使 用者无需关心资源的分配情况,最大化了硬件资源的使用价值。分布式计算也是 如此,具体的计算任务交由哪一台机器执行,执行后由谁来汇总,这都由分布式 框架的 Master 来抉择,而使用者只需简单的将待分析内容的提供给分布式计算 系统作为输入,就可以得到分布式计算后的结果。Hadoop 是 Apache 开源组织的 一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,亚马逊, Facebook,Yahoo 等等。对于我来说,最近的一个使用点就是服务集成平台的日志 分析,服务集成平台的日志量将会很大,这也正好符合了分布式计算的适用场景 (日志分析,索引建立就是两大应用场景)。
什么是 Hadoop
Hadoop 框架中最核心设计就是: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 分布式文件系统的缩写,为分 布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce 从 它 名 字 上 来 看 就 大 致 可 以 看 出 个 缘 由 , 两 个 动 词 Map,Reduce,Map(展开)就是将一个任务分解成为多个任务,Reduce 就是将

hadoop伪分布式安装方法

hadoop 伪分布式安装方法 [日期:2014-04-30] 来源:51CTO 作者:晓晓 [字体:大 中 小] 接触Hadoop 也快两年了,也一直没自己总结过安装教程,最近又要用hadoop ,需要自己搭建一个集群来进行试验,所以就利用这个机会来写个教程以备以后自己使用,也用来和大家一起探讨。 要安装Hadoop 先安装其辅助环境 java Ubuntu 下java 的安装与配置 将java 安装在指定路径方便以后查找使用。 Java 安装 1)在/home/xx (也就是当前用户)目录下,新建java1.xx 文件夹:mkdir /home/xx/java1.xx (文件名上表明版本号,方便日后了解java 版本) 2)进入/home/xx/java1.xx 目录下,运行安装指令:sudo /home/xx /jdk-6u26-linux-i586.bin ,则生成文件夹jdk1.6.0_26,如果感觉名字太长,可以对其重命名:mv jdk1.6.0_26 jdk 也可以使用sudoapt-get install 软件包来安装java 。如果想卸载java 使用命令sudo rm -rf /home/x x/java1.6/jdk1.6(安装目录) 配置环境变量 进入profile 文件添加环境配置,命令为sudo gedit /etc/profile 在文件的末尾添加 1 2 3 4 5 6 7 JAVA_HOME=/home/xx/java1.xx/jdk JRE_HOME=/home/xx /java1.xx/jdk/jre PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin: $PATH export JAVA_HOME export JRE_HOME export CLASSPATH export PATH 完成以上配置后重启电脑然后检验java 是否安装成功在终端输入java –version 后显示 说明java 安装成功。 Java 安装成功后接着进入正题进行Hadoop 的安装,本文先进行Hadoop 的伪分布安装随后会继续更新完全分布的安装过程。 本文使用的Hadoop 版本是hadoop-0.20.2,将hadoop-0.20.2.tar.gz 移至当前用户目录下进行解压t ar –zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz 然后配置hadoop 的环境变量,其配置方法和java 的配置方法一样,在profile 中写入HADOOP_HOME =/home/xx/hadoop Java 和hadoop 的配好的环境变量如图

相关文档
最新文档