分布式计算环境实验报告
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。
然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。
4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
分布式系统性能测试实验报告
分布式系统性能测试实验报告一、引言分布式系统是由多台独立的计算机节点组成的系统，通过网络通信和协调合作来完成任务。
在实际应用中，分布式系统的性能测试至关重要，它可以评估系统的可靠性和效率。
本报告旨在介绍一次分布式系统性能测试的实验过程和结果。
二、实验环境1. 硬件配置：在本次实验中，我们使用了5台独立的计算机作为分布式系统的节点，每台计算机配置如下：CPU为Intel Core i7，内存为8GB，硬盘容量为1TB，网络带宽为1Gbps。
2. 软件配置：我们采用了开源软件Apache Hadoop作为分布式系统的基础框架，并在每台计算机上安装了相应版本的Hadoop。
实验中使用的Hadoop 版本为2.7.3。
三、实验设计1. 测试目标：本次实验旨在评估分布式系统的性能表现，包括系统的吞吐量和响应时间。
2. 测试内容：我们设计了三个不同的测试场景，分别是并行计算、数据分析和分布式存储。
对于每个场景，我们都设计了相应的数据集和任务。
3. 测试步骤：（1）并行计算：我们使用了一组大规模的计算任务，通过在分布式系统上同时执行这组任务来测试系统的计算能力和并行处理能力。
（2）数据分析：我们使用了一组真实的数据集，包括用户行为数据、销售数据等。
通过在分布式系统上进行复杂的数据分析和挖掘任务，来测试系统在大规模数据处理方面的性能。
（3）分布式存储：我们模拟了多台计算机同时读写数据的场景，测试系统在分布式存储方面的性能表现，包括数据传输速度和读写延迟。
四、实验结果与分析1. 并行计算场景：在并行计算场景下，我们观察到系统的吞吐量随着任务数量的增加而线性增长，表明系统具有良好的可扩展性和并行处理能力。
同时，随着计算任务规模的增大，系统的响应时间也略有增加，但整体表现仍然稳定。
2. 数据分析场景：在数据分析场景中，我们发现系统在处理大规模数据集时表现出色。
无论是复杂的数据挖掘任务还是统计分析，系统均能在短时间内完成，并且具有良好的稳定性。
《分布式计算机技》实验报告
《分布式计算机技术》实验报告一、分布并行计算环境的安装和设置1．实验目的：掌握分布并行计算环境ProActive的安装和设置，理解客户-服务器模式以及涉及到的各种概念：分布式计算技术、通信与命名。
2．实验内容：①熟悉ProActive软件，完成JDK和ProActive在PC机上的安装和基本配置。
②理解ProActive的活动对象的概念和基本原理。
③理解客户-服务器模式，并且独立运行实例。
3．实验步骤及结果：①安装JDK1.4或者高于1.4的版本。
安装过程和配置过程略。
②ProActive安装过程和基本配置过程略。
③运行例子例子的运行除了运行例子的主类以外，ProActive为例子的运行提供了了脚本程序，scripts 所在的目录在：④Tiny版本的“HelloWorld”例子的运行，运行脚本程序：输出：⑤Reader(读者写者)例子的运行⑥Philosopher（哲学家）例子的运行（1）结果：（2）（3）（4）（5）4．归纳总结，撰写心得体会：在经过本次实验课的内容操作之后，我对分布并行计算环境ProActive有了一些基本的理解以及一些常用操作，也让我们了解客户-服务器模式，了解分布式计算技术、通信与命名等概念。
ProActive 是一个由法国的INRIA机构开发的并行分布式计算的Java 中间件，使用ProActive 能方便地开发网格和网络环境下的应用。
ProActive 是一个支持开发网格和网络环境下并行、分布及并发计算的Java 库。
具有如下特点：(1)纯Java 编写；(2)迁移性；(3)类型组通信和组件编程模式，支持面向对象的SPMD 程序设计；(4)支持Globus、PBS、LSF、SSH 和RSH等网络网格环境和中间件的接口；(5)强大的XML 部署描述器和安全机制。
Hello world ! 是一个最小的Proactive程序。
这是用主动对象概念写的最简单的程序。
为的是用尽量少的API知识快速展示一下怎样编写这类代码。
分布式计算机实验报告
实验二Web数据库访问一、实验目的1. 了解MVC模式的基本原理和编程方式；2. 了解DAO模式的基本原理和编程方法；2．掌握使用JDBC访问数据库的一般方法；3．掌握MySql数据库的基本操作。
二、实验内容（一）、MVC模式MVC模式是最近几年被推荐为JEE的设计平台，他主要将输入、处理和输出分开。
MVC即，M（Modle）：主要是业务逻辑的处理，接受视图请求的数据，返回最终的处理结果。
V（View）：表示用户交互界面，对于Web应用来说，可以是HTML界面，也可能是XHTML、XML、AppletC（Controller）：从用户接受请求，将模式与视图结合在一起，共同完成用户的请求。
可以给你一段简单的代码：mvc_login.htm<form action="mvcdemo.mldn" method="POST">输入姓名：<input type="text" name="uname"><input type="submit" value="提交"></form>mvcdemo.jsp<h1>MVCDEMO</h1><h1><%=request.getAttribute("name")%></h1>mvc_success.jsp<%@page contentType="text/html;charset=gb2312"%><h1>输入成功！！！</h1><h2>欢迎：<%=request.getAttribute("name")%>光临！！！</h2>mvc_failure.jsp<%@page contentType="text/html;charset=gb2312"%><h1>输入失败！！！</h1><h2><a href="mvc_login.htm">重新登陆</a></h2>MVCCheck.javapackage cn.mldn.lxh.bean ;public class MVCCheck{private String name ;public void setName(String name){ = name ;}public String getName(){return ;}// 验证public boolean isValidate(){if(==null||"".equals()){return false ;}else{return true ;}}};MVCServlet.javapackage cn.mldn.lxh.servlet ;import java.io.* ;import javax.servlet.* ;import javax.servlet.http.* ;import cn.mldn.lxh.bean.MVCCheck ;public class MVCServlet extends HttpServlet{public void doGet(HttpServletRequest req,HttpServletResponse resp) throws IOException,ServletException{this.doPost(req,resp) ;}public void doPost(HttpServletRequest req,HttpServletResponse resp) throws IOException,ServletException{String name = req.getParameter("uname") ;MVCCheck mc = new MVCCheck() ;// 将请求内容设置到mc对象之中mc.setName(name) ;String path = null ;if(mc.isValidate()){// 保存名字在request范围之中req.setAttribute("name",mc.getName()) ;path = "mvc_success.jsp" ;}else{path = "mvc_failure.jsp" ;}// 进行跳转req.getRequestDispatcher(path).forward(req,resp) ;}};/*<servlet><servlet-name>mvc</servlet-name><servlet-class>cn.mldn.lxh.servlet.MVCServlet</servlet-class></servlet><servlet-mapping><servlet-name>mvc</servlet-name><url-pattern>/mvcdemo.mldn</url-pattern></servlet-mapping>*/要求：创建项目，建立上面的文件，调试并运行程序，记录运行结果。
hadoop分布式环境搭建实验总结
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。
hadoop实训报告
hadoop实训报告Hadoop 实训报告一、实训背景随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
Hadoop 作为一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理海量数据，因此在数据处理和分析领域得到了广泛的应用。
为了深入了解和掌握 Hadoop 技术，提高自己的大数据处理能力，我参加了本次 Hadoop 实训。
二、实训目的1、熟悉 Hadoop 生态系统的核心组件，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理框架）等。
2、掌握 Hadoop 集群的搭建和配置方法，能够独立完成集群的部署。
3、学会使用 Hadoop 进行数据的存储、处理和分析，能够编写MapReduce 程序解决实际问题。
4、培养团队合作精神和解决问题的能力，提高自己在大数据领域的实践能力和综合素质。
三、实训环境1、操作系统：CentOS 762、 Hadoop 版本：Hadoop 3213、 Java 版本：JDK 184、开发工具：Eclipse、IntelliJ IDEA四、实训内容（一）Hadoop 集群搭建1、准备工作安装 CentOS 76 操作系统，配置网络、主机名等。
安装 Java 环境，配置 JAVA_HOME 环境变量。
2、安装 Hadoop下载 Hadoop 321 安装包，并解压到指定目录。
配置 Hadoop 环境变量，包括 HADOOP_HOME、PATH 等。
3、配置 Hadoop 集群修改 coresitexml、hdfssitexml、mapredsitexml、yarnsitexml 等配置文件，设置 namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager 等相关参数。
启动 Hadoop 集群，包括 namenode 格式化、启动 HDFS、启动YARN 等。
（二）HDFS 操作1、文件上传与下载使用 hadoop fs put 命令将本地文件上传到 HDFS 中。
并行与分布式计算实训课程学习总结搭建并行与分布式计算环境与应用实践
并行与分布式计算实训课程学习总结搭建并行与分布式计算环境与应用实践在并行与分布式计算实训课程的学习中，我们学习了搭建并行与分布式计算环境以及进行相关应用实践。
通过这门课程的学习，我获得了宝贵的经验和知识，并深刻理解了并行与分布式计算的重要性。
在实训课程中，我们首先了解了并行与分布式计算的基础概念与原理。
并行计算是指多个计算单元同时进行独立计算，并通过协同工作以提高计算效率和性能。
而分布式计算是指将计算任务划分为多个子任务，并分配给多台计算机进行同时计算。
接着，我们学习了如何搭建并行与分布式计算环境。
通过使用一些常见的工具和框架，如Hadoop和Spark，我们可以轻松地搭建起一个强大的并行与分布式计算环境。
在搭建过程中，我们需要配置集群节点、网络连接以及相关软件的安装与配置。
通过这一步骤，我们能够创建一个高效的计算环境，以应对大规模计算任务。
在搭建完环境之后，我们进行了一系列的应用实践。
其中，最主要的应用之一是数据处理和分析。
通过使用并行与分布式计算的框架和技术，我们可以快速地处理大规模的数据集，并提取出有价值的信息和洞察。
这对于现代大数据时代的数据处理和决策支持至关重要。
此外，我们还进行了一些并行计算和任务调度的实践。
通过将计算任务划分为多个子任务，并在集群中进行分布式计算，我们可以大大提高计算效率。
同时，我们还学习了任务调度的原理和算法，以实现任务的优先级调度和资源分配。
通过这门课程的学习，我认识到了并行与分布式计算在现代计算领域的重要性。
随着科技的发展和数据量的不断增加，使用传统的串行计算方式已经无法满足需求。
而并行与分布式计算则可以通过充分利用计算资源和并行处理能力，提高计算效率和性能。
除了理论知识和技术实践，这门课程还培养了我们的团队合作和沟通能力。
在搭建环境和进行应用实践时，我们需要相互协作、分享资源和解决问题，这培养了我们的团队精神和合作意识。
总而言之，通过并行与分布式计算实训课程的学习，我不仅掌握了搭建并行与分布式计算环境的技巧，还获得了实际应用的经验。
hadoop 实验报告
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分布式计算环境实验报告
实验名称：在虚拟机下安装Linux系统和
Hadoop
专业班级：网络1101
学生学号：3110610007
学生姓名：平淑容
目录
实验目的..............................................................................P 实验仪器...............................................................................P 实验内容和步骤...................................................................P 安装过程的问题以及解决方法............................................P 代码运行以及实验结果.......................................................P 运行过程中的问题................................................................P 实验总结................................................................................P
一、实验目的
在虚拟机上安装CentOS系统并在Linux系统上安装Hadoop单机模式并且执行一个Java程序。
二、实验仪器
硬件：虚拟机CentOS
软件：Windows 7操作系统
三、实验内容及步骤
实验内容
一、安装虚拟机
二、安装Linux操作系统
三、设置静态ip
四、修改主机名
四、绑定ip和主机
五、关闭防护墙
六、关闭防火墙的自动运行
七、设置ssh
八、安装JDK
九、安装Hadoop
十、在单机上运行Hadoop
十一、Hadoop执行Java程序
实验步骤：
一、安装虚拟机
此处安装的虚拟机是VMware Workstation版本，直接从压缩包里面解压安装即可，此处不做过多介绍。
二、安装Linux系统
此处安装的Linux系统使用的是CentOS版本，直接从压缩包里面解压，然后使用VMware Workstation打开，打开之后选择开机输入用户名和密码进入linux系统。
三、Hadoop的伪分布安装步骤
1.设置静态IP
①在centOS桌面的右上角选择图标，右击修改ip值，选择静
态ip，输入需要增加的ip值、默认网关。
②然后重启网卡，执行命令service network restart
③验证：执行命令ifconfig,查看ip是否生效，如果出现如图所示则
成功。
2.修改主机名
①修改当前会话中的主机名，执行命令hostname hadoop，然后用命
令hostname来查看主机名
②修改配置文件中的主机名，执行命令vi /etc/sysconfig/network，
将HOSTNAME之后的原来的主机名改成hadoop，然后保存退出。
③验证：重启，执行命令reboot -h now
3.绑定ip和主机
①执行命令vi /etc/hosts，增加一行内容：192.168.80.100 hadoop，最后保存退出。
②验证：ping hadoop测试一下，如能够收到数据包则绑定成功。
3.关闭防火墙
①执行命令service iptables stop
②验证：执行命令service iptables status
4.关闭防火墙的自动运行
①执行命令chkconfig iptables off
②验证：执行命令chkconfig --list | grep iptables
5设置SSH
①执行命令ssh-keygen -t rsa产生密钥，位于~/ .ssh文件夹中
②执行命令cp id_rsa.pub authorized_keys，将公钥存放到
authorized_keys文件夹中
③验证：执行命令ssh localhost，输入yes即可。
6.安装jdk
①执行命令rm -rf /usr/local/*删除所有的内容
②使用winspc把文件从windows下面复制到/usr/local目录下
③行命令chmod u+x jdk-6u24-linux-i586.bin赋予执行权限
④执行命令./jdk-6u24-linux-i586.bin解压缩
⑤执行命令mv jdk1.6.0_24 jdk ，将文件重命名。
⑥执行命令vi /etc/profile设置环境变量，增加了两行内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH
保持退出
⑦执行命令source /etc/profile，让设置立即生效。
⑧验证：执行命令java -version
8.安装Hadoop
①执行命令 tar –zxvf hadoop-1.1.2.tar.gz进行解压缩
②执行命令 mv Hadoop-1.1.2 hadoop重命名
③执行命令vi /etc/profile 设置环境变量，增加一行内容
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
修改1行内容
export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH 保存退出
④执行命令source /etc/profile，让设置立即生效。
⑤修改hadoop的配置文件，位于$HADOOP_HOME/conf目录下
修改4个配置文件，分别是hadoop-env、core-site.xml、
hdfs-site.xml、mapred-site.xml
hadoop-env修改内容如下：
将文件的第九行的命令改成export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
core-site.xml修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name></name>
<value>hdfs://hadoop:9000 </value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir </name>
<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>
</confighuration>
hdfs-site.xml的修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml的修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hadoop:9001</value>
</property>
</configuration>
⑥执行命令hadoop namenode-format对hadoop格式化
⑦执行命令start-all.sh启动
⑧验证：（1）执行命令jps，发现六个进程，分别是NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、TaskTracker、JobTracker、Jps
（2）通过浏览器http://hadoop:50070和http://hadoop:50030
四、实验安装过程遇到的问题以及解决方法
（1）用vi命令进行编辑操作的时候，对vi命令的使用不是很清楚，没有保存所做的修改。
解决方法：用vi命令编辑时，首先打开的是只读命令，然后按A键进入编辑命令，编辑完之后先按Esc键，再同时按住shift+:键，这时候在左下角就会出现一个冒号，输入wq即代表保存退出。
（2）一开始在终端上ping hadoop一直无法ping通，但是ping 192.168.80.100是能够ping通的
解决方法：将主机名和ip绑定，在/etc/hosts文件中增加一行，192.168.80.100 hadoop。
（3）在进行./jdk-6u24-linux-i586.bin解压缩的时候出现如下问题：
解决方法：是应为缺少了执行权限，执行命令chmod u+x jdk-6u24-linux-i586.bin赋予执行权限
（4）NameNode进程没有启动成功
解决方法：没有对hadoop格式化，配置文件没有修改正确，SSH免密码登陆没有配置成功
（5）进行了多次格式化
解决方法：删除/usr/local/hadoop/tmp文件夹，重新格式化。