Hadoop集群测试报告
hadoop实验报告
hadoop实验报告
Hadoop是一个开源的分布式存储和分析框架，是用Java语言开发的，它提供了一种
松散耦合的并行处理模型，使得在硬件节点之间进行大数据分布式处理变得容易和可扩展。
从原理上讲，它把大量的计算任务分成若干小任务，然后把这些子任务分发给有大量可用
计算节点的集群。
它使用了MapReduce编程模型，可以有效地处理海量数据。
Hadoop主要由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）2个子系统组成。
HDFS定位是分布式文件系统，它提供了一种可扩展的、高
性能和可靠的数据访问机制。
而MapReduce是Hadoop旗下主打的分布式数据处理框架，YARN是负责资源调度和管理的核心模块，它基于提交的任务的数量，量化资源的分配。
最近，在学校的课程中，我学习如何在Hadoop上安装和实现一些简单的任务。
利用Hadoop实验，我建立了一个模拟的三节点的Hadoop集群，其中包括一个namenode和两
个datanode。
通过搭建Hadoop环境，并运行一些MapReduce程序，加深了对Hadoop分布式数据存储、计算和管理系统架构和工作原理的理解。
这次实验，也为进一步开展更多实践性的Hadoop应用奠定了基础，以上只是一个简
单认识，采用实践的方式，才是对Hadoop的最好的学习方式。
实际上，才能对Hadoop
的功能有一个更加深入的理解，才能真正发挥好这个强大的分布式存储和计算系统，给用
户带来更好的体验。
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
select fmc.client_no, acct.base_acct_no, trans.tran_amt, trans.tran_date, acct.internal_key
Hive表数据导出
测试步骤：
1.Hive创建一张与待导出表完全相同的数据表export，并设置对应的数据格式(例如使用‘|’作为分隔符)
2.HiveETL将数据导入到export表中
3.使用“hdfs dfs -get”从HDFS中导出数据
Snappy+Parquet
=> txt
导出txt
到本地磁盘
导出数据
行数
导出数据
文件大小
“Groupby” SQL
13.31s
11s
18336384
837MB
“Join” SQL
38.38s
25s
57152010
3.3GB
HBase表数据导出
测试步骤：
1.Hive中创建一张数据表，映射到HBase
2.Hive中创建一张与HBase映射表完全一致的数据表export，并设置对应的数据格式(例如使用‘|’作为分隔符)
select his.tran_date, his.branch, his.tran_type, sum(his.tran_amt), count(*), count(distinct his.base_acct_no), his.cr_dr_maint_ind, y
from
sym_rb_tran_hist his
hadoop集群搭建实训报告
实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。
项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。
确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。
下载Hadoop二进制文件和相关依赖。
2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。
创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。
启动Hadoop服务，检查运行状态。
3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。
在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。
编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。
配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。
4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。
检查集群状态，确保所有节点都正常运行。
5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。
查看HDFS文件系统状态和报告。
理解HDFS的数据分布和容错机制。
6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。
提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。
了解MapReduce的工作原理和任务分配。
7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。
8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。
尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。
9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。
Hoop集群测试报告
H o o p集群测试报告 Prepared on 24 November 2020测试报告一、集群设置1.服务器配置磁盘44T磁盘吞吐预计100M/s2.Had oop服务部署HADOOP-12-151 NameNode、Balancer、Hive Gateway、Spark Gateway、ResourceManager、Zk ServerHADOOP-12-152 DataNode、SNN、HFS、Hive Gateway、WebHCat、Hue、Impala Deamon、CMServer Monitor、CM Activity Monitor、CM Host Monitor、CM Event Server、CMAl ert Publisher、Oozie Server、Spark History Server、Spark Gateway、NodeManager、JobHistory Server、Zk ServerHADOOP-12-153 DataNode、Hive Gateway、HiveMetastore、HiveServer2、Impala Catal og、Impala StateStore、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server HADOOP-12-154 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Sqoop2HADOOP-12-155 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk ServerHADOOP-12-156 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server3.had oop参数设置yarn-allocation-mb 32768-allocation-mb 4096-vcores 24-pmem-ratiomapreduce40968192307261441536100151555dfs3二、基准测试1.HDFS读写的吞吐性能连续10次执行如下写操作，其性能见图示：cd /opt/clouderahdfsadmin hadoopTestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 1000 -resFile /tmp/其具体数据见表格：HDFS写文件吞吐均值：／S平均执行时间：占用带宽：／S结论：HDFS写，其磁盘吞吐基本上处于理想状态，且在此吞吐水平上其网络带宽占用较少，没有造成明显的带宽负载。
hadoop实验报告
hadoop实验报告为了更好地理解和应用大数据处理技术，我们在实验室完成了一次Hadoop实验。
本文将介绍我们的实验内容、使用的方法、数据分析结果及经验分享。
1.实验内容本次实验以获取HTTP请求日志为主要数据源，通过Hadoop 技术对这些数据进行统计和分析，得出有意义的结论。
我们的目标是：- 把这些日志数据解析成可读、可处理的格式；- 通过MapReduce框架，统计HTTP请求中不同字段的访问情况，分析访问量、热点内容等；- 通过Hive和Pig工具，进一步深入数据，进行数据挖掘和预测分析。
2.方法为了使实验过程更高效，我们采用了虚拟机技术，并在其中搭建好了Hadoop集群环境。
具体操作步骤如下：- 在虚拟机中安装Ubuntu操作系统；- 安装Java、Hadoop；- 将HTTP请求日志导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中；- 利用Hadoop的MapReduce框架处理数据，将结果保存到HDFS；- 通过Hive和Pig分别进行数据查询和分析。
3.数据分析结果在实验中，我们使用了相应的程序和工具，最终得出了以下数据分析结果：- 不同的HTTP请求方法中，最高访问量的为GET请求，占总访问量的80%以上；- 在所有请求中，占比最高的页面为“/”，占总访问量的60%左右；- 分析出前十个访问量最多的网页，可以进一步了解用户访问兴趣和热点内容。
同时，我们也利用Hive和Pig工具进行了数据挖掘和预测分析。
在Hive中，通过对HTTP请求的数据进行透视，可以发现一个趋势：随着时间的推移，对不同请求方式的访问比例出现了较大变化；在Pig中，我们则进行了关联查询，得出了各个网页之间的关系和可能的用户行为。
4.经验分享在本次实验中，我们深入了解了Hadoop技术和大数据处理的方法，也得到了一些有益的经验和建议：- 在配置Hadoop集群时，需注意不同组件的版本和兼容性；- 在编写MapReduce程序时，应根据实际需要和数据特点，合理设计算法和逻辑；- 在使用Hive和Pig工具时，应熟悉数据的类型和查询语言，避免出现语法错误和数据倾斜。
hadoop分布式ha集群建构本科实验报告
hadoop分布式ha集群建构本科实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，具有良好的扩展性和容错性。
为了提高Hadoop集群的可用性，可以使用HA（高可用）机制。
本实验通过搭建Hadoop分布式HA集群，探索了其基本原理和操作流程，并对其性能进行了评估。
二、实验目的1. 理解Hadoop分布式HA集群的原理；2. 掌握搭建Hadoop HA集群的操作流程；3. 通过性能评估比较单节点和HA集群的性能差异。
三、实验环境1. 操作系统：Ubuntu 18.04；2. Hadoop版本：3.3.1；3. 虚拟机工具：VMware Workstation 16 Pro。
四、实验步骤1. 在VMware中安装两台虚拟机（节点1和节点2），分别配置静态IP地址；2. 在两台节点上安装Java和SSH，并配置免密码登录；3. 下载Hadoop压缩包并解压，在节点1上配置HDFS、YARN和Secondary NameNode；4. 在节点2上配置HDFS和YARN，配置作为NameNode的节点互信；5. 修改HDFS和YARN的配置文件，设置HA集群相关参数；6. 启动HA集群，并验证配置是否成功。
五、实验结果1. HA集群的配置成功，并且节点1作为Active NameNode，节点2作为Standby NameNode；2. 当节点1故障时，节点2会自动切换为Active NameNode，保证集群的高可用性；3. HA集群具有较好的扩展性和容错性，能够处理大规模数据的并行计算任务。
六、实验结论通过本实验，我们成功搭建了Hadoop分布式HA集群，并验证了其高可用性。
HA 集群能够保证在出现故障时自动切换，并提供了良好的扩展性和容错性。
实验结果表明，HA集群在处理大规模数据的并行计算任务时具有良好的性能。
七、实验感想通过本次实验，我深入了解了Hadoop分布式HA集群的原理和操作流程。
在实践中，遇到了一些问题，例如配置文件的修改和调试等，在与同学们的讨论和助教的帮助下，最终成功完成了实验。
组建hadoop集群实验报告
组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。
二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。
然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。
2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。
Hadoop企业级大数据平台-测试报告
Hadoop企业级大数据平台
测试报告
目录
1.测试目的 (3)
2.测试环境 (3)
2.1.硬件环境 (3)
2.2.软件环境 (4)
3.测试内容 (4)
3.1.基本功能 (4)
3.1.1.HDFS功能验证 (4)
3.1.2.YARN功能验证 (6)
3.1.3.扩容测试 (8)
3.2.性能 (9)
3.2.1.HDFS性能测试 (9)
3.2.2.YARN性能测试 (12)
3.3.高可用 (16)
3.3.1.HDFS高可用测试 (16)
3.3.2.YARN高可用测试 (18)
3.3.3.Kerberos高可用测试 (21)
1.测试目的
通过功能、性能、高可用测试，验证Hadoop是否满足在大数据基础架构平台对精细化营销和客流分析应用的需求。
2.测试环境
2.1.硬件环境
硬件位置信息：
硬件配置清单：
硬件配置表：
2.2.软件环境
3.测试内容
3.1.基本功能
3.1.1.H DFS功能验证
测试截图：
3.1.2.Y ARN功能验证
测试截图：
3.1.3.扩容测试
3.2.性能
3.2.1.H DFS性能测试
读测试截图：
写测试截图：
3.2.2.Y ARN性能测试
测试截图：
3.3.高可用
3.3.1.H DFS高可用测试
测试截图：
3.3.2.Y ARN高可用测试
测试截图：
3.3.3.K erberos高可用测试
第21页。
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测试报告
一、集群设置
1.服务器配置
CPU 24
带宽1024M
磁盘44T
磁盘吞吐预计100M/s
2.Hadoop服务部署
HADOOP-12-151 NameNode、Balancer、Hive Gateway、Spark Gateway、ResourceManager、Zk Server HADOOP-12-152 DataNode、SNN、HFS、Hive Gateway、WebHCat、Hue、Impala Deamon、CM Server Monitor、CM Activity Monitor、CM Host Monitor、CM Event Server、CM Alert
Publisher、Oozie Server、Spark History Server、Spark Gateway、NodeManager、
JobHistory Server、Zk Server
HADOOP-12-153 DataNode、Hive Gateway、HiveMetastore、HiveServer2、Impala Catalog、Impala StateStore、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server HADOOP-12-154 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Sqoop2 HADOOP-12-155 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server
3.hadoop参数设置
yarn
-allocation-mb 4096
-allocation-mb 32768
-allocation-mb 4096
-vcores 24
-pmem-ratio
mapreduce
8192
3072
6144
1536
100
15
15
5
5
dfs
35
3
二、基准测试
1.HDFS读写的吞吐性能
连续10次执行如下写操作，其性能见图示：
cd /opt/cloudera
hdfsadmin hadoopTestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 1000 -resFile /tmp/ 其具体数据见表格：
HDFS写文件吞吐均值：／S
平均执行时间：
占用带宽：／S
结论：HDFS写，其磁盘吞吐基本上处于理想状态，且在此吞吐水平上其网络带宽占用较少，没有造成明显的带宽负载。
连续10次执行如下读操作，其性能见图示：
hdfsadmin hadoopTestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 1000 -resFile /tmp/
Map Task平均吞吐：S 。
文件的平均IO速度：S，基本符合理想状态。
附：I. 带宽计算过程：
10000/=6，10个文件则10个进程并发，复本数为2，则有1份网络传输，10个进程并发在5台机器上，基本上每台机器有2个写进程，则网络流量大约为：S＊1*2=，远远低于千兆网络的带宽。
II. 清除测试数据：
dfsadmin hadoopTestDFSIO –clean
20
写性能：
基本上与之前相当。
读性能：
Map Task平均吞吐：S 。
文件的平均IO速度：S。
2.mrbench基准测试
重复执行小作业50次，检查平均执行时间
hdfsadmin hadoopmrbench -numRuns 50
基本情况，上述操作完全来自默认值：
inputlines：1
mapper：2
reducer：1
完成时间：17986ms，即17秒。
修改上述各参数的设置，inputlines：100000
mapper：1000
reducer：200
hdfsadmin hadoopmrbench -numRuns 10 -inputLines 100000 -maps 1000 -reduces 200
完成时间：190131ms，即190秒。
在此参数设置下，集群负载很重，mapper&reducer总数明显超过了集群一般可以承受的水平。
继续调整参数设置，inputlines：100000
mapper：100
reducer：5
hdfsadmin hadoopmrbench -numRuns 10 -inputLines 100000 -maps 100 -reduces 5
完成时间：28682ms，即28秒。
在此参数设置下，基本上符合集群负载的一般水平，mapper&reducer数设置较为合理，完成时间比较理想，即数据量越大，Hadoop越能够体现其优势。
20
hdfsadmin hadoopmrbench -numRuns 50
15996ms,16s
hdfsadmin hadoopmrbench -numRuns 10 -inputLines 100000 -maps 100 -reduces 5
28975ms,29s
3.利用全局排序Terasort测试MapReduce执行性能
cd /opt/cloudera
生成10G数据：
hdfsadmin hadoop jar teragen -=100 /home/songuanglei/gen10G
排序：
hdfsadmin hadoop jar terasort -=[100/60/10/5] /home/songuanglei/gen10G /home/songuanglei/output10G map数目为2，不断调整reducer数目为100、60、10、5，其执行时间趋势如下图：
结论：reducer数越接近集群节点数目，其执行速度越快。
生成100G数据：
hdfsadmin hadoop jar teragen -=100 /home/songuanglei/gen100G
排序：
hdfsadmin hadoop jar terasort -=[100/6010/5] /home/songuanglei/gen100G /home/songuanglei/output100G map数目为800，不断调整reducer数目为100、60、10、5，其执行时间趋势如下图：
结论：随着处理数据的增大，map阶段耗时显着增加，成为整个Job执行的重点，reducer数越接近集群节点数目，其执行速度越快。
附：I. 验证是否有序
hdfsadmin hadoop jar teravalidate /home/songuanglei/output100G /home/songuanglei/validate100G
4.利用wordcount测试MR执行性能
wordcount是CPU资源消耗型的
操作如下：
hdfsadmin hadoop jar wordcount -=10 /user/songguanglei/ /user/songguanglei/output
基本情况：
输入文件：622MB
默认mapper数：5
分别设置reducer数据为60、10、5，分别得出CPU time spent (ms)值：218340、130900、124540 结论：设置适当的情况下，2分钟可以完成600MB文件的单词统计。
20
基本情况：
输入文件：622MB
默认mapper数：5
分别设置reducer数据为60、10、5，分别得出CPU time spent (ms)值：189050、105950、99390 结论：修改这两个参数后，性能有所提升。