hadoop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。
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。
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安装实验总结
hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
在本次实验中，我成功安装了Hadoop，并进行了相关的配置和测试。
以下是我对整个过程的总结和经验分享。
1. 环境准备在开始安装Hadoop之前，我们需要确保已经具备了以下几个环境条件：- 一台Linux操作系统的机器，推荐使用Ubuntu或CentOS。
- Java开发环境，Hadoop是基于Java开发的，因此需要安装JDK。
- SSH服务，Hadoop通过SSH协议进行节点之间的通信，因此需要确保SSH服务已启动。
2. 下载和安装Hadoop可以从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本。
下载完成后，解压缩到指定目录，并设置环境变量。
同时，还需要进行一些配置，包括修改配置文件和创建必要的目录。
3. 配置Hadoop集群Hadoop是一个分布式系统，通常会配置一个包含多个节点的集群。
在配置文件中，我们需要指定集群的各个节点的IP地址和端口号，并设置一些重要的参数，如数据存储路径、副本数量等。
此外，还可以根据实际需求调整其他配置参数，以优化集群性能。
4. 启动Hadoop集群在完成集群配置后，我们需要启动Hadoop集群。
这一过程需要先启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。
启动成功后，可以通过Web 界面查看集群的状态和运行情况。
5. 测试Hadoop集群为了验证Hadoop集群的正常运行，我们可以进行一些简单的测试。
例如，可以使用Hadoop提供的命令行工具上传和下载文件，查看文件的副本情况，或者运行一些MapReduce任务进行数据处理。
这些测试可以帮助我们了解集群的性能和可靠性。
6. 故障排除与优化在实际使用Hadoop时，可能会遇到一些故障和性能问题。
为了解决这些问题，我们可以通过查看日志文件或者使用Hadoop提供的工具进行故障排查。
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 实验报告
hadoop 实验报告Hadoop 实验报告引言Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。
本实验旨在通过搭建Hadoop集群，进行数据处理和分析，以验证Hadoop在大数据环境下的性能和可靠性。
实验环境本次实验使用了3台虚拟机，每台虚拟机配置了4核CPU和8GB内存。
其中一台作为NameNode和ResourceManager，其余两台作为DataNode和NodeManager。
所有虚拟机运行的操作系统为CentOS 7.0。
实验步骤1. 安装Hadoop首先在每台虚拟机上安装Hadoop，并配置好环境变量和相关参数。
然后在NameNode上配置HDFS和YARN，并在DataNode上配置HDFS和NodeManager。
2. 启动集群依次启动NameNode、DataNode和ResourceManager、NodeManager，确保集群正常运行。
3. 数据处理将一份大数据文件上传至HDFS，并通过MapReduce程序对数据进行处理和分析，例如统计单词频率或计算数据的平均值等。
4. 性能测试通过在集群上运行不同规模的数据处理任务，记录下任务的运行时间和资源利用率，评估Hadoop的性能和扩展性。
实验结果经过实验，我们得出了以下结论：1. Hadoop集群的搭建和配置相对复杂，需要对Hadoop的各个组件有深入的了解和掌握。
2. Hadoop集群在处理大规模数据时表现出了良好的性能和扩展性，能够有效地利用集群资源进行并行计算。
3. Hadoop的容错机制能够保证集群在节点故障时的稳定运行，数据的可靠性得到了保障。
结论通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的工作原理和性能特点，验证了Hadoop在大数据环境下的可靠性和高效性。
同时也发现了Hadoop在搭建和配置上的一些难点和挑战，这需要我们在实际应用中不断摸索和实践。
相信随着大数据技术的不断发展，Hadoop将会在各个领域发挥越来越重要的作用。
云计算虚拟化hadoop实验报告
云计算虚拟化hadoop实验报告云计算虚拟化Hadoop实验报告1·引言在当前云计算时代，大数据处理成为一项重要的任务，而Hadoop作为开源的大数据处理框架，具有高效、可扩展的特点，被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过云计算虚拟化平台搭建Hadoop实验环境，并对其进行性能测试与分析。
2·实验准备2·1 硬件环境详细描述实验所使用的硬件环境，包括计算机配置、服务器配置等。
2·2 软件环境详细描述实验所使用的软件环境，包括操作系统、虚拟化软件、Hadoop版本等。
3·实验步骤3·1 虚拟化平台搭建详细描述如何搭建云计算虚拟化平台，包括安装虚拟化软件、配置虚拟机网络等。
3·2 Hadoop集群创建详细描述如何创建Hadoop集群，包括配置HDFS、配置MapReduce等。
3·3 实验数据准备详细描述实验所使用的数据集，包括数据集来源、数据集规模等。
3·4 实验任务设计详细描述实验所设计的任务，包括任务类型、任务规模等。
3·5 实验性能测试详细描述实验的性能测试步骤，包括测试工具的选择、测试指标的定义等。
4·实验结果分析4·1 性能测试结果将实验性能测试得到的数据进行展示和分析，包括各项指标的数值、对比分析等。
4·2 结果讨论结合实验结果对Hadoop集群的性能进行讨论，包括性能瓶颈分析、优化建议等。
5·结论在本实验中，通过搭建云计算虚拟化平台并进行Hadoop性能测试，我们得出了如下结论：（根据实验结果进行总结，描述实验的结论和启示）6·附件本文档所涉及的附件包括：（列出附件的名称和描述）7·法律名词及注释7·1 云计算：一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心，并按需求共享给用户，实现高效的计算和存储。
7·2 虚拟化：通过软件仿真技术，将一台物理计算机划分成多个虚拟计算机，使得多个操作系统和应用程序可以在同一台物理计算机上同时运行。
虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建
虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建虚拟化与云计算实验报告⽬录⼀、实验⽬标 (1)⼆、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决⽅法 (24)五、实验结论 (25)⼀、实验⽬的1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的⽅法。
2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce安装、部署、使⽤Hadoop-HDFS配置运⾏MapReduce程序，使⽤MapReduce编程⼆、实验内容1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。
2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce1.掌握在集群上（使⽤虚拟机模拟）安装部署Hadoop-HDFS的⽅法。
2.掌握在HDFS运⾏MapReduce任务的⽅法。
3.理解MapReduce编程模型的原理，初步使⽤MapReduce模型编程。
三、实验步骤及实验结果1.实验题⽬：配置和使⽤SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间，实验地点是在机房，但是由于我当时没有截图所以回寝室在⾃⼰的电脑上重做，以下为主机步骤：1.1 确定以root⾝份执⾏以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE＝true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices 例如使⽤image file的⽅法，创建⼀个10G⼤⼩的LUN：dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加：Target /doc/034859ed551810a6f5248648.html .example:storage.lun1 IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN，则如下设置/doc/034859ed551810a6f5248648.html .example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问，则：ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题⽬：Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server，命令为：sudo apt-get install openssh-server，并检查ssh server是否已经启动：ps -e | grep ssh，如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动，需要/etc/init.d/ssh start，如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。
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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
>
的设置ssh检查2. Check SSH Setting<
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
Pseudo-Distributed Operation (Single-Node Cluster)<伪分布式操作（单
节点集群）>:
）（得到如图：将下面中间部分插入：
cat conf/core-site.xml:
<configuration>
<property>
</property>
</configuration>
cat conf/hdfs-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
cat conf/mapred-site.xml:
<configuration>
<property>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
Switch to hadoop root directory and format a new distributed file
system<转向根目录，格式化一个新的文件分布式系统 >:
bin/hadoop namenode –format
注意：这一步一定不能掉，否则后面会出错！
You'll get info like “Storage directory
/tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name has been successfully formatted.”Remember this path is the HDFS home directory of namenode.（你会得到提示：你已经成功格式化。
）
Start and stop hadoop daemons（启动和终止进程。
）:
bin/start-all.sh (start the hadoop)
bin/stop-all.sh (stop the hadoop)
Web interfaces for the NameNode and the JobTracker: NameNode –
提示：如果前面没有格式化成功，这个网址会出现就不去的现象！！！如果进不去就先结束进程，重新格式化然后再开始进程。
JobTracker –
4. Deploy An Example Map-Reduce Job<布置 Ma-reduce Job的一
个例子>
创建路径/home/ubuntu/mapreduce/wordcount/，并在该目录下放置文本文件worldcount.txt。
然后将这些文件复制到HDFS目录：
bin/hadoop dfs -copyFromLocal
/home/ubuntu/mapreduce/wordcount
/tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name/wordcount
bin/hadoop dfs -ls /tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name/wordcount Run the job:
bin/hadoop jar hadoop*examples*.jar wordcount
/tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name/wordcount
/tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name/wordcount-output
If the output info looks no problem, copy the output file from HDFS
to local directory<如果输出信息看起来没有问题，从HDFS输出复制文件到本地目录的：>:
bin/hadoop dfs -getmerge
/tmp/hadoop-ubuntu/dfs/name/wordcount-output
/home/ubuntu/mapreduce/wordcount/
Now you can open the output file in your local directory to view the
results<现在你可以打开输出文件在您的本地目录查看结果。
>.
实验总结：
1、在实验过程中，发现对linux系统命令还不够熟练，在下面还需
要多加练习；
2、感觉自己的基础水平还是不能达到自己满意程度，感觉对于很多东西都还是未知的，对于新的知识了解甚少，这个还需要在下面下很大的功夫；
了解的比较少，所以有些实验内容不能够实现。
python和Java、3．。