Hadoop云计算平台实验报告V1.1
hadoop期末实训总结
hadoop期末实训总结一、实训背景Hadoop是一个开源的分布式计算系统，能够处理大规模数据集。
在现实应用中，大数据的处理成为了一项重要的任务。
为了提高学生的实践能力和对Hadoop分布式计算系统的了解，我们学校安排了Hadoop期末实训。
二、实训目标本次实训的主要目标是让学生了解Hadoop的基本概念和原理，并能够通过实践掌握Hadoop的使用方法和技巧。
具体来说，实训的目标如下：1. 掌握Hadoop的基本概念和原理。
Hadoop是一个分布式计算系统，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责整个系统的管理和调度，从节点负责存储和计算。
学生需要了解Hadoop的基本概念，例如NameNode、DataNode等，并了解Hadoop的工作流程和原理。
2. 掌握Hadoop的安装和配置。
学生需要学会如何在操作系统上安装和配置Hadoop。
这包括设置Hadoop的环境变量、修改配置文件等。
在安装和配置过程中，学生需要应对各种问题和错误，锻炼自己的解决问题能力。
3. 掌握Hadoop的使用方法和技巧。
学生需要学会使用Hadoop的各种命令和工具，例如HDFS命令、MapReduce程序等。
在使用Hadoop的过程中，学生需要处理各种不同类型的数据集，了解Hadoop的数据处理能力和性能。
三、实训过程1. 学习阶段在实训开始前，学生需要通过自学来了解Hadoop的基本概念和原理。
学生可以通过阅读相关教材和文档，观看在线视频，参加线下培训等方式来学习。
2. 实践阶段在学习阶段结束后，学生需要进行实际操作。
学生首先需要在自己的计算机上安装Hadoop，并按照要求进行配置。
然后，学生需要完成一系列小实验，例如创建一个HDFS 文件系统、上传和下载文件、运行一个简单的MapReduce程序等。
3. 项目开发阶段在完成小实验后，学生需要参与到一个真实的项目开发中。
每个学生会被分配到一个小组中，小组由4-5人组成。
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。
搭建云平台实验报告
搭建云平台实验报告一、引言云计算作为一种强大的技术，已经对现代企业和个人的IT需求产生了巨大的影响。
通过构建一个云平台，可以充分利用云计算资源，提供高效便捷的服务。
本实验旨在通过搭建一个云平台，实践云计算相关知识，并探索其内部原理和功能。
二、实验内容1. 硬件环境准备首先，我们需要准备一台具备虚拟化支持的服务器。
这里我们选择了一台配置较高的服务器，并安装最新版本的虚拟化软件。
2. 虚拟化环境搭建在准备好硬件环境后，我们开始搭建虚拟化环境。
首先，安装Hypervisor，这是一种虚拟化软件，可以创建和管理虚拟机。
我们选择了开源软件VirtualBox 作为我们的Hypervisor。
3. 虚拟机操作系统安装接下来，我们需要选择一个操作系统，并在虚拟机上安装它。
在本实验中，我们选择了一款流行的Linux发行版Ubuntu作为我们的操作系统。
在虚拟机中安装Ubuntu十分简单，只需按照提示进行即可。
4. 云平台搭建在完成虚拟机的安装后，我们开始搭建云平台。
云平台可以提供一系列云服务，如云存储、云数据库、云计算等。
在本实验中，我们将搭建一个简单的云存储服务。
首先，我们需要安装并配置一种分布式存储系统，如Ceph。
然后，配置Ceph集群，并将它们与云平台进行集成。
接着，我们需要编写相应的代码，实现文件的上传、下载和删除等功能。
最后，我们测试云存储服务的性能和可靠性。
三、实验过程1. 硬件环境准备我们选择了一台配备Intel Core i7处理器和32GB内存的服务器作为我们的云平台。
这台服务器支持虚拟化技术，可以满足我们的需求。
2. 虚拟化环境搭建我们下载并安装了VirtualBox软件，并按照官方文档进行了配置。
VirtualBox 提供了一个直观的图形界面，可以方便地管理虚拟机。
3. 虚拟机操作系统安装我们下载了Ubuntu的ISO镜像，并在VirtualBox中创建了一个新的虚拟机。
然后，我们按照安装向导的提示，完成了Ubuntu的安装。
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实验报告总结
hadoop实验报告总结Hadoop是一个大数据处理框架，它可以处理 petabyte 级别的数据存储和处理。
在大数据时代，Hadoop 的使用越来越普及，因此学习和掌握 Hadoop 成为了当今大数据从业人员的必修课。
本实验报告旨在介绍 Hadoop 的使用，以及在使用过程中所遇到的问题和解决方法。
我们需要了解 Hadoop 的基本架构。
Hadoop 的基本组成部分包括 HDFS（Hadoop Distributed File System），MapReduce，YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。
HDFS 是一个用于存储和管理大数据的分布式文件系统，MapReduce 是一种用于分布式数据处理的编程模型，YARN 则是一个资源管理系统。
这三个组成部分相互配合，使得Hadoop 可以完成大数据存储和处理的任务。
在本次实验中，我们主要使用 HDFS 和 MapReduce 进行操作。
在使用 HDFS 进行操作之前，我们需要了解 HDFS 的基本概念和几个关键点。
HDFS 的文件以块的形式存储在不同的数据节点中，每个块的大小默认为 128MB。
每个文件至少会存储在三个数据节点中，以确保数据的容错性和高可用性。
HDFS 还具有很好的扩展性，可以根据需要增加更多的数据节点。
在使用 HDFS 进行操作时，我们可以使用 Hadoop 自带的命令行界面或者使用 GUI工具，如 Apache Ambari。
在本次实验中，我们使用了 Hadoop 自带的命令行界面进行操作。
在操作中，我们通过以下几个步骤实现了文件的上传、下载和删除操作：1. 使用命令 `hdfs dfs -put` 上传文件到 HDFS 上。
2. 使用命令 `hdfs dfs -get` 从 HDFS 上下载文件到本地。
3. 使用命令 `hdfs dfs -rm` 删除 HDFS 上的文件。
在使用 HDFS 时还需要注意以下几个关键点：1. 在上传文件时需要指定文件的大小和副本数，默认情况下副本数为 3。
云计算实验报告
云计算实验报告一、实验目的本次云计算实验的主要目的是深入了解云计算的基本概念、架构和关键技术，并通过实际操作和实验数据的分析，亲身体验云计算带来的优势和应用场景。
二、实验环境为了进行本次实验，我们搭建了以下实验环境：1、云服务提供商：选择了_____云服务平台，其提供了丰富的云计算资源和服务。
2、操作系统：使用了_____操作系统。
3、开发工具：选用了_____开发工具集，包括代码编辑器、调试工具等。
三、实验内容（一）云计算服务的创建与配置1、创建虚拟机实例登录到云服务控制台，按照向导创建了一个虚拟机实例。
在创建过程中，选择了合适的操作系统镜像、实例规格（CPU、内存、存储等）和网络配置。
成功创建虚拟机实例后，通过远程连接工具登录到虚拟机，进行了基本的系统配置和环境搭建。
2、存储资源的分配与管理创建了云盘存储，并将其挂载到虚拟机实例上。
通过控制台设置了存储的容量、性能参数和访问权限。
对存储中的数据进行了读写操作，测试了存储的性能和稳定性。
3、网络资源的配置为虚拟机实例配置了公网 IP 和安全组规则，实现了外部网络的访问和安全防护。
搭建了虚拟私有云（VPC），将多个虚拟机实例划分到不同的子网中，并设置了网络路由和访问控制策略。
（二）云计算应用的部署与测试1、 Web 应用的部署在虚拟机实例上部署了一个简单的 Web 应用，使用了_____ Web 服务器和_____数据库。
通过域名访问 Web 应用，测试了其响应时间、并发处理能力和稳定性。
2、大数据处理任务的运行利用云计算平台提供的大数据服务，运行了一个数据处理任务，对大量的数据进行了分析和计算。
监控了任务的执行进度和资源使用情况，评估了云计算在大数据处理方面的性能和效率。
（三）云计算的弹性扩展与负载均衡1、弹性扩展实验模拟了业务负载的增加，通过控制台自动扩展了虚拟机实例的数量和资源规格。
观察了系统在扩展过程中的性能变化，验证了云计算的弹性扩展能力。
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。
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。
- 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)。
Hadoop云计算平台实验报告V1.1目录1实验目标 (3)2实验原理 (4)2.1H ADOOP工作原理 (4)2.2实验设计 (6)2.2.1可扩展性 (6)2.2.2稳定性 (7)2.2.3可靠性 (7)3实验过程 (9)3.1实验环境 (9)3.1.1安装Linux操作系统 (10)3.1.2安装Java开发环境 (14)3.1.3安装SSH (15)3.1.4配置网络 (15)3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19)3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19)3.1.7配置Slaves节点 (23)3.1.8格式化Hadoop系统 (23)3.1.9启动Hadoop集群 (23)3.22．实验过程 (25)3.2.1可扩展性 (25)3.2.1.1动态扩展 (25)3.2.1.2动态缩减 (27)3.2.2稳定性 (28)3.2.3可靠性 (31)3.2.4MapReduce词频统计测试 (32)4实验总结 (35)1. 掌握Hadoop安装过程2. 理解Hadoop工作原理3. 测试Hadoop系统的可扩展性4. 测试Hadoop系统的稳定性5. 测试Hadoop系统的可靠性2.1Hadoop工作原理Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。
Hadoop框架中最核心的设计就是：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（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。
HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。
HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。
HDFS的结构示意图见图1。
NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。
DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。
NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。
从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。
NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。
它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。
DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。
在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
图1 HDFS体系结构示意图客户端要访问一个文件，首先从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表；然后直接与相应的DataNode建立连接并读取文件数据。
数据流不经过NameNode节点。
Hadoop通过MapReduce进行海量数据处理，它是一个并行处理大规模数据的软件框架。
MapReduce的设计思想基于“移动计算靠近存储”，在面向海量数据处理的技术中，通过网络将数据传输到用于计算的节点所消耗的开销远大于处理数据所需要的开销，而MapReduce 将数据的处理任务交给了存储该数据的节点，避免了数据传输所带来的开销。
MapReduce的根源是函数性变成种的map和reduce函数，它由两个包含多个实例（许多的Map和Reduce）的操作组成。
Map函数接收一组数据并将其转换成一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应于一个键/值对。
Reduce函数接收Map函数生成列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。
MapReduce的数据处理流程示意图如图2所示：MapReduce也采用C/S架构，其中JobTracker负责作业调度，TaskTracker负责任务执行。
用户提交基于MapReduce变成规范的作业之后，JobTracker根据作业的输入数据的分布情况（在HDFS之中），将Map任务指派到存储这些数据块的DataNode上执行（DataNode 也充当了TaskTracker），Map完成之后会根据用户提交的Reduce任务数对中间结果进行分区存储在Map任务节点本地的磁盘，执行Reduce任务的节点（由JobTracker指派）通过轮询的方式从各Map节点拉取Reduce的输入数据，并在Reduce任务节点的内存进行排序后进行合并作为reduce函数的输入，输出结果又输出到HDFS中进行存储。
图2 MapReduce数据处理流程示意图除了HDFS和MapReduce这两个核心子项目之外，Hadoop还包括Hbase和Hive以及Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等项目。
其中Hbase是一个分布式的基于列（列族）存储的数据库，它使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量是计算和点查询。
Hive一个分布式的数据仓库，使用HDFS进行数据存储，并提供基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业）用于查询数据。
2.2实验设计本实验主要是针对Hadoop系统的可扩展性、稳定性、可靠性，其中主要针对HDFS进行测试，最后给出MapReduce的一个词频统计的实例。
2.2.1可扩展性Hadoop系统支持系统的动态扩容，只需要修改修改各节点的slaves文件，将需要添加的数据或计算节点加入进来，或者删掉需要注销的数据或计算节点即可，只要新加入的节点已经成功配置了Hadoop，那么就可以通过启动新的节点来实现动态扩容；对于删除节点，跟添加节点类似，将slave配置信息中删除该节点，然后在停掉该节点的数据服务即可。
有的时候，需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。
我们可以采用下面的过程来实现Hadoop系统的动态扩展而不用重启集群。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（Datanode或者Tasktracker则可跳过）2.在新机器上进入hadoop安装目录$bin/hadoop-daemon.sh start datanode$bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker3.在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：对于要删除某一个节点，我们可以执行如下过程，而不需重启服务器：1．从conf/slaves文件中移除该节点2．在待移除节点上执行如下指令$bin/hadoop-daemon.sh stop datanode$bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker3. 在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：$bin/hadoop balancer2.2.2稳定性Hadoop系统架构在通用商用机上，HDFS的设计思想将普通硬件故障视为常态，个别机器的故障不影响系统的正常运行。
通过将足够大文件上传到HDFS上，使文件散布到多个节点上，然后通过人为切断某一台机器的网络，如果系统还能正常提供服务，则说明系统是稳定的，因为本系统只有3个数据节点，副本数设定为2，所以只能切断一台服务器来验证系统的稳定性。
当系统规模足够大的时候，文件散布的更加分散，可以允许更多的机器故障。
2.2.3可靠性因为Hadoop的文件系统采用了多副本技术保证了数据的可靠性，如果发生了副本损害或者副本丢失，用户仍然可以通过其他副本进行数据访问和数据操作，从而保证数据的可靠性。
HDFS的NameNode有一个后台进程进行文件块的扫描，如果当前某一个数据块的副本数低于系统设定的安全阈值，那么NameNode就会启动相关进程，完成副本的复制，直到副本数达到安全阈值的要求。
可以通过分析数据分布，或者通过MapReduce进行词频统计来验证数据的可靠性。
3实验过程3.1实验环境设计Hadoop实验平台之前，在考虑一般用户或者中小企业不可能购买和安置大量服务器的情况下，要学习Hadoop的最佳方式就是通过虚拟平台来仿真云计算系统分布式运行的工作模式。
在虚拟技术支持下，只需要一台够强力的计算机，然后在其上运行Virtual Box、Xen或者VMware之类的虚拟软件，依照计算机本身的能力，虚拟出3-5台Linux操作系统，每一个虚拟操作系统上都运行Hadoop系统，就可以完成一个小型的Hadoop实验平台。
考虑到实验室的计算机的硬件配置不高以及实验室作为公共实验环境，计算机都安装了Windows 操作系统的实际情况，我们只能通过在每台计算机上安装虚拟软件，通过虚拟软件安装虚拟的linux操作系统，然后在操作系统中安装Hadoop系统，通过各个虚拟linux操作系统的互连，完成Hadoop实验平台的搭建。
Hadoop实验平台配置方式如图3所示：图3 Hadoop实验平台配置方式Hadoop当前的运行平台为Linux，至于Win32平台则还在开发阶段，尚不成熟，因此，在Windows物理机上通过虚拟软件采用Ubuntu散布套件来安装Linux，然后将Hadoop构建与Linux平台之上，是一种最简单的方式，各个虚拟Linux系统上都必须装有如下软件： Ubuntu Linux操作系统●Hadoop云计算系统●Java 6开发环境由于各个物理机均采用同构的方式进行安装，所以只需要安装一台虚拟机，然后将虚拟机文件拷贝到其他机器上，进入linux虚拟系统，修改相关配置信息即可。
3.1.1安装Linux操作系统首先需要Ubuntu操作系统的ISO镜像，可以去Ubuntu的官方网站下载：. 我们下载的是Ubuntu 10.10 32bit Desktop版。
启动WMware软件，点击“File”菜单，选择“Create a New Virtual Machine”菜单项，弹出New Virtual Machine Winzard对话框如下图所示：选择“Installer disc image file(iso)”选项，通过“Browser”安装选中需要使用的Ubuntu操作系统的ISO文件（也可以通过Ubuntu的安装光盘进行安装，此略）。
单击“next”，出现用户名及密码设定对话框，如下图所示：在文本输入框中分别输入用户名以及用户密码等，点击“next”，出现配置节点名以及虚拟机系统在本地磁盘的存放路径的对话框，如下图所示：点击“next”，出现配置磁盘容量的对话框，此对话框指定Ubuntu操作系统的磁盘空间，不能超过本地磁盘分区剩余的可用空间。