Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
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 案例
hadoop 案例Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以帮助处理大规模数据集的存储和处理。
以下是一个关于如何实施Hadoop的案例。
这个案例是一个假设的电商公司，他们需要处理和分析大量的销售数据，以了解他们的销售情况和顾客行为。
他们决定使用Hadoop来帮助他们完成这项任务。
首先，该公司收集了来自不同销售平台的大量数据，包括用户的交易记录、产品信息、订单数据等。
这些数据以不同的格式（如文本文件、CSV、JSON等）存储在不同的数据源中。
接下来，该公司将使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）将这些数据存储在集群中。
Hadoop的分布式文件系统具有容错性和高可用性的特性，能够应对大规模的数据存储需求。
然后，该公司使用Hadoop的MapReduce功能来处理和分析这些数据。
他们首先编写了一个MapReduce作业，用于读取和解析原始数据，并将其转换为可以进行进一步分析的格式。
在这个过程中，他们使用了Hadoop提供的各种库和工具，如Hadoop Streaming、Hive、Pig等。
接着，该公司使用Hadoop的集群计算能力来执行这个MapReduce作业。
该作业会被分配到集群中的多个节点上并行执行，以提高处理速度和效率。
该公司还可以根据需要调整集群的规模，以满足不同的计算需求。
最后，该公司使用Hadoop的结果存储和可视化功能来存储和展示分析结果。
他们可以将结果存储在HDFS中，以便随时访问和查询。
此外，他们还可以使用Hadoop的数据可视化工具，如Apache Zeppelin、Tableau等，来创建各种报表和图表，以帮助他们更好地理解和分析数据。
通过使用Hadoop，该公司能够有效地存储、处理和分析大规模的销售数据。
他们可以更好地了解他们的销售情况和顾客行为，以便做出更明智的业务决策。
此外，Hadoop的分布式计算能力还使他们能够快速处理和分析大量的数据，提高了处理效率和准确性。
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。
XXX大数据平台系统测试报告
XXX大数据平台系统测试报告目录1性能测试报告 (6)1.1测试目标 (6)1.2测试内容 (6)1.3测试环境 (6)1.4测试过程和结果 (8)2TPC-DS测试报告 (11)2.1测试目标 (11)2.2测试内容 (11)2.3测试环境 (13)2.4测试过程和结果 (13)3量收迁移验证性测试报告 (15)3.1测试目标 (15)3.2测试内容 (15)3.3测试环境 (15)3.4串行执行情况 (16)3.5并行执行情况 (17)3.6生产表数据规模 (18)3.7测试结果 (20)4某银行性能测试报告 (21)4.1测试目标 (21)4.2测试内容 (21)4.3测试环境 (21)4.4测试过程和结果 (22)1性能测试报告1.1测试目标运营商手机上网记录查询系统案例，以某运营商为例，日均上网记录数近10亿条，每月数据量近9TB，移动互联网用户快速增加，智能终端迅速普及、户均流量显著增长，上网记录数据将进一步猛增，每6个月，流量翻一番，如此大的数据量已经超越了传统关系型数据库可管理的容量上限，关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降。
通过本测试，验证星环科技成熟稳定的商用Hadoop平台，是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。
1.2测试内容1）存储节点数和存储量验证；2）并发加载数据的效率验证；3）分别选取简单查询（短信话单查询），单表统计（某天某客户通话次数），大表关联统计（统计指定用户的上网记录）三个应用场景验证产品性能。
1.3测试环境软硬件环境配置如下：表9-1 服务器配置部署环境如下：表9-2 集群配置网络拓扑情况如下：图9-1 拓扑结构图1.4测试过程和结果1）现有HDFS集群已被占用10.5PB，3个副本，压缩率在1/3左右，因此实际HBase 表数据也已经有3.5PB左右。
目前数据存放6个月，每天导入日志数据在21TB左右，每月导入新增日志数据量为630TB，近一个月为常用热数据，数据量增长较快。
hadoop案例
hadoop案例Hadoop案例。
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它为处理大规模数据提供了良好的解决方案。
在各行各业中，Hadoop都有着广泛的应用。
本文将介绍几个Hadoop的典型案例，以便更好地理解Hadoop在实际中的应用。
首先，Hadoop在搜索引擎中的应用是非常典型的。
像百度、谷歌这样的搜索引擎每天都要处理海量的数据，包括网页内容、用户查询等。
Hadoop的分布式存储和计算能力使得这些搜索引擎可以快速地索引和检索海量数据，从而提供给用户更加快速、准确的搜索结果。
同时，Hadoop还能够对用户行为进行分析，从而不断优化搜索结果的质量和用户体验。
其次，Hadoop在社交网络中的应用也是非常重要的。
像Facebook、Twitter这样的社交网络每天都要处理大量的用户信息、图片、视频等。
而Hadoop的分布式存储和计算能力可以帮助这些社交网络快速地存储和处理这些海量数据，从而实现用户之间的快速互动和信息的快速传播。
同时，Hadoop还可以对用户的行为和兴趣进行分析，从而为社交网络提供个性化的推荐和广告服务。
另外，Hadoop在金融领域的应用也是非常值得关注的。
银行、证券公司等金融机构每天都要处理大量的交易数据、用户信息等。
而Hadoop的分布式存储和计算能力可以帮助这些金融机构快速地分析用户的交易行为、风险管理等。
同时，Hadoop还可以帮助金融机构进行反欺诈、反洗钱等工作，从而保障金融交易的安全和稳定。
最后，Hadoop在物联网领域的应用也是非常重要的。
随着物联网设备的不断增加，各种传感器产生的数据量也在不断增加。
而Hadoop的分布式存储和计算能力可以帮助物联网平台快速地存储和分析这些海量数据，从而实现对物联网设备的实时监控和管理。
综上所述，Hadoop在各行各业中都有着广泛的应用，包括搜索引擎、社交网络、金融领域、物联网等。
它的分布式存储和计算能力为处理大规模数据提供了良好的解决方案，为各行各业提供了更加高效、快速、安全的数据处理和分析能力。
hadoop案例
hadoop案例Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
它能够将大量的数据分布在多个计算机节点上进行处理，从而加快数据处理的速度，并提高系统的容错性和可靠性。
下面将介绍一个应用Hadoop的案例。
某公司是一家电商企业，拥有庞大的用户数据和销售数据。
由于数据量过大，传统的数据库管理系统已经无法满足公司的需求。
为了更好地处理和分析这些数据，公司决定使用Hadoop 进行数据处理和存储。
首先，公司使用Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）存储海量的数据。
与传统的文件系统不同，HDFS将数据切分成多个数据块，并分布在多个节点上存储，从而提供了高度可扩展性和可靠性。
通过HDFS，公司可以将数据存储在集群中，而无需担心单一节点的容量限制和数据丢失的问题。
接下来，公司使用Hadoop的批处理计算框架MapReduce对数据进行处理和分析。
MapReduce是Hadoop的核心技术之一，它能够将大规模的数据分成多个小任务，然后并行地在多个节点上进行计算，最后将计算结果合并在一起。
通过MapReduce，公司可以快速地对大量数据进行复杂的计算，例如用户行为分析、销售数据统计等。
此外，公司还使用Hadoop的分布式数据库HBase对实时的数据进行存储和查询。
HBase是一个分布式的、稀疏的、高可靠性的列存储数据库，能够满足高速读写和海量数据存储的需求。
通过HBase，公司可以实时地查询用户数据和销售数据，并进行实时的业务决策和反馈。
最后，公司使用Hadoop的可视化工具和报表系统对数据进行可视化展示。
Hadoop提供了一系列的工具和框架，例如Hive、Pig和Impala，可以将数据可视化为图表、报表和仪表盘，用户可以通过这些工具进行数据分析、数据挖掘和业务洞察。
通过使用Hadoop，该公司能够更好地处理和分析大规模的用户数据和销售数据。
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。
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。
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1.1.1.1.1
硬件配置分为两类：管理节点(master node)与计算节点(worker node)。
管理节点配置(2)
CPU
Intel® Xeon® E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz(40 vcore)
计算节点(worker node)：用于运行计算类型后台进程，包括DataNode、NodeManager、RegionServer等。在集群规模较小时，也可以将Zookeeper部署到计算节点上(注意Zookeeper对机器性能比较敏感。若部署Zookeeper，机器上必须预留足够的资源)；
公共设施节点(infrastructure node)：提供基础软件服务，比如DNS、NFS (如果需要的话)。该节点同时也被用于运行Cloudera Manager、Hue以及Cloudera Manager与Hive需要使用的数据库实例(比如MySQL)；
内存
16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width(128GB)
网络
Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
磁盘(操作系统)
600GB 10K RPM SAS 6Gbps 2.5in Hot-plug Hard Drive(1.2TB)
磁盘(存储)
1TB 7.2K RPM NLSAS 6Gbps 2.5in Hot-plug HaБайду номын сангаасd Drive(6TB)
计算节点配置(4)
CPU
Intel® Xeon® E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz(40 vcore)
内存
16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width(256GB)
网络
Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
磁盘(操作系统)
600GB 10K RPM SAS 6Gbps 2.5in Flex Bay Hard Drive(1.2TB)
从规划的角度出发，Cloudera具有一套对Hadoop系统架构的推荐配置，包括节点(种类及数量)规划、数据存储规划、操作系统配置等等。
节点种类
Cloudera建议在生产系统中部署4种类型的节点：
管理节点(master node)：用于运行Hadoop管理类型的后台进程，包括NameNode,、Standby NameNode、Resource Manager等。同时管理节点也被用于运行Zookeeper、JornalNodes等辅助性(比如同步)的后台进程。根据集群的规模，这些后台进程可以运行在同一台服务器上，或者不同的服务器上。考虑到后续的扩展，一般建议使用至少3台服务器作为管理节点；
Hadoop集群中的所有机器必须使用同样的时间(包括时区)。Cloudera建议使用网络时间协议(Network Time Protocol，简称NTP)作集群间节点的时间同步。
Cloudera一般建议用户关闭SELinux。某银行并不使用SELiunx。
Cloudera一般建议用户关闭IP tables (防火墙)。某银行要求使用IP tables。为了保证集群中服务的正常通信，需要在集群机器上打开相应端口保证集群服务可以绕过防火墙。具体端口号参见官方文档
磁盘(存储)
1TB 7.2K RPM NLSAS 6Gbps 2.5in Hot-plug Hard Drive(24TB)
1.1.1.1.2
操作系统
Redhat, RHEL 6.6
JAVA SDK
JDK 1.7
Hadoop商业发行版
EDH 5.3.2, EDH 5.3.3, EDH 5.4.0
1.1.1.1.3
验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等；
验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面；
验证产品对资源分配的控制与调度；
验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等；
验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。
Hadoop大数据平台
测试报告及成功案例
1
1
某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH)是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括：
操作系统
Cloudera建议在生产系统中使用Cloudera Manager与CDH所支持(经过全面测试)的操作系统。目前EDH 5.4前的版本官方支持RHEL6.5，EDH 5.4+支持RHEL 6.6。目前某银行系统普遍采用RHEL 6.6。
域名正向/反向解析通过DNS执行。管理节点域名为hods-n01和hods-n02；计算节点域名为hods-d01、hods-d02、hods-d03和hods-d04。
边缘节点(edge node)：具有外网IP以及Hadoop集群内网IP。该节点不部署任何Hadoop后台进程。但是具有访问Hadoop服务的所有配置文件。普通用户只被允许通过边缘节点使用Hadoop服务。
数据存储考虑
考虑到Hadoop通过数据块(Block) 的复制实现数据的高可用性。在规划数据存储空间时，需要特别注意。默认情况下，Hadoop分布式文件系统使用3备份进行数据存储。因此如果需要存储1TB的数据，集群至少需要3TB的存储空间。另外，MapReduce执行过程中需要临时文件目录保存中间计算结果，在一般情况下Cloudera建议分配10%~ 25%的磁盘总空间用于临时文件的存储。