分布式数据库大作业
分布式数据库的实现及其应用
分布式数据库的实现及其应用随着互联网的快速发展和信息化的普及，数据量大幅度增长，传统的中心化数据库管理系统已经不能满足现代应用的需求。
分布式数据库因其具有高可用性、可扩展性和容错性的特点，成为了当前大规模应用的主流技术之一。
本文将从分布式数据库的概念和实现原理入手，详细探讨分布式数据库的实现及其应用。
一、分布式数据库的概念及特点1.1分布式数据库的概念分布式数据库是指数据存储在不同的地理位置上，通过计算机网络互连，实现数据的分布式存储和管理。
它不同于传统的中心化数据库，数据存储在同一台计算机上，分布式数据库的数据可以存储在多台计算机上，各台计算机之间通过网络互联。
1.2分布式数据库的特点（1）高可用性分布式数据库系统中的数据可以在不同的节点上进行存储和访问，可以减少单点故障的影响，提高整个系统的可用性。
（2）可扩展性分布式数据库系统可以根据需要动态添加节点，实现系统的横向扩展，从而满足不断增长的数据存储需求。
（3）容错性分布式数据库系统可以通过复制数据或者备份数据的方式，提高数据的容错能力，一旦某个节点发生故障，可以通过其他节点提供的备份数据进行恢复。
（4）性能和负载均衡分布式数据库系统能够通过合理的数据分片和数据分发策略，实现负载均衡和数据访问的并行处理，提高系统的性能。
二、分布式数据库的实现原理2.1数据分片数据分片是指将数据库中的数据按照一定的规则划分成若干独立的部分，每个部分被存储在不同的节点上。
常用的数据分片策略包括：哈希分片、范围分片和复制分片。
（1）哈希分片哈希分片是将数据的主键或者某个特定字段进行哈希计算，根据哈希值的范围将数据分配到不同的节点上。
这种方式可以保证数据的均匀分布，但是在需要进行范围查询时效率较低。
（2）范围分片范围分片是根据数据的某个特定字段的取值范围将数据进行划分，每个节点负责存储一定范围内的数据。
这种方式适合于需要进行范围查询的场景，但是需要考虑数据的均匀分布。
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库面临的困境也愈发明显：数据量巨大，存储和处理速度变慢；数据来源种类越来越多，单一的数据库处理效率低下；应用场景越来越复杂，需要更加灵活的数据处理方式。
这样一来，分布式数据库则成为了一个值得深入探究的方向。
本文将从以下三个方面来介绍分布式数据库技术在大数据中的应用：一、分布式数据库的定义和原理；二、分布式数据库在处理大数据中的应用优势；三、分布式数据库技术在实际应用中的案例分析。
一、分布式数据库的定义和原理分布式数据库，顾名思义，就是分布式的数据库。
分布式，是指将一个数据集合分散到多个节点上进行存储与处理，而这些节点之间通过网络连接来进行通信。
分布式数据库不同于传统的集中式数据库系统，它是由多个节点组成，每个节点可以独立存储和处理数据，并与其他节点协作完成数据存储和处理的任务。
分布式数据库系统核心的原理就是数据的分割和分配，这个过程是分布式数据库必须具备的必要条件。
一方面要保证分割的数据能被不同的节点分配；另一方面，在不同的节点上分割的数据之间要进行协调和管理，保证数据的一致性和可靠性。
因此，分布式数据库的设计需要考虑数据如何分配，如何保证数据的一致性，并具备高可靠性和高可扩展性。
1、高可靠性。
分布式数据库将数据分散在不同的节点上，当某个节点遭到故障或者网络出现问题时，整个数据集合仍然可以保持可用和可靠。
分布式数据库带来的高可靠性对于对数据完整性要求高的企业来说，具有很大的价值。
2、高可扩展性。
一般来说，当数据量在单机数据库中难以处理时，可以通过集群方式实现扩容，但是在分布式数据库中，更加方便和快捷。
只需要将新节点添加到原有分区中，就能够实现横向扩展，同时，分布式系统还支持纵向扩展，系统提升能力的方式不止一种。
3、高性能。
分布式数据库可以充分发挥网络带宽和硬件设备的优势，将庞大的数据拆分成多个部分，各个节点可以独立地对其进行处理，从而将数据处理成多个部分。
分布式数据库优化考试
分布式数据库优化考试（答案见尾页）一、选择题1. 分布式数据库中，什么是读写分离？A. 读操作和写操作分别在不同的数据库服务器上进行B. 将多个数据库服务器分为主服务器和从服务器，主服务器处理写操作，从服务器处理读操作C. 通过数据分片技术将数据分布到多个数据库服务器上D. 使用缓存技术提高查询性能2. 在分布式数据库中，什么是分库分表？A. 将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库，以提高性能和可扩展性B. 将一个数据库表拆分成多个较小的表，以提高查询性能C. 将多个数据库服务器合并为一个高性能的数据库服务器D. 使用分布式事务解决分布式数据一致性问题3. 什么是分布式数据库中的CAP理论？A. 一致性、可用性和分区容错性无法同时满足B. 一致性、可用性和分区容错性可以同时满足C. 一致性、可用性和分区容错性之间存在权衡D. 分布式数据库的性能只取决于单个服务器的性能4. 在分布式数据库中，什么是全局事务？A. 跨多个数据库服务器执行的事务B. 由多个用户或应用同时执行的事务C. 保证数据库事务的原子性、一致性、隔离性和持久性的特性D. 仅涉及单个数据库服务器的事务5. 分布式数据库中的数据一致性是指什么？A. 数据在多个节点之间保持一致的状态B. 数据在单个节点上保持一致的状态C. 数据在所有节点上保持一致的状态D. 数据在特定时间点保持一致的状态6. 在分布式数据库中，什么是复制策略？A. 决定哪些数据需要复制到哪些节点的策略B. 决定哪些节点需要复制数据的策略C. 决定如何复制数据的策略D. 决定何时复制数据的策略7. 分布式数据库中的负载均衡是指什么？A. 将写操作分散到多个数据库服务器上，以平衡写入负载B. 将读操作分散到多个数据库服务器上，以平衡读取负载C. 将数据和查询分散到多个数据库服务器上，以平衡性能和负载D. 将数据存储在不同的节点上，以平衡数据管理和访问负载8. 在分布式数据库中，什么是分布式锁？A. 一种用于同步多个节点上的数据访问的机制B. 一种用于保护数据不被修改的机制C. 一种用于确保数据一致性的机制D. 一种用于限制并发访问的机制9. 分布式数据库中的数据分片是指什么？A. 将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库，以提高性能和可扩展性B. 将一个数据库表拆分成多个较小的表，以提高查询性能C. 将多个数据库服务器合并为一个高性能的数据库服务器D. 使用缓存技术提高查询性能10. 在分布式数据库中，什么是灰度发布？A. 一种用于评估新功能或更改的影响的方法B. 一种用于测试新功能或更改的方法C. 一种用于逐步推出新功能或更改的方法D. 一种用于减少风险的方法11. 分布式数据库中，什么是主键和外键？它们各自的作用是什么？A. 主键是唯一的，用于标识数据库中的每条记录。
数据库大作业(全·参考答案)
《数据库原理与应用》综合设计任务书前言《数据库原理与应用》课程的重点知识模块包括：1）数据库设计、2）用SQL实现建库、建表、查询、更新、和创建视图、3）存储过程和触发器设计。
针对这三个应用能力，用一个案例作为背景，布置三次大作业。
在校大学生都能理解“图书管理系统”的应用场合和业务流程。
因此，以图书管理系统作为案例来布置作业，可以降低业务分析难度，让学生将主要精力放在知识消化与技术应用上。
本文档包括四个部分。
第一部分描述系统的需求，第二部分提出E-R模型设计和关系模型设计的任务；第三部分提出在SQL Server中，用SQL语句来建库、建表、查询、更新数据、创建视图的任务；第四部分，根据应用需求、安全需求和数据完整性要求，提出设计存储过程和触发器的任务。
每个任务之前，都给出了完成任务所需要掌握的关键知识点，学生可以在对这些知识点进行复习的基础上完成任务，每个任务是一次大作业。
第一部分案例的需求描述本部分描述“图书管理系统”的需求，学生通过阅读本部分内容，了解系统的功能要求、运行环境，对系统所需的数据有总体认识，作为三次作业的基础。
1.2 需求分析1）功能需求图1-1：功能需求示意图教师信息管理：用于教师基本资料的增删改查。
图书信息管理：用于图书基本信息的增删改查，分类统计图书册数和价值。
借书登记：记录借书时间、所借图书、借书人、办理人。
还书登记：记录还书时间、所还图书、还书人、办理人。
催还：查询借阅逾期的借书信息，给借书人发电子邮件，给借书人的部门打电话。
2）运行环境要求图1-2：运行环境拓扑图系统采用C/S模式，有两台PC和一台服务器，联成一个局域网。
PC上安装图书管理软件的客户端，服务器上安装DBMS，服务器也可由两台PC中的一台来代替。
第二部分作业1——E-R模型与关系模型设计（满分8分）本部分的任务是：在需求分析的基础上，进行E-R图设计，然后将E-R模型转换为关系模型。
任务：1）根据需求描述，绘制E-R图。
分布式数据库原理及应用
分布式数据库原理及应用1. 什么是分布式数据库说到分布式数据库，咱们得先明白这个“分布式”到底是个啥。
简而言之，分布式数据库就像是一家连锁餐厅，在全国各地都有分店。
每个分店都有自己的厨师、菜单和顾客，但它们又都能共享一些重要的信息，比如供应商、食材等。
这样一来，即使某个分店临时关门，其他分店也能照样运营，数据一点都不会掉链子，听起来是不是很赞？那么，分布式数据库和传统数据库有什么不同呢？传统数据库就像一位专心致志的单身汉，所有的数据都在一个地方，想吃什么都得回家查看。
但是，分布式数据库则更像一个忙碌的家庭，各种数据被分散到不同的地方。
好处是，每个地方都能独立工作，互不影响，效率自然是蹭蹭往上涨。
2. 分布式数据库的优点2.1 可靠性说到可靠性，这可是分布式数据库的一大亮点。
想象一下，如果你的数据只存储在一个地方，那一旦发生意外，数据可就全没了。
但分布式数据库就像一群可靠的朋友，互相帮忙，数据在多个地方备份，哪怕一两个地方出现问题，其他地方的数据依然安全无虞，简直是“心有灵犀”！2.2 扩展性再来聊聊扩展性，分布式数据库可真是个灵活的小家伙。
假设你的业务蒸蒸日上，客户越来越多，传统数据库可能就会撑不住。
但是分布式数据库就像一个不断扩张的“宇宙”，你只需加点“星星”（节点），就能轻松应对更大的流量，简直是“随叫随到”。
3. 分布式数据库的应用场景3.1 电商平台我们生活中最常见的分布式数据库应用，非电商平台莫属。
想想那些大型的电商网站，黑五、双十一那几天，流量可谓是瞬间爆表！这时候，分布式数据库就派上了用场。
它能在各个地方同时处理订单，保证每个客户的购物体验都没问题，简直像一位灵活的“超人”！3.2 社交网络还有社交网络，想想你一天要发多少条朋友圈、点赞多少个评论。
背后支撑这一切的，正是强大的分布式数据库。
数据在不同的服务器上流转，让你无论身处何地，都能顺畅地交流。
就像是在和朋友聊八卦，随时随地、畅所欲言！4. 未来展望当然，分布式数据库的未来也是非常光明的。
分布式数据库的设计与实现
分布式数据库的设计与实现分布式数据库是一种将数据存储在不同的物理节点上的数据库系统。
它通过将数据分散存储在多个服务器上，以实现高可用性、高性能和横向扩展等优势。
本文将介绍分布式数据库的设计与实现的方法和原则。
一、概述分布式数据库设计的目标是实现数据的分布式存储和访问，同时保证数据的一致性、可靠性和性能。
它通常可以分为两个部分：分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDMS）和数据分布策略。
二、DDMS设计与实现1. 数据切分在设计分布式数据库时，首先需要将数据按照一定的规则进行切分，将其分散存储在多个节点上。
常见的数据切分方法有垂直切分和水平切分两种。
- 垂直切分：按照业务模块将数据库表进行切分，使得每个节点只存储一部分表的数据。
这样可以减少单一节点的负载，提高系统性能和可用性。
- 水平切分：按照某个列或一组列的数值范围将表的数据划分成多个部分，分别存储在不同的节点上。
这样可以实现数据的负载均衡和横向扩展。
2. 数据复制在分布式数据库中，为了保证数据的可靠性和高可用性，一般会对数据进行复制存储。
常见的数据复制方法有主从复制和多主复制两种。
- 主从复制：一个节点作为主节点负责接收和处理所有的写入请求，其他节点作为从节点负责复制主节点的数据，并处理读取请求。
这样可以提高系统的读取性能和可用性。
- 多主复制：多个节点都可以处理读写请求，并相互之间进行数据同步。
这样可以提高系统的写入性能和可用性。
3. 数据一致性在分布式数据库中，由于数据的复制和分布式存储，会导致数据的一致性问题。
为了解决这个问题，可以采用一致性哈希算法来确定数据存储的位置和复制的节点。
同时，可以使用副本一致性协议来实现数据的一致性。
- 一致性哈希算法：将数据的键值通过哈希函数映射到一个统一的Hash环上，根据节点在环上的位置确定数据的存储节点。
这样可以实现动态添加和删除节点时的数据迁移。
分布式数据库管理实验报告
分布式数据库管理实验报告一、引言随着互联网和大数据技术的迅速发展，传统的集中式数据库管理系统已经无法满足日益增长的数据处理需求。
分布式数据库管理系统应运而生，能够将数据分散存储在不同的节点上，并实现数据的有效管理和处理。
本实验旨在通过对分布式数据库管理系统的实验操作，深入了解其工作原理和应用场景。
二、实验目的1. 了解分布式数据库管理系统的基本概念和特点；2. 掌握分布式数据库管理系统的架构和工作原理；3. 能够使用实际案例进行分布式数据库管理系统的操作。
三、实验内容1. 搭建分布式数据库管理系统的实验环境；2. 创建分布式数据库并进行数据导入；3. 进行跨节点的数据查询和更新操作；4. 测试分布式数据库管理系统的性能和扩展性。
四、实验步骤1. 搭建实验环境在实验室服务器上安装分布式数据库管理系统软件，并配置节点信息，确保各节点之间可以正常通信。
2. 创建分布式数据库使用SQL语句在不同节点上创建分布式数据库，并将数据导入到对应的表中。
3. 数据查询和更新编写SQL查询语句，可以跨节点进行数据查询操作，并测试分布式数据库系统的读写性能。
4. 性能测试模拟大量的数据操作，测试分布式数据库管理系统在高负载情况下的性能表现，并观察系统的负载均衡能力。
五、实验结果分析通过实验操作，我们成功搭建了分布式数据库管理系统的实验环境，并能够灵活操作数据库中的数据。
在性能测试中，我们发现分布式数据库系统能够有效分担数据处理压力，提高系统的稳定性和可靠性。
六、结论分布式数据库管理系统是当前大数据时代的重要组成部分，能够满足高并发、大规模数据处理的要求。
通过本次实验，我们对分布式数据库管理系统有了更深入的了解，可以更好地应用于实际的数据处理工作中。
七、参考文献1. 《分布式数据库管理系统原理与技术》2. 《大规模分布式存储系统设计与实现》3. 《分布式数据库管理系统性能优化与调优》以上是本次分布式数据库管理实验报告的具体内容，希朓能对您有所帮助。
数据库大作业总结
数据库大作业总结在数据库大作业中，我学到了很多关于数据库设计和实现的知识和技巧。
这次大作业要求我们创建一个完整的数据库系统，包括数据库设计、表结构的创建、数据的插入和查询等。
首先，我学会了如何进行数据库设计。
在设计数据库时，我们需要考虑到数据库的目标和需求，确定数据库的主题和范围。
然后，我们需要分析数据库中的实体和关系，将其转化为实体关系模型（ER模型）。
在ER模型的基础上，我们可以继续进行表结构的设计，确定每个表的字段和数据类型。
在完成数据库设计之后，我学会了如何使用SQL语句创建表结构和插入数据。
SQL语句是数据库管理系统与用户之间进行交互的语言。
通过使用SQL语句，我们可以创建表格、定义字段以及插入数据。
我学会了创建主键和外键，以及如何利用索引来提高查询效率。
接下来，我学会了如何编写SQL查询语句。
通过使用SELECT语句，我们可以从数据库中检索所需的数据。
我学会了使用WHERE子句来过滤数据，使用ORDER BY子句来排序数据，以及使用JOIN语句来连接多个表。
这些查询语句可以帮助我们根据特定条件来获取所需的数据。
在数据库大作业中，我还学会了如何进行数据库的备份和恢复。
数据库的备份是为了防止数据丢失或损坏，可以通过创建数据库的镜像或者将数据导出为文件的方式来进行备份。
而数据库的恢复则是在数据库出现故障或数据丢失时，将备份的数据重新导入到数据库中。
总的来说，通过这次数据库大作业，我对数据库的设计和实现有了更深入的理解。
我学会了如何进行数据库设计，如何创建表结构和插入数据，以及如何编写SQL查询语句。
这些知识和技巧对于我未来的工作和学习都非常有帮助。
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分布式数据库大作业Hadoop MapReduce云计算模型研究学院: 软件学院专业: 软件工程2014年01月02日大连理工大学Hadoop MapReduce云计算模型研究1.引言Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。
充分利用集群的威力高速运算与存储。
简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。
其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。
DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。
HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。
HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。
HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。
Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。
MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。
用以进行大数据量的计算。
对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。
至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。
MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。
MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。
也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。
简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。
Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。
2.MapReduce的基本原理MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。
其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。
Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。
面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。
在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。
适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理[9-10]。
MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性;每个节点会周期性的把完成的工作与状态的更新报告回来。
如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔,主节点(类同Google 中的主服务器)记录下这个节点状态为死亡,并把分配给这个节点的数据发到别的节点。
每个操作使用命名文件的原子操作以确保不会发生并行线程间的冲突;当文件被改名的时候,系统可能会把她们复制到任务名以外的另一个名字上去。
(避免副作用)。
化简操作工作方式很类似,但就是由于化简操作在并行能力较差,主节点会尽量把化简操作调度在一个节点上,或者离需要操作的数据尽可能近的节点上了;这个特性可以满足Google的需求,因为她们有足够的带宽,她们的内部网络没有那么多的机器。
在Google,MapReduce用在非常广泛的应用程序中,包括“分布grep,分布排序,web连接图反转,每台机器的词矢量,web访问日志分析,反向索引构建,文档聚类,机器学习,基于统计的机器翻译、、、”值得注意的就是,MapReduce实现以后,它被用来重新生成Google的整个索引,并取代老的ad hoc程序去更新索引。
MapReduce会生成大量的临时文件,为了提高效率,它利用Google文件系统来管理与访问这些文件。
3.框架的结构与工作流程Mapreduce框架的主要程序分为三种即Master,Map与Reduce。
Master的主要功能有两个,任务的分割与任务的调度。
Master把输入文件切成许多个split,每个split文件一般为几十M。
Master同时还要调度任务监视各个map worker与reduce worker的工作状态,以做出相应的安排。
Master还要监视各个子任务的完成进展情况。
Map的主要功能就是读取经过切割split文件形成一个map任务,分析map任务,得到中间结构并且将同一类型的中间文件存放在同一个区域内等待特定的reduce程序读取。
另外不同的Reduce读取各个Map得到的特定的中间文件,将所有相同的中间文件整合成最后的输出文件。
说明:1、单向箭头表示控制,双向箭头表示控制与反馈2、某些操作中Mapworker硬盘上的key/value在被Reducerworker读取之前可以有combine 操作,将相同key的value合并以减少读取次数3、分散的输出文件也可以合并成一个输出文件而对于有些操作如求最大值则必须合并输出文件才能得到最终结果。
首先输入收据文件被Mapreduce库函数分割成M个split集。
用户定义的程序被拷贝到机群中,其中一个就是master,其它的都就是worker。
M个map任务与R个reduce任务将被分配。
Master负责调度任务与过程监视。
随时检测worker 的工作状况,任务的完成进度。
Map worker每完成一个子任务向master报告。
一个被分配了map任务的worker读取一个split集,该worker从这个split 集中分析出key/value对,然后有map函数来处理这些key/value对并得到中间key/value对,这些key/value对将最终存放在map worker的本地硬盘上。
每完成一个任务报告master。
中间key/value对被存在本地硬盘的R个不同的区域中,由于可能的key值很可能不止R个,故必须利用一个分割函数来划分中间文件,常用的就是散列的方法(如hash(key) mod R)。
保证key值相同的key/value对被存放同一区域中,并且将位置报告给master。
如果同一个key的中间文件多而小可以考虑用cmobine函数在本地进行合并。
当所有的split都被分析完成之后,reduce worker开始工作,每个reduce 根据master的安排与信息指示利用机群的内部文件系统读取map worker本地磁盘中特定位置的中间文件。
Reduce开始聚合中间文件,得到自己的输出文件。
在聚合的过程中由于有很多key值,一般将用到排序。
Reduce worker完成自己的工作后向master报告。
4.实验及测试本文选取了三台Ubuntu虚拟机模拟分布式环境,搭建并完成了Hadoop自带的wordcount程序的测试。
搭建环境如下:Ubuntu10、10、Hadoop1、0、4、jdk1、6、0_30Namenode:UB01(ip:192、168、1、106)Datanode:UB02(ip:192、168、1、104) UB03(ip:192、168、1、107)按如下步骤进行配置,此过程参考了文献[11]、[12]。
（1）配置NameNode与DataNode修改每台机器的/etc/hosts(包括namenode与datanode)如下:127、0、0、1 localhost、localdomain localhost192、168、1、106 UB01192、168、1、104 UB02192、168、1、107 UB03::1 localhost6、localdomain6 localhost6(2) 在所有的机器上建立相同的用户useradd peterpasswd 123456输入密码后即可成功建立并设置peter用户与密码。
(3) SSH设置由于启动hadoop时及任务执行过程中需要远程访问各主机,因此为了避免多次输入密码,应首先配置各主机的SSH使其能免输入的登录其她主机。
配置如下:在所有机器的/home/peter目录下ssh-keygen -t rsa //一路回车到底cd 、ssh然后在UB01上执行:scp id_rsa、pub peter@UB02:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB01 scp id_rsa、pub peter@UB03:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB01 在UB02上执行:scp id_rsa、pub peter@UB01:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB02 scp id_rsa、pub peter@UB03:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB02 在UB03上执行:scp id_rsa、pub peter@UB01:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB03 scp id_rsa、pub peter@UB02:/home/peter/、ssh/id_rsa、pub、UB03 这样就把各自的密钥文件全部拷贝到每台机器上了,然后:在UB01上执行:cat id_rsa、pub id_rsa_pub、UB02 id_rsa、pub、UB03 >> authorized_keys在UB02上执行:cat id_rsa、pub id_rsa_pub、UB01 id_rsa、pub、UB03 >> authorized_keys在UB03上执行:cat id_rsa、pub id_rsa_pub、UB02 id_rsa、pub、UB01 >> authorized_keys 这样向其她机器发起SSH连接,只有第一次登录时需要输入密码,以后就不需要。
(4) 在所有机器上安装JDK下载并解压jdk1、6、0_30到/usr/develop目录下,然后在/etc/profile 最后追加下面内容:JAVA_HOME=/usr/develop/jdk1、6、0_30export JRE_HOME=/usr/develop/jdk1、6、0_30/jreexport CLASSPATH=、:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATHexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH保存退出,然后执行source /etc/profile即可。