Hadoop云计算实验报告
云计算实验报告（范本）
云计算实验报告云计算实验报告篇一：云计算实验报告实验一 Clud Sim优缺点： 1、优点：能够提供虚拟化服务。
其它的优点没感觉到2、缺点：版本不兼容问题严重。
不支持新的模拟实体的创建。
实验环境搭建：（1）下载cludsi m-3.0和j dk1.7，配置环境变量 path=C:\cludsi m-3.0\j ars\cludsi m-3.0.j ar;C:\clud sim-3.0\jars\clud sim-exampl es-3.0.jar。
JAVA_HME= C:\Pr gram Files\Java\jdk1.7.0_40（2）导入工程项目，如下图；搭建环境中遇到的问题：（1） surces文件夹中会有包提示errr。
其解决方法：网上下载 fla nagan.jar包并导，问题得以解决，如下图所示：（2）算法实现：（1）先来先服务代码：p ublic vidbindCludle tsTVmsFCFS { intclu dletNum=cl udletList.size; intvmNum=vmLi st.size; i nt i,j;du ble time;int idex=0;//记录当前最先到达的任务id int vdx=0; du ble[] subm ittime=neint[] isbi ndtvm=ne i nt[cludlet Num];fr(i=0;i cludl etNum;i++) //任务是否被分配了{ isbind tvm[i]=0;} //设置各个人物的到达（提交）时间fr(i=0;i c ludletNum;i++) duble[]{0.2,0.2,0.5,0.7,1.5,0.7,0.4,0.3,0.9,0.3}; {cludletLis t.get(i).s etSubmissi nTime(subm ittime[i]); }fr(i=0;i cludlet Num;i++) { time=100.0; fr(j=0;jcludletN um;j++) {{ idex=j;time=cludl etList.get(j).getSub missinTime; } }clud letList.ge t(idex).se tVmId(vmLi st.get(vdx).getId);vdx=(vdx+1)%vmNum; //顺序分配给虚拟机isbindtvm[idex]=1;//表示第 } } if(cludletLi st.get(j).getSubmiss inTime tim e isbindtv m[j]==0) （2）将这段代码加入packagerg.cludbus.cludsim 中的Datacente rBrker中，然后将整个项目重新进行编译。
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。
云计算大报告
实验报告一、实验目的实践并了解分布式系统基础架构Hadoop二、实验工具及环境1、Hadoop 安装配置实验指南2、VMware Workstation Pro3、Ubuntu三、实验步骤1、创建Hadoop 用户（1）在终端输入命令行：sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash （2）设置密码：sudo passwd hadoop（3）增加管理员权限：sudo adduser hadoop sudo（4）注销当前用户，使用Hadoop 用户登录2、更新apt（1）在终端执行sudo apt-get update：（2）安装ssh：sudo apt-get install openssh-server （3）登录本机：ssh localhost，然后设置无密码登录成功后结果如下图：3、安装Java 环境（1 ）通过命令安装OpenJDK7:sudo apt-get install openjdk-7-jreopenjdk-7-jdk执行如下命令，会输出一个路径：（2）配置JAVA_HOME 环境变量，输入vim ~/.bashrc。
在文件最前面添加export JAVA_HOME=JDK 安装路径，并保存：（3）执行source ~/.bashrc 使变量设置生效（4）设置好后检验：echo $JAVA_HOMEjava -version$JAVA_HOME/bin/java -version （若成功应与直接执行java -version 一样）：4、安装Hadoop2(1)下载hadoop-2.6.0.tar.gz 和hadoop-2.6.0.tar.gz.mds 并观察文件是否完整。
输入如下命令并比较值，相同则继续安装cat ~/Downloads/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5'md5sum ~/Downloads/hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"将Hadoop 安装至/usr/local/ 中：sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/localcd /usr/local/sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoopsudo chown -R hadoop ./hadoop输入cd /usr/local/hadoop 和./bin/hadoop version 命令来检查Hadoop 是否可用，成功则会显示Hadoop 版本信息：5、Hadoop 单机配置（非分布式）运行grep 例子，将input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式dfs[a-z.]+的单词并统计出现的次数，最后输出结果到output 文件夹。
云计算Hadoop运行环境的配置实验报告
以上操作的目的，是确保每台机器除了都能够使用ip地址访问到对方外，还可以通过主
注意：另外2台也要运行此命令。
）查看证书
hadooptest身份，进入hadooptest家目录的 .ssh文件夹。
（3）新建“认证文件”，在3台机器中运行如下命令，给每台机器新建“认证文件”注意：另外2台也要运行此命令。
其次，虚拟机之间交换证书，有三种拷贝并设置证书方法：
hadoops1机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：hadoops2机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：
） Java环境变量配置
继续以root操作，命令行中执行命令”vi m /etc/profile”,在最下面加入以下内容，
．实验体会
通过这次的实验熟悉并了Hadoop运行环境，并学会了如何使用它。
这次实验成功完成了Hadoop 集群，3个节点之间相互ping通，并可以免密码相互登陆，完成了运行环境java安装和配置。
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。
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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云计算实验报告Hadoop云计算实验报告Hadoop实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。
Hadoop实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统：-desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本：x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode。
，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave实验设计说明3主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。
实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。
本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。
程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。
算法设计 3.2程序将输入读入后该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map处理，切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成<word,1>的形式，然后交由reduce值收集起来，形成<word,list of1>的形式，(reduce将相同key值也就是word)的value1值加起来，即为用户名出现的个数，最后将这个<key,value>对以之后再将这些中。
的形式输出到HDFSTextOutputFormat程序说明 3.34个泛型类类继承了1)UserNameCountMap org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，的类型，输出的类型，输入value的类型，输出key函数输入型分别是map key value的类型。
个泛，4org.apache.hadoop.mapreduce.ReducerUserNameCountReduce2)类继承了类相同。
map型类型含义与将生setOutputPath将数据文件引入该类，在通过addInputPath函数通过main3)成结果转为一个文件，实现生成结果，即统计结果的查看。
newFileInputFormat.addInputPath(job, Path(args[0]));Path(args[1]));new FileOutputFormat.setOutputPath(job,．程序具体代码如附件中源程序。
实验过程4安装实验环境 4.1操作系统安装4.1.1 ubuntu打开在中单击“”，MachineVirtual a VMware, New Home tab Create1)选择，选择虚拟硬件版本，选择文件，，Workstation9.0next2) customios录入目标操作系统信息包括、和，，Password name Uer name3) next, Full选择默认的选项，一般不做更改，最后确认信息，，Finish4)安装成功后，会看到如下画面，5)安装配置Samba 4.1.2安装主要为了实现与操作系统的通讯，由于版本的没ubuntuserver samba windows有自带图形操作界面，所以下载资料等操作不太方便，这也是安装的目的之一。
samba）安装，输入如下命令：1samba）安装2 vim）创建共享目录，并修改权限3）配置。
修改的配置文件，将，4 security=share samba samba/etc/samba/smb.conf并在文件的末尾追加如下内容，）测试。
在实机中，通过访问虚拟机，可以见到文件夹5 shareubuntu windows ip安装配置JDK 4.1.3首先，下载开发工具包。
在本次试验中，我们下载的版本是jdk-7u80-java JDK linux- 。
解压安装到目录下，更名为。
sun7-/usr/lib/jvm/java x64.gz-配置环境变量，/etc/environment使配置生效测试安装配置结果在单节点（伪分布式）环境下运行HADOOP 4.1.4添加用户并赋予权限1) Hadoopsudo安装配置SSH 2)切换至用户，hadoop配置密钥，使得用户能够无须输入密码，通过访问，localhostSSHhadoop测试结果：安装配置Hadoop 3)首先下载解压缩到目录下本次试验中我们下载的版本是, Hadoop,/opt/hadoop。
，更改目录名称为hadoop-1.2.1-bin.tar.gzhadoop，分别是相关的配置文件（在目录下）修改与-site.xml, hadoop core/opt/hadoop/conf。
在此不一一列举。
mapred-site.xmlenv.sh,hadoop- hdsf-site.xml,运行Hadoop 4)，首先格式化HDFS启动单节点集群，查看，通过jpsmasterslave停止单节点集群，在多节点（分布式）环境下运行HADOOP 4.1.5设置文件/etc/hosts1)实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为，地址为，10.5.110.223master ip 一台作为，地址为，修改两台机器的文件，/etc/hosts 10.5.110.207 slave ip设置节点之间无密码登陆SSH2)验证配置是否正确SSH修改集群配置文件3)修改的、，修改所有节点的core-site.xml,hdsf-site.xml,master mastersmapredslaves-，在此不一一列出。
site.xml在上格式化HDFS master4)启动和停止集群5)启动集群，在上启动后，结果如下：jps master HDFSmasterslave在上启动后，结果如下：jps mapreduce master masterslave停止集群运行程序 4.2在单机上运行程序 4.2.1（）在下，新建工程map/reduce 1 Eclipse新建一个类，编写代码（）UserNameCountjava 2运行程序，结果如下：）（3．（）在中编译好源代码后，导出程序的包，供在集群上使用。
jar 4 eclipse在集群上运行程序 4.2.2上启动的服务列表，结果如）（命令查看启动集群，通过，jps 1slavemaster下：（）在集群环境下运行该程序包（），结果如下：2UserNameCount.jar jar查看集群环境下启动程序生成的结果，即）（文件，结果如下：output 3（）数据统计结果在中，具体内容如下，00000 part -r4-附件5源代码如下：package hadoop;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;public class UserNameCount{public static class UserNameCountMap extendsMapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{private final IntWritable one=new IntWritable(1);Text();new=word Text privatepublic void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException,InterruptedException{String line=value.toString();StringTokenizer token=new StringTokenizer(line);while(token.hasMoreTokens()){word.set(token.nextToken());context.write(word,one);}}}public static class UserNameCountReduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable>values, Context context)throws IOException,InterruptedException{ int sum=0;for(IntWritable val:values){sum+=val.get();}context.write(key,new IntWritable(sum));}}public static void main(String[]args)throws Exception{ Configuration conf=new Configuration();Job job=new Job(conf);job.setJarByClass(UserNameCount.class);job.setJobName(%usernamecount);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(UserNameCountMap.class);job.setReducerClass(UserNameCountReduce.class);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));job.waitForCompletion(true);}}。