Hadoop云计算平台实验报告
云计算与数据挖掘实验报告(共四个)
实验一云平台系统的搭建与配置(3学时)一．实验目的1. Ubuntu Linux操作系统的安装；2. Hadoop Multi Node Cluster的安装。
3.Hadoop HDFS操作。
二．实验内容1.安装虚拟机和linux系统2、选择软件和更新，选择中国软件源，最优服务器3、固定本地的ip地址4、修改hosts文件，添加master 、data1、data2的本地地址5、更新apt-get 软件索引6、使用apt-get安装vim，java，ssh，openssl7、查看java版本已经安装路径8、配置ssh免密登录9、下载并安装hadoop，Scala，spark10、修改用户环境变量和配置文件三、实验方法及结果分析本次实验初期采用的是ubuntu16.04双系统，但是实验过程中出现了环境变量配置问题。
究其原因，主要在于配置环境变量时，出现了配置错误，多次配置问问题，导致系统配置非常紊乱。
后来重新卸载安装了hadoop和jdk，全部删除了环境变量，之后重新开始设置环境变量，但问题依然得不到解决。
第二天中午，重新更改环境变量，采用层层递进，一步一步，一个一个文件更改环境变量的方法，成功更改了环境变量，将hadoop运行成功。
但后来考虑到需要固定ubuntu系统的ip地址，才能搭建集群环境。
故又重新下载了vm 虚拟机运行软件，重新安装了ubuntu18.04虚拟机。
在之前安装双系统的基础上，拥有了使用linux 的经验，故中间过程较为一帆风顺图1- 1安装成功后的ubuntu系统图1- 2成功切换到了清华的软件源图1- 3成功固定了本机的IP地址其中本机IP地址与同学的IP地址处于同一子网下，用于搭建hadoop集群环境。
在搭建集群环境的过程中遇到了一系列的问题，其中最主要的就是IP地址固定的问题。
三台电脑连接校园网之后首先固定了每台机器的IP地址，但是并不在同一子网下。
怎么也ping 不通，浏览很多网页，问题迟迟得不到解决，后来我们一致决定去验收的时候咨询老师的意见和看法，最后发现单台电脑连接同一热点网络之后，可以相互ping通！成功解决了问题！十分感谢老师。
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。
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。
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。
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。
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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。
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。
Hadoop 云计算平台实验报告
金松昌 11069010 唐明圣 11069033 尹洪 11069069
实验目标
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
排序
分片 0
Map
复制 合并
reduce
分区 0
HDFS 副本
分片 1
Map HDFS 副本
reduce Map
分区 1
分片 2
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．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。
2.1 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 tasktracker 3.在 Master 即 Namenode 上 执行如下指令，实现系统负载的平衡： $bin/hadoop balancer 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 tasktracker 3. 在 Master 即 Namenode 上 执行如下指令，实现系统负载的平衡： $bin/hadoop balancer 3 ．
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。
实验过程
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：
因为是通过虚拟化软件安装虚拟操作系统，所以安装过程不像在物理机上直 接安装 linux 操作系统那样，需要选择磁盘分区、创建帐户、选择键盘布局、选
择时区、选择语言等等步骤。 安装完成后，就可以启动并登陆刚才安装的虚拟机了。
登陆成功之后，如下图所示，至此，Ubuntu 虚拟机已经安装完成，下一步， 我们开始在 Ubuntu 系统中安装 Hadoop 系统及其支撑环境。
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。
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：
Hadoop Master NameNode JobTracker
node3 192.168.6.198
node3 192.168.6.198
Hadoop Slaves
node4 192.168.6.198
node5 192.168.Tracker
DataNode
TaskTracker
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。点击“ next” ，出现配置 信息的确认对话框，如下图所示：
如果需要修改，则可以返回，如果不需要修改，直接点击“Finish” ，完成虚 拟机的配置，接下来开始安装 Ubuntu 操作系统。
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。
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：
实验原理
1．Hadoop 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