基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证毕业设计论文
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(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)毕业设计（论文）中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证英文题目:Setuping and verification distributed storage platform based on the principle of Google file system developed and implemented by the greatconcern of the IT industry, and widely used.The thesis aims to set up Hadoop multi-node distributed storage platform and analyze its security mechanisms to be implemented on a separate computer.The thesis first introduces the research background knowledge of the subject, and detailed description of the study and the principle of the of the platform, and its performance were verified, further security mechanisms. First the industry generally accepted user requirements and the architecture of the distributed file system model are introduced。
Then for HDFS architecture to achieve the Hadoop security mechanisms and the corresponding security policy. In addition,the advantages of HDFS in the field of cloud computing applications and the security problem are summarized. At last thedesign and application recommendations are presented.The experimental platform installed virtualbox ubuntu10.10 of application is a the this experiment platform.Keywords: ，HDFS, MapReduce，ZooKeeper，Avro，Chukwa,HBase，Hive，Mahout，Pig 在内的10 个子项目。
基于Hadoop数据分析系统设计(优秀毕业设计)
第一章 某某企业数据分析系统设计需求分析
某某企业成立于 1999 年，其运营的门户网站每年产生大概 2T 的日志信息， 为了分析网站的日志，部署了一套 Oracle 数据库系统，将所有的日志信息都导 入 Oracle 的表中。 随着时间的推移，存储在 Oracle 数据库中的日志系统越来越 大， 查询的速度变得越来越慢， 并经常因为查询的数据量非常大而导致系统死机。 日志信息的分析成为了 XX 企业急需解决的问题，考虑到单机分析的扩展性与成 本问题，且 XX 企业当前有一部分服务器处于闲置状态，最终决定在现有服务器 的基础上部署一套分布式的系统来对当前大量的数据进行分析。 结合淘宝目前已 经部署成功的数据雷达系统，同时由于 XX 企业预算有限，为了节约资金，决定 采用开源的 Hadoop 来部署公司的数据分析系统。 采用 Hadoop 集群优势：
1. 采用单 master 的设计，单 master 的设计极大地简化了系统的设计和实现， 由此带来了机器规模限制和单点失效问题。 2. 编程复杂，学习曲线过于陡峭，让许多人难以深入。 3. 开源性，在广大社区维护不断推进 Hadoop 的发展的同时，一旦代码出现漏 洞并未被发现， 而又被有心的人利用， 将会对数据的安全造成毁灭性的后果。 4. 缺乏认证，Hadoop 并没有对使用 Hadoop 的权限进行细致的划分。
3.8.1 Hive 安装...................................................................................................... 33 3.8.2 使用 MySQL 存储 Metastore..................................................................... 33 3.8.3 Hive 的使用.................................................................................................. 36 3.9 HBASE 安装与配置.......................................................................................... 37
hadoop 毕业论文
hadoop 毕业论文Hadoop技术在大数据处理中的应用摘要：随着社会信息的不断发展，数据的规模越来越庞大，传统数据处理方法已经无法满足这样的需求，这时候大数据处理技术应运而生。
而Hadoop作为大数据领域中的重要技术之一，受到了越来越多的关注。
本文主要介绍了Hadoop的概念、工作原理及其在大数据处理中的应用，也探讨了Hadoop在未来的发展方向。
关键词：Hadoop；大数据处理；MapReduce；分布式文件系统一、引言随着科技和信息技术的迅速发展，我们产生的数据越来越多，数据量大，类型多，处理难度大。
在过去，大数据处理主要采用的是传统的关系型数据库方法，这种方式已经无法满足当今信息日益增长的需求，于是大数据处理技术应运而生。
随着大数据处理技术的逐渐成熟，颇受市场的青睐和社会的重视。
而Hadoop就是大数据处理技术中的一项重要技术，速度快、可扩展性好、可靠性高等特点受到了广泛关注。
本文将主要介绍Hadoop的基本概念，工作原理及其在大数据处理中的应用。
二、Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以有效地处理大数据，同时它也是一种分布式文件系统，可以在廉价商用计算机上实现分布式存储和计算。
它由Apache基金会开发和维护，其最初的设计目的是为了解决大规模数据集的计算问题。
Hadoop通常被分成两个主要的部分：Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。
1、Hadoop分布式文件系统(HDFS)HDFS是Hadoop的分布式文件系统，是一种设计用来在廉价硬件上存储大量数据的算法。
HDFS的设计架构采取了主从式的方式，通常被称为一个“NameNode+DataNode”的结构。
- NameNode: 管理文件系统的命名空间，维护文件系统中每个文件和目录的元数据信息；- DataNode：存储数据的节点。
在HDFS中，文件通常被分成若干个数据块进行存储，一个文件可以划分成很多数据块，并分发到不同的DataNode上，DataNode会在本地磁盘上存储这些数据块。
基于Hadoop的分布式存储与管理技术研究
基于Hadoop的分布式存储与管理技术研究随着数据规模的快速增长，传统的单机存储和管理方式已经无法满足大规模数据的处理需求。
而Hadoop作为一种分布式存储和处理框架，已经成为处理大数据的首选技术之一。
本文将对基于Hadoop的分布式存储与管理技术进行研究，并深入探讨其原理和优缺点。
一、Hadoop简介Hadoop是由Apache基金会开发的一套可扩展的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它的核心架构包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式数据处理框架），这两个模块共同构成了完整的Hadoop框架。
HDFS作为Hadoop的存储层，提供了海量数据的分布式存储能力。
它采用了Master-Slave的架构，其中Master节点负责控制文件的存储和管理，而多个Slave节点负责存储和读取数据。
同时，HDFS还通过数据块的冗余备份机制保证了数据的可用性和可靠性。
MapReduce则是Hadoop的处理层，它提供了一种将计算逻辑分解为多个Map和Reduce任务的分布式数据处理框架。
Map任务主要用于将输入数据划分为若干个Key-Value对，并将这些数据分配到不同的Reduce任务上进行统计和计算。
Reduce任务则主要用于对相同Key的数据进行聚合和输出。
通过MapReduce这种分布式计算框架，Hadoop可以高效地处理大规模的数据集。
二、Hadoop的优缺点Hadoop作为一种分布式存储和处理框架，在处理大规模数据时具有以下优点：1.高可扩展性Hadoop采用分布式架构，因此能够轻松地进行横向扩展，通过增加节点数量来提升处理能力。
同时，Hadoop的计算框架也支持分布式计算，因此也能够轻松应对海量数据的处理需求。
2.低成本Hadoop采用商用硬件，具有较高的性价比，因此能够大幅降低企业存储和计算的成本。
另外，Hadoop的开源性质也意味着企业可以自由地进行二次开发和定制，从而更好地适应企业的需求。
基于hadoop的云存储系统客户端的设计与实现优秀毕业论文
华中科技大学硕士学位论文基于Hadoop的云存储系统客户端的设计与实现姓名：杨坤申请学位级别：硕士专业：计算机系统结构指导教师：陈涛2011-05-27华中科技大学硕士学位论文摘 要云计算平台hadoop是对Google的GFS以及MapReduce的开源实现，虽然目前hadoop主要还是集中于对海量数据进行计算处理的技术层面，但是不能忽视的是hadoop在设计和实现的过程中，也包含了对数据存储的强大能力的体现，这主要体现在hadoop平台中，所采用的分布式文件系统HDFS，这个基于网络的分布式文件系统，能够很有效的存储大量的数据，实现将用户的文件数据通过网络进行分布式存储。
首先分析了hadoop系统平台在读写文件数据的处理方式和实现的机制，包括对HDFS在文件读取和写入两个方面的分析，并且对这个设计思路的不足也进行了分析，这些分析将有助于实现基于hadoop的云存储服务系统，其次在对hadoop系统的作业调度算法研究的基础之上，提出并实现了一种新的作业调度算法—基于反馈的作业调度算法，这种算法的主要思想是当前的作业调度决策，会影响到下一次的作业调度决策，通过不断的学习以前决策的经验和教训，不断的修改集群系统的参数的配置，最终达到一个比较稳定的作业处理的性能。
最后，在前面工作的基础之上，主要实现的是基于Hadoop的云存储系统在用户的客户端方面的管理，通过这个平台用户可以管理自己的存储空间和文件，并且将本地文件上传到集群服务器中进行存储，而用户的文件数据存储到磁盘中之前，都必须经过分布式文件系统HDFS 的处理，实现将数据文件分散的存储在网络中的各个数据节点之中。
关键词：云计算，云存储，作业调度，云存储系统客户端华中科技大学硕士学位论文AbstractHadoop is a cloud computing platform which is the open source implementation of Google's GFS and MapReduce. Although hadoop now is mainly focused on the technology of processing of mass data calculate, we can not ignore the powerful data storage capacity of hadoop which is reflected in the design and implementation of hadoop. The powerful data storage capacity of hadoop is mainly Reflected in the design of distributed file system HDFS. HDFS is a network-based distributed file system which can handle very large amounts of data effectively, the user’ file data could be stored distributed through HDFS.In the research of hadoop platform, we mainly focus on the following three aspects. Firstly we analyze the mechanisms of data processing method and reading and writing process in the HDFS. We also analyze the defects of this design idea. The analysis will help us to build a hadoop-based cloud storage service system. Secondly we analyze the job scheduling algorithms in the hadoop platform and implement a new scheduling algorithm - based on feedback scheduling algorithm, which the main idea is the current job scheduling decisions will affect the next scheduling decision-making, and constantly modify the configuration parameters of the cluster system to achieve a more stable job processing performance. Finally, we implement a cloud storage system based on hadoop. The main achievement is the client management interface, through this platform user can manage their own storage space and file, and upload the local file to cluster servers for storage. The data of user will be processed by the HDFS before stored to the disks .Key words: cloud computing, cloud storage, job scheduling, client of cloud storage system独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
基于Hadoop的分布式存储系统设计与实现
基于Hadoop的分布式存储系统设计与实现随着大数据时代的到来，传统的存储系统已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
为解决这一问题，分布式存储系统应运而生。
本文将介绍一种基于Hadoop 的分布式存储系统设计与实现。
一、分布式存储系统基本原理分布式存储系统是通过将数据分散存储在多台服务器上，实现海量数据存储和处理的方式。
其主要原理如下：1. 数据分散存储：将海量数据分割成不同的片段，再将这些片段保存在多个服务器上，以达到数据分散存储的目的。
2. 数据备份：为保证数据的可靠性，分布式存储系统通常会在多台服务器上保存数据的备份。
当其中一台服务器发生故障时，其他服务器上的备份数据可以继续使用，从而保证数据的持久性。
3. 数据一致性：由于数据分散存储在多个服务器上，为保证数据的一致性，需要通过一些机制来协调不同服务器上的数据操作。
这要求系统具备分布式锁、分布式事务等机制。
二、Hadoop简介Hadoop是一种基于Java语言开发的分布式计算平台。
其提供了一系列工具和框架，可以在大规模计算集群上存储和处理海量数据。
Hadoop的核心组件包括HDFS和MapReduce。
1. HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理海量数据。
HDFS被设计成一个高可用性、高容错性的系统，可以将数据分割成多个块，并将这些块分散存储在多台服务器上。
HDFS提供了多种机制来保证数据的容错和一致性，例如数据备份、数据校验等。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop用于分布式计算的一种编程模型。
该编程模型以数据并行为基础，将大规模数据集划分成多个小数据块，并在多台服务器上并行处理这些小数据块。
MapReduce由Map阶段和Reduce阶段组成，其中Map阶段负责数据切分和计算，Reduce阶段负责结果汇总和输出。
三、基于Hadoop的分布式存储系统设计与实现基于上述原理和Hadoop的核心组件，我们可以设计和实现一种基于Hadoop的分布式存储系统。
基于Hadoop的分布式计算与存储系统设计
基于Hadoop的分布式计算与存储系统设计一、引言随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足海量数据的存储和计算需求。
在这样的背景下，分布式计算与存储系统应运而生，成为处理大规模数据的有效解决方案。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，具有高可靠性、高扩展性和高效性能等优点，被广泛应用于各行各业。
本文将重点探讨基于Hadoop的分布式计算与存储系统设计。
二、Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。
其核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，用于存储数据；MapReduce是一种编程模型，用于并行处理大规模数据集。
三、分布式计算与存储系统架构设计1. HDFS架构HDFS采用主从架构，包括一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）。
NameNode负责管理文件系统的命名空间和访问控制，DataNode负责实际存储数据块。
这种架构保证了数据的可靠性和高可用性。
2. MapReduce架构MapReduce采用分而治之的思想，将任务分解成Map和Reduce两个阶段。
Map阶段负责将输入数据映射成键值对，Reduce阶段负责对Map输出进行汇总和计算。
通过这种方式实现了并行计算。
3. 分布式计算与存储系统整合将HDFS作为底层存储系统，MapReduce作为计算框架，可以实现分布式计算与存储系统的整合。
用户可以通过MapReduce编写程序，在HDFS上进行大规模数据处理。
四、基于Hadoop的分布式计算与存储系统设计1. 数据划分与复制在设计分布式计算与存储系统时，需要考虑数据的划分和复制策略。
通常采用数据划分为块，并在集群中进行复制以提高数据可靠性和读取速度。
2. 资源调度与任务调度在大规模集群中，资源调度和任务调度是关键问题。
基于Hadoop的分布式文件存储与计算平台设计与部署
基于Hadoop的分布式文件存储与计算平台设计与部署一、引言随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长给传统的数据处理方式带来了挑战。
传统的单机存储和计算已经无法满足海量数据的处理需求，因此分布式存储和计算技术应运而生。
Hadoop作为一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据领域。
本文将介绍基于Hadoop的分布式文件存储与计算平台的设计与部署。
二、Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源软件框架，用于可靠、可扩展、分布式计算。
它最核心的两个模块是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，适合存储大规模数据；MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解成小块进行并行处理。
三、设计与部署步骤1. 硬件环境准备在设计与部署基于Hadoop的分布式文件存储与计算平台之前，首先需要准备好硬件环境。
通常情况下，一个Hadoop集群包括多台服务器，其中包括主节点（NameNode）、从节点（DataNode）以及资源管理节点（ResourceManager）。
主节点负责管理文件系统的命名空间和数据块映射信息，从节点负责存储实际的数据块，资源管理节点负责集群资源的调度和管理。
2. 软件环境准备在硬件环境准备完成后，接下来需要安装配置Hadoop软件。
可以从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到每台服务器上。
然后根据官方文档进行配置，主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等配置文件的修改。
3. HDFS部署（1）NameNode部署NameNode是HDFS的核心组件之一，负责管理文件系统的命名空间和数据块映射信息。
在部署NameNode时，需要配置core-site.xml 和hdfs-site.xml，并启动NameNode服务。
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毕业设计（论文）中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证英文题目: Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日任务书题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证适合专业：信息安全指导教师（签名）：提交日期： 2013 年 3 月 8 日学院：计算机与信息技术学院专业：信息安全学生姓名：学号：毕业设计（论文）基本内容和要求：本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。
基本原理及基本要求如下：1.实现一个NameNodeNameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。
它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。
实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。
当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。
这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
2。
实现若干个DataNodeDataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。
Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。
DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。
Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。
它们还响应来自NameNode 的创建、删除和复制块的命令。
NameNode 依赖来自每个DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。
每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。
如果题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证指导教师签名：审核日期：年月日北京交通大学毕业设计（论文）任务书中文摘要Hadoop分布式文件系统是遵循Google文件系统原理进行开发和实现的，受到IT业界极大关注，并已被广泛应用。
本毕业设计主要任务是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式存储平台并研究其安全机制。
论文介绍了课题的相关研究背景知识，并且对hadoop的组成及原理进行了详细地介绍和研究。
根据实验的需要，完成了平台的总体设计，并针对其性能进行了验证，还对其安全机制进行了研究。
首先介绍在业界获得普遍认同的分布式文件系统的用户需求和架构模型．然后针对HDFS的体系架构进行实现，最后分析了hadoop的安全机制及相应的安全策略．总结了HDFS在云计算领域中应用的优势及存在的安全问题。
并对其设计和应用提出建议。
本文所采用的实验平台是在virtualbox上安装的ubuntu10。
10，应用的是hadoop跨平台文件系统。
系统所有的编写、调试与测试都在此实验平台下进行。
关键词：hadoop；文件系统；安全；云计算AbstractHadoop Distributed File System is based on the principle of Google file system developed and implemented by the great concern of the IT industry, and has been widely used.The thesis aims to set up Hadoop multi-node distributed storage platform and analyze its security mechanisms to be implemented on a separate computer.The thesis first introduces the research background knowledge of the subject, and detailed description of the study and the principle of the hadoop. According to the requrements of the experiment, the overall design of the platform, and its performance were verified, further security mechanisms. First the industry generally accepted user requirements and the architecture of the distributed file system model are introduced。
Then for HDFS architecture to achieve the Hadoop security mechanisms and the corresponding security policy. In addition,the advantages of HDFS in the field of cloud computing applications and the security problem are summarized. At last thedesign and application recommendations are presented.The experimental platform installed virtualbox ubuntu10.10 of application is a the hadoop cross-platform file system. All the writing,debugging, and testing are carried out by using in this experiment platform.Keywords: hadoop; file system; safe; cloud computing目录任务书................................................................................................... - 2 -中文摘要 (1)Abstract (2)第一章前言 (4)1．1 课题研究背景 (4)1．2 分布式文件系统分类 (4)1．2．1 GFS系统 (4)1．2．2 蓝鲸分布式文件系统 (6)1．2．3 FastDFS (6)1．3 课题研究目标和本文的主要工作 (7)1．4 论文组织结构 (7)第二章 HADOOP 技术架构研究 (8)2．1 HADOOP 技术背景 (8)2．2 HDFS(HADOOP 分布式文件系统)机制 (8)2．2．1 前提和设计目标 (8)2．2．2 Namenode 和Datanode (9)2．2．3 文件系统的名字空间 (9)2．2．4 通讯协议 (10)2．2．5 健壮性 (10)2．3 HADOOP MapReduce 编程模型 (11)2．3．1 操作介绍 (11)2．4 本章小结 (12)第三章平台的搭建与验证 (12)3．1 安装Ubuntu Linux操作系统 (12)3．2 安装jdk (12)3．3 修改机器名 (14)3．4 安装ssh服务 (14)3．5 安装hadoop (16)3．6 在单机上运行hadoop (16)3．7 在三台电脑上部署hadoop集群 (19)第四章 hadoop安全分析 (21)4．1 云安全技术 (21)4．1．1 可信访问控制 (21)4．1．2 密文检索与处理 (21)4．1．3 数据存在与可使用性证明 (22)4．1．4 数据隐私保护 (22)4．1．5 云资源访问控制 (22)4．1．6 可信云计算 (23)4．2 Hadoop 企业级应用的弱点分析 (23)4．2．1 Hadoop 系统单点设计瓶颈 (23)4．2．2 作业调度方式单一 (24)4．2．3 异构平台兼容性 (24)第五章 hadoop安全协议 (24)5．1 RPC (24)5．1．1 工作原理 (25)5．1．2 协议结构 (25)5．1．3 Hadoop RPC机制及原理 (26)5．2 Kerberos (28)5．2．1 Kerberos介绍 (28)5．2．2 Kerberos协议结构 (29)5．2．3 Kerberos 的基本协定 (35)5．2．4 Kerberos缺陷 (36)5．3 IPC (37)5．3．1 IPC建立的过程 (37)第六章结束语 (37)附录I：翻译原文 (39)中文翻译 (39)参考文献 (71)第一章前言1．1 课题研究背景分布式文件系统（Distributed File System）指的是文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。