基于Hadoop的分布式存储平台的搭建与验证(本科毕业设计论文题目)
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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
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的云存储设计与实现
第四章 系统具体实现.................................................................................................................................. 11 4.1 4.1.1 4.1.2 Hadoop 集群配置....................................................................................................................... 11 环境说明................................................................................................................................ 11 SSH 无密码验证配置............................................................................................................11
目 4.1.4.2 4.1.4.2 4.1.4.2 4.1.3 4.1.4
录
验证 SSH 安装................................................................................................................. 11 生成 SSH 密钥对............................................................................................................12 将公钥分布并登陆验证................................................................................................. 13
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。
基于Hadoop的分布式存储技术研究
基于Hadoop的分布式存储技术研究随着信息技术的不断发展，数据量的增长速度越来越快，如何高效地存储、管理和处理数据成为了互联网企业面临的一个重要问题。
传统单机存储方式已难以满足需求，分布式存储技术随之应运而生。
本文将重点探讨基于Hadoop的分布式存储技术。
一、Hadoop概述Hadoop是一个开源分布式计算平台，它包含两个主要的组件：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，MapReduce是Hadoop的分布式计算框架。
HDFS将文件分割成块（block）并存储在不同的计算机节点上，同时具有相当高的容错性。
当节点出现故障时，HDFS可以自动将数据复制到其他节点上，从而保证系统的可靠性。
MapReduce则是一种编程模型，它可以将一个大任务分解成若干个小任务，分配到不同的计算机节点上并行执行。
Hadoop作为一个大数据处理平台，可以处理海量数据，扩展性极强，并且具有相当高的稳定性和可靠性。
在商业应用中，Hadoop几乎已成为大数据处理的标配之一。
二、Hadoop分布式存储技术Hadoop分布式存储技术是基于HDFS实现的。
HDFS将文件拆分成若干个块，并在不同的节点上进行存储。
每个块都会有多个副本（比如3个），分别存储在不同的节点上，保证了系统的容错性。
当某个节点失效时，HDFS会自动将备份节点上的块复制到其他节点，从而提高数据的可用性。
由于数据量较大，Hadoop的分布式存储系统涉及到文件拆分、块存储、块副本、数据冗余和故障恢复等多个方面。
1. 文件拆分在存储文件之前，HDFS会将文件分成固定大小的块（默认大小为128MB），并存储为不同的块文件。
在存储时，HDFS会根据块的大小将数据划分成块，并将块的副本分布在不同的节点上，以提高数据的可靠性。
2. 块存储HDFS中的块（Block）是一个最基本的存储单元，它是文件的最小存储单元。
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基于Hadoop的分布式存储平台的搭建与验证
Setuping and Verification Distributed Storage Platform based on Hadoop
开题单位
指导教师
实践时间
每周约定的指导时间
课题意义
及要求
意义：
当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，大数据已成为继云计算之后信息技术领域的另一个信息产业增长点，大数据以其大规模(volume)、高速性(velocity)和多样性(variety)的特点，在社会生活的各个领域有着广泛的应用及价值。然而，大数据在存储、处理、传输等过程中面临诸多安全风险，使得大数据安全与隐私保护问题成为人们关注的焦点之一。
学生提交的成果
(1)毕业设计成果
Ha源代码）。
(2)毕业论文
主要参
考文献
[1]周品主编，《hadoop云计算实战》[专著]。北京:清华大学出版社，2012
[2] Tom White著，周敏奇，王晓玲，金澈清，钱卫宁译，《Hadoop权威指南（第3版）》[专著]。北京:清华大学出版社，2015.
[3] William Stallings著，王张宜，杨敏，杜瑞颖等译，《密码编码学与网络安全：原理与实践(第5版》[专著]。北京:电子工业出版社，2011.
[4]Bruce Schneier著，《应用密码学协议、算法与C源程序》[专著]。北京:机械工业出版社, 2014.
需要的
实验条件
开发环境：Windows+Linux系统
开发语言：Java，Python，Scala，C/C++等
备注
开发语言可以任选
要求：
应用Linux操作系统，对Hadoop平台下的分布式文件系统(HDFS)、计算框架MapReduce理解的基础上，完成分布式存储平台的搭建与可行性验证。分析Hadoop平台存在的安全问题，并在此基础上提出可行的基于用户认证的安全协议解决方案。
学生承担
的任务
掌握基于Hadoop的分布式文件系统设计和实现方法。对Hadoop现有的安全机制存在的安全隐患提出相应的解决措施。