云计算虚拟化hadoop实验报告材料
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)三、实验原理 (1)四、实验步骤及实验结果 (5)五、实验遇到的问题及其解决方法 (9)六、实验结论 (10)一、实验目的实验一:1.掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。
2.掌握在不同的操作系统平台上使用iSCSI initiator的方法。
实验三：1.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。
二、实验内容实验一: 配置和使用SAN存储，设置连接IP SAN设备；实验三: 安装、部署、使用Hadoop-HDFS和配置运行MapReduce程序，使用MapReduce编程。
三、实验原理实验一:SAN(Storage Area Network，存储局域网络)的诞生，使存储空间得到更加充分的利用以及管理更加有效。
SAN是一种将存储设备、连接设备和接口集成在一个高速网络中的技术。
SAN本身就是一个存储网络，承担了数据存储任务，SAN 网络与LAN业务网络相隔离，存储数据流不会占用业务网络带宽。
在SAN网络中，所有的数据传输在高速、高带宽的网络中进行，SAN存储实现的是直接对物理硬件的块级存储访问，提高了存储的性能和升级能力。
早期的SAN采用的是光纤通道(FC，Fiber Channel)技术，所以，以前的SAN多指采用光纤通道的存储局域网络，到了iSCSI协议出现以后，为了区分，业界就把SAN分为FC SAN 和IP SAN。
iSCSI(互联网小型计算机系统接口)是一种在TCP/IP上进行数据块传输的标准。
它是由Cisco和IBM两家发起的，并且得到了各大存储厂商的大力支持。
iSCSI 可以实现在IP网络上运行SCSI协议，使其能够在诸如高速千兆以太网上进行快速的数据存取备份操作。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告虚拟化与云计算实验报告一、实验目的在虚拟化与云计算领域进行实验研究，探索虚拟化技术与云计算的应用和优化策略。
二、实验环境1.虚拟化软件：使用VMware Workstation搭建虚拟化环境。
2.操作系统：在虚拟化环境中安装Ubuntu Server 20.04 LTS 作为实验操作系统。
3.虚拟机规格：创建4台虚拟机，每台配置2个CPU核心，4GB 内存，100GB硬盘。
三、实验内容及步骤1.虚拟机的创建a.使用VMware Workstation创建4台虚拟机，并为每台虚拟机配置相应的资源。
b.安装Ubuntu Server 20.04 LTS操作系统。
2.虚拟机性能测试a.使用工具对每台虚拟机的性能进行测试，包括CPU、内存、硬盘和网络性能等。
b.分析测试结果，评估虚拟机的性能表现。
3.虚拟化优化策略a.调整虚拟机资源分配策略，比如增加虚拟机的CPU核心数、内存大小等。
b.测试优化后的虚拟机性能，并与优化前进行对比分析。
4.云计算应用实践a.搭建虚拟化集群，实现资源统一管理和部署应用服务。
b.使用云计算平台，如OpenStack等，进行云主机的创建和管理。
c.在云计算环境中部署一个Web应用，并测试其性能和稳定性。
四、实验结果与分析1.虚拟机性能测试结果a.CPU性能测试结果及分析。
b.内存性能测试结果及分析。
c.硬盘性能测试结果及分析。
d.网络性能测试结果及分析。
2.虚拟化优化策略a.优化前后虚拟机性能对比分析。
b.优化后虚拟机的性能提升情况。
3.云计算应用实践结果a.虚拟化集群搭建及应用服务部署情况。
b.云主机创建和管理情况。
c.Web应用性能和稳定性测试结果。
五、结论本实验中，我们通过使用虚拟化技术和云计算平台，对虚拟机性能进行测试和优化，并在云计算环境中进行应用部署和测试，取得了如下结论：1.虚拟化技术可以有效提高资源利用率，但也会对虚拟机的性能造成一定影响。
云计算环境下的虚拟化技术实验报告
云计算环境下的虚拟化技术实验报告云计算作为一种快速发展的计算模式，已经成为现代企业和个人日常生活中不可或缺的一部分。
在大规模的云计算环境中，虚拟化技术如影随形地发挥着关键作用。
本文将就云计算环境下的虚拟化技术进行实验并报告相关结果。
实验一：虚拟机的创建与管理在云计算环境中，虚拟化技术通过将物理资源分割为多个虚拟机实例，实现资源的有效利用和隔离，为用户提供灵活的计算资源。
为了探究虚拟机的创建与管理过程，我们选择了VMware虚拟机软件进行实验。
首先，我们在VMware中创建了一个虚拟机实例。
在配置虚拟机时，我们选择了适合实验需求的操作系统镜像和硬件资源规格。
通过配置虚拟机的CPU、内存和磁盘等参数，我们成功创建了一个虚拟机。
接下来，我们进行了虚拟机的管理实验。
通过VMware提供的管理工具，我们可以方便地监控虚拟机的运行状态、调整资源分配，并且可以对虚拟机进行快照、克隆和迁移等操作。
这些功能极大地提高了虚拟机的管理效率和灵活性。
实验二：虚拟网络的配置与应用在云计算环境中，虚拟化技术不仅涉及到计算资源的虚拟化，还包括网络资源的虚拟化。
为了研究虚拟网络的配置与应用，我们选择了OpenStack作为实验平台，并使用Neutron组件进行虚拟网络的创建与管理。
在实验中，我们首先创建了一个虚拟网络。
通过Neutron提供的API，我们可以指定网络的名称、子网、路由器等参数，并且可以为虚拟网络分配IP地址池和安全组规则。
通过这些配置，我们成功创建了一个私有的虚拟网络。
接下来，我们将虚拟机实例连接到虚拟网络上。
通过在虚拟机实例中配置网络接口和IP地址，我们可以使虚拟机实例能够通过虚拟网络进行通信。
同时，我们还可以在虚拟网络中设置端口映射、负载均衡和VPN等服务，以满足不同应用场景的需求。
实验三：容器化技术的应用与性能评估在云计算环境中，容器化技术作为一种轻量级的虚拟化技术，正在逐渐流行起来。
为了研究容器化技术的应用与性能，我们选择了Docker作为实验平台，并运行了一个简单的Web应用。
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。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告虚拟化与云计算实验报告引言在当前信息技术日新月异的时代背景下，虚拟化与云计算作为一种新的计算模型和解决方案，已经逐渐被广泛应用于各个领域。
本实验报告旨在对虚拟化与云计算进行实验研究，深入探讨其原理、优势和局限性，并结合实际案例进行分析和讨论，为读者提供一份全面详实的文档供参考。
1. 虚拟化技术综述1.1 虚拟化概念1.2 虚拟化分类1.3 虚拟化原理1.4 虚拟化技术应用场景2. 云计算综述2.1 云计算概念2.2 云计算分类2.3 云计算架构2.4 云计算服务模型3. 虚拟化与云计算实验设计3.1 实验目标3.2 实验环境3.3 实验步骤3.4 实验结果与分析4. 虚拟化与云计算实验案例分析4.1 虚拟化在企业数据中心的应用4.2 云计算在教育行业的实践4.3 虚拟化与云计算在医疗领域的应用5. 虚拟化与云计算的优势与局限性5.1 优势5.1.1 资源利用率提升5.1.2 灵活性和可扩展性增强5.1.3 成本降低5.2 局限性5.2.1 安全与隐私问题5.2.2 性能挑战5.2.3 依赖互联网6. 结论通过本次虚拟化与云计算实验研究，我们深入理解了其原理、优势和局限性，并通过实际案例分析展示了其在不同领域的应用。
虚拟化与云计算作为一种新的计算模型和解决方案，有着巨大的潜力和前景。
附件本文档涉及的附件包括实验数据、实验报告附表等相关材料。
法律名词及注释1. 虚拟化：虚拟化是一种将物理资源抽象为逻辑实体的技术，通过使用虚拟化软件，可以将一台物理服务器分割成多个虚拟服务器，从而提高资源利用率和灵活性。
2. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算服务的模式，用户可以根据需求获取所需的计算资源，如服务器、存储和应用程序等，而无需购买和维护实际的物理硬件设备。
3. 资源利用率：资源利用率是指系统或服务在给定时间段内利用的资源数量与可用资源总数之间的比例。
高资源利用率表示系统或服务能够充分利用可用的资源。
Hadoop云计算平台实验报告
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
虚拟化与云计算实验报告.
实验报告课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院专业班级11级网络工程3班学号3211006414姓名李彩燕指导教师孙为军2014 年12 月03日EXSI 5.1.0安装安装准备安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER（EXSI 5.1.0）需要准备：无操作系统的机器（如有系统，安装过程中会格式化掉），需切换到光盘启动模式。
BOIS中开启虚拟化设置（virtualization设置成enable）VMware vSphere Hypervisor 自启动盘安装过程1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统，并且设置BIOS到光盘启动模式2.插入光盘，引导进入安装界面。
3.选择需要安装在硬盘4.选择keyboard 类型，默认US DEFAULT5.设置ROOT的密码6.安装完毕后，请注意弹出光盘。
然后重启。
7.F2进入系统配置界面。
8.选择到Configure management network去配置网络。
9.配置完毕后，注意重启网络以使设置生效，点击restart management network，测试网络设置是否正确，点test management network。
至此，sever端安装完毕。
配置1.添加机器名：在DNS服务器上添加相关正反解析设置。
2.License设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→已获许可的功能→编辑输入license3.时间与NTP服务设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→时间配置→属性钩选上NTP客户端选项中，NTP设置设添加NTP服务器，然后在常规中开启NTP服务确定后等待5-10MIN，时间会与NTP服务器同步。
Hadoop安装Hadoop是一个易于安装易于使用的系统，他既适用于云计算的新人学习，也适用于对云计算已经有一定研究的人深入学习（包括网格计算，并行计算等等）。
Hadoop源于nutch，hadoop的两位创始人想开发一款开源的网络搜索引擎，但是在管理大量计算机时遇到了问题。
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。
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四川大学计算机学院、软件学院
实验报告
学号: ：专业：班级： 9 第 15 周
装机的过程和下面的虚拟机装机是一样的。
2.然后我们在完成Linux下的基础软件安装的情况下进行程序的KVM虚拟机安装，首先使用如下
指令：$ egrep -o '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo检查Linux是否支持安装KVM，结果显示是可以安装的，于是我们这里使用指令：$ apt-get install qemu-kvm libvirt-bin virt-manager bridge-utils安装KVM虚拟机，安装过程是自动完成的，如下图所示：
3.经验证我们发现KVM是安装成功并且正常运行的，安装成功的验证指令为：# lsmod | grep kvm，
到这里KVM的安装就基本完成了。
4.然后我们需要在KVM上创建一个虚拟机，具体操作步骤如下：在根下创建images目录，在
images下创建iso和test目录。
5.之后我们使用指令：virt-install --name ubuntutest --hvm --ram 1024 --vcpus 1 --disk
path=/images/test/disk.img,size=10 --network network:default --accelerate --vnc --vncport=5911 --cdrom /images/iso/ubuntu-15.04-server-amd64.iso –d创建虚拟机，至此我们基本完成了前期的基础性工作，操作流程图如下所示：
虚拟机装机界面：
6.虚拟机创建完成之后还可以使用# virsh list –all指令验证虚拟机是否存在，以及# virsh
start VMNAME指令启动虚拟机
三、SSH的创建及使用
首先创建Hadoop用户组，使用指令：$ sudo addgroup hadoop,然后创建一个Hadoop用户，使用如下指令：$ sudo adduser -ingroup hadoop hadoop,并且为用户添加权限，使用如下指令：$ sudo gedit /etc/sudoers,操作截图如下所示：
1.
（接
上）
实验
容
（算
法、
程
序、
步骤
和方
法）
2.然后我们使用新增加的Hadoop用户登录Ubuntu系统，之后我们使用指令sudo apt-get
install openssh-server安装ssh，运行截图如下所示：
3.ssh安装完成之后我们使用指令：sudo /etc/init.d/ssh start启动服务，并且使用指令ps -e
| grep ssh查看服务是否启动正确，程序运行截图如下所示：
4.然后我们设置免密码登录并生成公钥和私钥，使用如下指令：ssh-keygen -t rsa -P ""，程
序运行截图如下所示：
5.此时会在／home／hadoop/.ssh下生成两个文件：id_rsa和id_rsa.pub，前者为私钥，后者
为公钥。
下面我们将公钥追加到authorized_keys中，它用户保存所有允许以当前用户身份登录到ssh客户端用户的公钥容。
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys，程序截图如下所
6.最后我们使用指令：ssh localhost来登录ssh，完成我们第二部分的前期准备工作，程序截
图如下所示：
四、JAVA环境变量配置
1.我们使用指令：sudo apt-get install openjdk-7-jdk来获取并安装java的jdk，并使用指
令：java –version来检测jdk是否安装成功，程序截图如下所示：
五、安装Hadoop
1.首先从官网下载Hadoop的安装包，然后使用指令：sudo tar xzf hadoop-
2.4.0.tar.gz将
hadoop解压，然后我们在命令窗口中输入指令：sudo mv hadoop-2.4.0 /usr/local/hadoop
拷贝到/usr/local/下，使用指令：sudo chmod 774 /usr/local/hadoop获取文件读写权限，步骤截图如下所示：
2.然后我们需要对~/.bashrc文件进行配置，需要知道JAVA——HOME环境变量，使用如下指令
查询：update-alternatives - -config java，然后利用指令：sudo gedit ~/.bashrc打开文本编辑窗口，并如图所示编辑容，保存后关闭，执行指令：source ~/.bashrc使更改生效，步骤截图如下所示：
3.最后我们进行目录为/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh的文件更改，执行命令：
sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh打开文本编辑窗口，如图所示修改文本容，保存后关闭，步骤截图如下所示：
六、WordCount实例测试
1.首先我们在/usr/local/hadoop路径下创建input文件夹，使用指令：mkdir input，然后使
用指令：cp README.txt input将README.txt拷贝到input文件夹下，步骤截图如下所示：
2.最后到现在我们已经基本实现了程序运行的初始化条件，然后我们输入如下指令：bin/hadoop
jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output完成程序的运行，运行截图如下所。