Hadoop实验环境搭建
《Hadoop大数据技术与应用》-Hadoop环境搭建
《Hadoop大数据技术与应用》实验报告实验1：hadoop环境搭建一、实验目的1. 安装Java环境2.搭建Hadoop单机模式3.在Hadoop单机基础上搭建伪分成式模式环境二、实验环境Linux操作系统三、实验内容与实验过程及分析（写出详细的实验步骤，并分析实验结果）实验内容：1.完成安装Java环境。
2. 完成搭建Hadoop单机模式（1）在Linux终端用wget命令直接下载至Linux系统中（命令在同一行）。
$wget /dist/hadoop/common/hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz（2）解压安装包：解压安装包至~目录下，并创建软链接（或重命名mv）$ tar zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C ~$ ln -s ~/hadoop-2.7.5 ~/hadoop（3）执行命令$ ./bin/hadoop version 查看hadoop版本信息：$ cd ~/hadoop/etc/hadoop$ vi hadoop-env.sh（4）找到export JAVA_HOME，把#去掉，并修改为：# The java implementation to use.export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0_181（5）如果出现以下信息，说明安装成功：Hadoop 2.7.5Subversion https:///repos/asf/hadoop.git -r baa91f7c6bc9cb92be5982de4719c1c8af91ccffCompiled by root on 2016-08-18T01:41ZCompiled with protoc 2.5.0From source with checksum 2e4ce5f957ea4db193bce3734ff29ff4This command was run using ~/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.3.jar3. 完成在Hadoop单机基础上搭建伪分成式模式环境单机模式测试：伪分布式模式测试：Web访问Hadoop：四、实验总结（每项不少于20字）存在问题：安装Ubuntu耗费大量时间，对hadoop的操作不熟练。
centos hadoop实训报告模板
centos hadoop实训报告模板CentOS Hadoop 实训报告模板：引言:在当前大数据时代，Hadoop已成为处理大规模数据的关键工具，CentOS 作为一种流行的Linux操作系统也在众多企业中得到广泛应用。
本文将以CentOS Hadoop实训为主题，逐步回答有关实训的内容。
一、实训目的与背景：实训目的主要是让学员通过CentOS环境下的Hadoop实践，掌握Hadoop的安装、配置和使用。
背景是基于市场对于大数据处理需求的不断增长，让学员了解大数据的基本概念和Hadoop的作用。
二、实训环境搭建：1. 引导学员安装CentOS操作系统；2. 指导学员安装Java开发环境；3. 授予学员Hadoop安装包，并指导其进行安装；4. 检查Hadoop是否成功安装。
三、Hadoop配置：1. 向学员解释Hadoop的基本概念和体系结构，包括HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）；2. 引导学员配置core-site.xml文件，包括设置Hadoop的主机名和端口号等；3. 引导学员配置hdfs-site.xml文件，设置HDFS的副本数量、数据块大小等参数；4. 引导学员配置mapred-site.xml文件，设置MapReduce框架的参数；5. 引导学员配置yarn-site.xml文件，设置YARN（Hadoop的资源调度和管理框架）的参数；6. 检查配置文件是否正确。
四、Hadoop操作：1. 介绍学员基本的Hadoop命令，如启动/停止Hadoop集群、格式化HDFS、上传文件到HDFS等；2. 指导学员编写简单的MapReduce代码，并通过Hadoop运行该代码；3. 检查任务运行情况和输出结果。
五、实训成果总结与展望：1. 学员通过实训成功安装配置了CentOS Hadoop环境；2. 学员掌握了Hadoop的基本概念、配置和操作；3. 实训展示了Hadoop在大数据处理中的重要作用；4. 学员对于Hadoop的进一步学习和应用有了更深入的了解。
hadoop分布式ha集群建构本科实验报告
hadoop分布式ha集群建构本科实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，具有良好的扩展性和容错性。
为了提高Hadoop集群的可用性，可以使用HA（高可用）机制。
本实验通过搭建Hadoop分布式HA集群，探索了其基本原理和操作流程，并对其性能进行了评估。
二、实验目的1. 理解Hadoop分布式HA集群的原理；2. 掌握搭建Hadoop HA集群的操作流程；3. 通过性能评估比较单节点和HA集群的性能差异。
三、实验环境1. 操作系统：Ubuntu 18.04；2. Hadoop版本：3.3.1；3. 虚拟机工具：VMware Workstation 16 Pro。
四、实验步骤1. 在VMware中安装两台虚拟机（节点1和节点2），分别配置静态IP地址；2. 在两台节点上安装Java和SSH，并配置免密码登录；3. 下载Hadoop压缩包并解压，在节点1上配置HDFS、YARN和Secondary NameNode；4. 在节点2上配置HDFS和YARN，配置作为NameNode的节点互信；5. 修改HDFS和YARN的配置文件，设置HA集群相关参数；6. 启动HA集群，并验证配置是否成功。
五、实验结果1. HA集群的配置成功，并且节点1作为Active NameNode，节点2作为Standby NameNode；2. 当节点1故障时，节点2会自动切换为Active NameNode，保证集群的高可用性；3. HA集群具有较好的扩展性和容错性，能够处理大规模数据的并行计算任务。
六、实验结论通过本实验，我们成功搭建了Hadoop分布式HA集群，并验证了其高可用性。
HA 集群能够保证在出现故障时自动切换，并提供了良好的扩展性和容错性。
实验结果表明，HA集群在处理大规模数据的并行计算任务时具有良好的性能。
七、实验感想通过本次实验，我深入了解了Hadoop分布式HA集群的原理和操作流程。
在实践中，遇到了一些问题，例如配置文件的修改和调试等，在与同学们的讨论和助教的帮助下，最终成功完成了实验。
hadoop安装实验总结
hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
在本次实验中，我成功安装了Hadoop，并进行了相关的配置和测试。
以下是我对整个过程的总结和经验分享。
1. 环境准备在开始安装Hadoop之前，我们需要确保已经具备了以下几个环境条件：- 一台Linux操作系统的机器，推荐使用Ubuntu或CentOS。
- Java开发环境，Hadoop是基于Java开发的，因此需要安装JDK。
- SSH服务，Hadoop通过SSH协议进行节点之间的通信，因此需要确保SSH服务已启动。
2. 下载和安装Hadoop可以从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本。
下载完成后，解压缩到指定目录，并设置环境变量。
同时，还需要进行一些配置，包括修改配置文件和创建必要的目录。
3. 配置Hadoop集群Hadoop是一个分布式系统，通常会配置一个包含多个节点的集群。
在配置文件中，我们需要指定集群的各个节点的IP地址和端口号，并设置一些重要的参数，如数据存储路径、副本数量等。
此外，还可以根据实际需求调整其他配置参数，以优化集群性能。
4. 启动Hadoop集群在完成集群配置后，我们需要启动Hadoop集群。
这一过程需要先启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。
启动成功后，可以通过Web 界面查看集群的状态和运行情况。
5. 测试Hadoop集群为了验证Hadoop集群的正常运行，我们可以进行一些简单的测试。
例如，可以使用Hadoop提供的命令行工具上传和下载文件，查看文件的副本情况，或者运行一些MapReduce任务进行数据处理。
这些测试可以帮助我们了解集群的性能和可靠性。
6. 故障排除与优化在实际使用Hadoop时，可能会遇到一些故障和性能问题。
为了解决这些问题，我们可以通过查看日志文件或者使用Hadoop提供的工具进行故障排查。
hadoop伪分布式搭建实验报告心得
Hadoop伪分布式搭建实验报告心得一、实验目的1. 掌握Hadoop的基本原理和架构。
2. 学习并实践Hadoop的伪分布式环境的搭建。
3. 熟悉Hadoop的基本操作和管理。
二、实验环境1. 操作系统：CentOS 7.x2. Hadoop版本：2.x3. Java版本：1.8三、实验步骤1. 安装JDK首先需要在服务器上安装Java开发工具包（JDK），可以从Oracle官网下载对应版本的JDK安装包，然后按照提示进行安装。
2. 配置环境变量编辑/etc/profile文件，添加以下内容：```bashexport JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_xxxexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource /etc/profile```3. 下载并解压Hadoop从Apache官网下载Hadoop的tar包，然后解压到指定目录，例如：/usr/local/hadoop。
4. 配置Hadoop环境变量编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource ~/.bashrc```5. 配置Hadoop的核心配置文件复制一份hadoop-env.sh.template文件到hadoop-env.sh，并修改其中的JAVA_HOME 为实际的JDK路径。
编辑core-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```编辑hdfs-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```6. 格式化HDFS文件系统在Hadoop安装目录下执行以下命令：```bashhadoop namenode -format```7. 启动Hadoop集群执行以下命令启动Hadoop集群：```bashstart-all.sh```8. 验证Hadoop集群状态执行以下命令查看Hadoop集群状态：```bashjps | grep Hadoop```如果看到NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等进程，说明Hadoop集群已经成功启动。
Hadoop 搭建
（与程序设计有关）
课程名称：云计算技术提高
实验题目：Hadoop搭建
Xx xx：0000000000
x x:xx
x x：
xxxx
2021年5月21日
实验目的及要求：
开源分布式计算架构Hadoop的搭建
软硬件环境：
Vmware一台计算机
算法或原理分析（实验内容）：
Hadoop是Apache基金会旗下一个开源的分布式存储和分析计算平台，使用Java语言开发，具有很好的跨平台性，可以运行在商用（廉价）硬件上，用户无需了解分布式底层细节，就可以开发分布式程序，充分使用集群的高速计算和存储。
三．Hadoop的安装
1.安装并配置环境变量
进入官网进行下载hadoop-2.7.5, 将压缩包在/usr目录下解压利用tar -zxvf Hadoop-2.7.5.tar.gz命令。同样进入 vi /etc/profile 文件，设置相应的HADOOP_HOME、PATH在hadoop相应的绝对路径。
4.建立ssh无密码访问
二．JDK安装
1.下载JDK
利用yum list java-1.8*查看镜像列表；并利用yum install java-1.8.0-openjdk* -y安装
2.配置环境变量
利用vi /etc/profile文件配置环境，设置相应的JAVA_HOME、JRE_HOME、PATH、CLASSPATH的绝对路径。退出后，使用source /etc/profile使环境变量生效。利用java -version可以测试安装是否成功。
3.关闭防火墙并设置时间同步
通过命令firewall-cmd–state查看防火墙运行状态；利用systemctl stop firewalld.service关闭防火墙；最后使用systemctl disable firewalld.service禁止自启。利用yum install ntp下载相关组件，利用date命令测试
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系列之实验环境搭建
Hadoop系列之实验环境搭建实验环境基本配置硬件：硬盘单节点50GB，1G内存，单核。
操作系统：CentOS6.4 64bitHadoop：2.20 64bit(已编译)JDK：jdk1.7磁盘分区：/5GB/boot100MB/usr5GB/tmp500MBswap2GB/var1GB/home剩余空间Linux系统安装配置⽆桌⾯（Minimal）Base SystemàBase, Compatibility libraries, Performance Tools, Perl SupportDevelopmentà Development ToolsLanguagesàChinese Support创建Hadoop⽤户Useradd HadoopPasswd Hadoop⽹络配置修改ipvim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0保存并重启⽹络service network restart修改主机名Vim /etc/sysconfig/network主机名和IP绑定Vim /etc/host关闭防⽕墙查看状态service iptables status关闭防⽕墙service iptables stop查看防⽕墙开机启动状态 chkconfig iptables –list关闭防⽕墙开机启动 chkconfig iptables off关闭SELinuxVim /etc/sysconfig/selinuxSetenforce 0GetenforceSSH免登陆设置使⽤hadoop⽤户⽣成公钥和私钥：ssh-keygen –t rsa将授权发送给Slave1..5：ssh-copy –i Slave1同样，也将Slave1…5对Master进⾏免密登录为了保证S1到Master通信，同样配置S1到Master免登陆安装JDK将jdk1.7解压缩到/usr/local/⽬录下，并改名为jdk修改/etc/profile⽂件主机名IP安装的软件运⾏的进程Master172.20.52.151jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController Slave1172.20.52.171jdk、hadoop ResourceManager Slave2172.20.52.21jdk、hadoop、NameNode、DFSZKFailoverControllerSlave3172.20.53.37jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainSlave4172.20.53.174jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainSlave5172.20.53.177jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMainJournalNode负责数据同步，QuorumPeerMain是zk的进程。
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单机上通过虚拟机搭建Hadoop环境（以下过程软件版本不固定，只能相互兼容就可以）1.安装vmware workstation（12.1.0）2.创建3个虚拟机（每个虚拟机512M内存，8G空间），每个虚拟机安装Ubuntu 桌面版(11.10)（虚拟机需安装vmare tools，上网上式可设置为桥接方式：直接连接物理网络）。
一个虚拟机作为name node(master),两个虚拟机作为data node 1(slave1)和data node 2(slave2). 三个虚拟机可以共享一个主机目录share,该目录在虚拟机上显示为/mnt/hgfs/share对每个虚拟机：修改root密码（sudo passwd root），然后用root用户登录。
3.通过如下配置master, slave1, slave2。
1)通过vi /etc/hostname修改主机名。
2)通过vi /etc/hosts修改/etc/hosts 文件，增加三台机器的ip和hostname的映射关系.在/usr/src目录：4.下载zlib(1.2.8)并解压安装5.下载openssl(1.0.1)并解压安装6.下载openssh(6.0p1)并解压安装安装后运行命令ssh localhost，如果显示” Privilege separation user sshd does not exist”,解决方法：修改/etc/passwd,在其中加入sshd:x:74:74:Privilege-seperated SSH:/var/empty/sshd:/nologin7.配置ssh无密码登录在命令行输入：vi /etc/profile.d/hadoop.sh在hadoop.sh加入以下命令：sudo ufw disable/usr/local/sbin/sshd在name node:ssh-keygen –t dsa -P ‘’ –f ~/.ssh/id_dsa在data node 1:ssh-keygen –t dsa -P ‘’ –f ~/.ssh/id_dsa在data node 2:ssh-keygen –t dsa -P ‘’ –f ~/.ssh/id_dsa在name node:scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa0.pub在data node 1:scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa1.pub在data node 2:scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa2.pub分别在name node，data node 1和data node 2执行:cat /mnt/hgfs/share/id_dsa0.pub >> ~/.ssh/authorized_keyscat /mnt/hgfs/share/id_dsa1.pub >> ~/.ssh/authorized_keyscat /mnt/hgfs/share/id_dsa2.pub >> ~/.ssh/authorized_keys测试：ssh localhostssh 目标机器地址8.安装jdk对每个虚拟机：下载jdk(jdk1.6.0)并解压，假定目录为/usr/src/jdk1.6.0设置环境变量。
#vi /etc/profile在最后面加入#set java environmentexport JAVA_HOME=/usr/src/jdk1.6.0export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jarexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH保存退出, 运行 source /etc/profile9.安装hadoop在usr/src目录解压：tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz把hadoop的安装路径添加到/etc/profile中：Export HADOOP_HOME=/usr/src/hadoop-0.20.2Export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH9. 配置hadoop在hadoop-0.20.1/conf目录：（1）对3个虚拟机，在conf/hadoop-env.sh中配置java环境Vi hadoop-env.sh在hadoop-env.sh文件中添加export JAVA_HOME=/usr/src/jdk1.6.0(2) 对name node (假定name node内部地址为162.105.76.231，data node 1和data node 2分别为162.105.76.220，162.105.76.234 ) 配置conf/masters和conf/slaves文件。
Masters 文件内容: masterslaves 文件内容: slave1slave2(3)对name node, data node 1和data node2,配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml及conf/mapred-site.xml，配置文件内的IP地址均配置为name node的IP地址（比如name node IP地址为162.105.76.231）。
conf/core-site.xml:<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/fyj/tmp</value>//Hadoop临时文件存储目录，自行设置适当目录<description>A base for other temporary files</description><final>true</final></property><property><name></name><value>hdfs://master:9000</value></property></configuration>conf/hdfs-site.xml:<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>conf/mapred-site.xml:<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>master:9001</value></property></configuration>10．运行hadoop对name node：进入hadoop-0.20.2/bin，首先格式化文件系统：hadoop namenode –formatsudo ufw disable对data node1 和data node 2：进入hadoop-0.20.2/bin，执行：hadoop datanode –format对name node：，在bin目录下执行：start-all.sh对name node , datanode1, datanode2上执行：sudo ufw disable对name node：hadoop dfsadmin –safemode leave在namenode上运行: hadoop dfsadmin –report, 查看节点情况，看到类似界面显示available的Datanodes 。
用jps命令查看进程，NameNode上的结果为：26745 JobTracker29398 jps27664 NameNodeData Node 2 的结果：5155 JobTracker6718 TaskTracker6042 DataNode6750 jpsData Node 1 的结果：12173 JobTracker10760 DataNode12700 jps在namenode上运行: hadoop dfsadmin –report, 查看节点情况11. 运行wordcount.新建wordcount.java文件;在name node上：(1)然后建立输入文件fileecho “Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop ”>file(2)在hdfs中建立一个input目录：hadoop fs mkdir input(3)将file拷贝到hdfs中：Hadoop fs –copyFromlocal /usr/src/hadoop-0.20.2/file input(3) 将wordcount.java拷贝至当前目录mkdir FirstJarjavac - classpath ~/hadoop/hadoop-0.20.2-core.jar -d FirstJar wordcount. java jar -cvf wordcount.jar -C FirstJar/ .(4)执行wordcountHadoop jar wordcount.jar WordCount input output(5)查看结果：Hadoop fs –cat output/part-r-00000可得到：Bye 1Goodbye 1Hadoop 2Hello 2World 2。