Hadoop云计算综合实训报告
hadoop期末实训总结
hadoop期末实训总结一、实训背景Hadoop是一个开源的分布式计算系统，能够处理大规模数据集。
在现实应用中，大数据的处理成为了一项重要的任务。
为了提高学生的实践能力和对Hadoop分布式计算系统的了解，我们学校安排了Hadoop期末实训。
二、实训目标本次实训的主要目标是让学生了解Hadoop的基本概念和原理，并能够通过实践掌握Hadoop的使用方法和技巧。
具体来说，实训的目标如下：1. 掌握Hadoop的基本概念和原理。
Hadoop是一个分布式计算系统，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责整个系统的管理和调度，从节点负责存储和计算。
学生需要了解Hadoop的基本概念，例如NameNode、DataNode等，并了解Hadoop的工作流程和原理。
2. 掌握Hadoop的安装和配置。
学生需要学会如何在操作系统上安装和配置Hadoop。
这包括设置Hadoop的环境变量、修改配置文件等。
在安装和配置过程中，学生需要应对各种问题和错误，锻炼自己的解决问题能力。
3. 掌握Hadoop的使用方法和技巧。
学生需要学会使用Hadoop的各种命令和工具，例如HDFS命令、MapReduce程序等。
在使用Hadoop的过程中，学生需要处理各种不同类型的数据集，了解Hadoop的数据处理能力和性能。
三、实训过程1. 学习阶段在实训开始前，学生需要通过自学来了解Hadoop的基本概念和原理。
学生可以通过阅读相关教材和文档，观看在线视频，参加线下培训等方式来学习。
2. 实践阶段在学习阶段结束后，学生需要进行实际操作。
学生首先需要在自己的计算机上安装Hadoop，并按照要求进行配置。
然后，学生需要完成一系列小实验，例如创建一个HDFS 文件系统、上传和下载文件、运行一个简单的MapReduce程序等。
3. 项目开发阶段在完成小实验后，学生需要参与到一个真实的项目开发中。
每个学生会被分配到一个小组中，小组由4-5人组成。
大学生云计算的实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，云计算已成为当前科技领域的热点。
为了使大学生能够紧跟时代步伐，提升自身的专业技能，我们学校特开设了云计算实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让同学们深入了解云计算的基本原理、技术应用和发展趋势，培养同学们的动手实践能力和团队协作精神。
二、实训目标1. 理解云计算的基本概念、发展历程和关键技术。
2. 掌握云计算平台的基本操作和常用服务。
3. 学会云计算项目的规划、部署和运维。
4. 培养同学们的团队协作能力和创新思维。
三、实训内容本次实训共分为三个阶段：第一阶段：理论课程1. 云计算概述：介绍了云计算的定义、特点、优势和应用领域。
2. 云计算技术：讲解了虚拟化技术、分布式存储技术、网络技术等云计算关键技术。
3. 云计算平台：介绍了常见的云计算平台，如阿里云、腾讯云、华为云等。
第二阶段：实践操作1. 云计算平台注册与登录：同学们在实训老师指导下，完成了阿里云、腾讯云等平台的注册与登录。
2. 云服务器配置：同学们学习了如何配置云服务器，包括选择合适的虚拟机类型、设置网络和安全组等。
3. 云存储服务：同学们学习了如何使用云存储服务，如对象存储、文件存储等。
4. 云数据库服务：同学们学习了如何使用云数据库服务，如MySQL、Redis等。
第三阶段：项目实践1. 项目选题：同学们根据自己的兴趣和所学知识，选择了一个云计算项目进行实践。
2. 项目规划：同学们制定了项目计划，明确了项目目标、技术路线和时间安排。
3. 项目实施：同学们在实训老师的指导下，完成了项目的开发、部署和运维。
4. 项目展示：同学们在项目完成后，进行了项目展示和答辩，分享了项目经验和心得。
四、实训成果通过本次实训，同学们取得了以下成果：1. 理论知识方面：同学们对云计算的基本概念、技术、平台有了全面了解。
2. 实践操作方面：同学们掌握了云计算平台的基本操作和常用服务，具备了一定的云计算项目实施能力。
3. 团队协作方面：同学们在项目实践中，学会了沟通、协作和分工，提高了团队协作能力。
云计算实习报告
云计算实习报告在当今数字化时代，云计算作为一项关键的技术，正在深刻地改变着企业的运营和人们的生活方式。
我有幸在实习公司名称进行了一段云计算相关的实习，这段经历不仅让我更深入地了解了云计算的技术架构和应用场景，还让我在实践中提升了自己的专业技能和解决问题的能力。
一、实习单位及岗位介绍我实习的公司实习公司名称是一家在云计算领域具有领先地位的企业，致力于为客户提供高质量的云计算服务和解决方案。
我所在的岗位是云计算实习生，主要负责协助团队完成云计算项目的开发、测试和运维工作。
二、云计算技术概述云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算具有多种服务模式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS 提供服务器、存储和网络等基础设施服务；PaaS 提供平台环境，如操作系统、数据库和中间件；SaaS 则直接提供应用程序，如电子邮件、办公软件等。
云计算的核心技术包括虚拟化、分布式存储、分布式计算和自动化管理等。
虚拟化技术可以将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，提高资源利用率；分布式存储和分布式计算则能够实现大规模数据的存储和处理，提高系统的可靠性和性能；自动化管理则可以实现资源的自动部署、配置和监控，降低运维成本。
三、实习工作内容在实习期间，我参与了多个云计算项目，主要的工作内容包括：1、云服务器的配置和管理我学习了如何使用云计算平台创建、配置和管理云服务器。
包括选择合适的实例类型、配置网络和安全组、安装操作系统和应用程序等。
通过实践，我掌握了不同操作系统的安装和优化方法，以及常见应用程序的部署和配置技巧。
2、云存储的使用和优化了解了云存储的基本概念和使用方法，学会了如何创建和管理存储桶、上传和下载文件、设置访问权限等。
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。
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。
云计算技术集中实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，云计算已成为推动信息技术创新和促进信息产业发展的重要力量。
为提高学生的实践能力、创新能力和就业竞争力，我校开展了云计算技术集中实训课程。
本次实训旨在让学生掌握云计算的基本原理、关键技术和应用方法，培养学生在云计算领域的实际操作能力。
二、实训目的1. 使学生了解云计算的基本概念、发展历程和在我国的应用现状。
2. 使学生掌握云计算的架构、部署、运维和管理等方面的知识。
3. 使学生熟悉主流的云计算平台和工具，提高学生的实际操作能力。
4. 培养学生的团队协作精神和创新能力，为将来的就业和发展奠定基础。
三、实训内容1. 云计算基础知识（1）云计算的基本概念、发展历程和在我国的应用现状。
（2）云计算的三大服务模式：IaaS、PaaS、SaaS。
（3）云计算的架构：硬件、软件、网络、存储等。
2. 云计算平台和工具（1）虚拟化技术：虚拟机、容器等。
（2）主流的云计算平台：阿里云、腾讯云、华为云等。
（3）云计算开发工具：Docker、Kubernetes、Ansible等。
3. 云计算应用（1）云计算在云计算服务提供商中的应用。
（2）云计算在政府、企业、教育等领域的应用。
（3）云计算与大数据、人工智能等技术的结合。
4. 实践操作（1）搭建云计算环境，包括虚拟机、容器等。
（2）部署和配置云计算平台，如阿里云、腾讯云等。
（3）编写自动化脚本，实现云计算资源的自动化部署和运维。
（4）开发基于云计算的应用程序，如网站、移动应用等。
四、实训方法1. 讲授法：由专业教师进行理论知识讲解，使学生掌握云计算的基本概念、架构和关键技术。
2. 案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解云计算在不同领域的应用。
3. 实践操作法：在教师指导下，学生进行实际操作，掌握云计算平台的搭建、部署和运维。
4. 小组讨论法：学生分组讨论，共同解决实训过程中遇到的问题，培养团队协作精神。
五、实训成果1. 学生掌握了云计算的基本原理、关键技术和应用方法。
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实训总结
hadoop实训总结hadoop实训总结如下：1.hadoop是什么？hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
2.hadoop的优势。
a.高可靠性：多副本机制，有某个计算元素或存储出现故障，数据也不会流失。
b.高扩展性。
c.高效性：基于MapReduce的思想机制，hadoop并发工作。
d.高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
3.hadoop组成及hadoop1.x和hadoop2.x的区别。
hadoop1.x：MapReduce（计算+资源调度）++HDFS（数据存储）++Common（辅助工具）。
hadoop2.x：MapReduce（计算）++yarn（资源调度）++HDFS（数据存储）++Common（辅助工具）。
总结：在hadoop1.x时代，hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源调度，耦合性较大，在hadoop2.x，增加了Yarn。
Yarn只负责资源调度，MapReduce只负责计算。
4.hadoop存储文件块分块原理。
分块存储：HDFS中的文件在物理上市分块存储（Block），块的大小可以通过参数配置（dfs。
blocksize）来规定，默认大小在2x 版本中是128M，在老版本中是64M。
128M的原因分析：假设寻址时间为10ms，据参阅资料显示，寻址时间为传输时间的1%市，为最佳工作状态，因此传输时间=10ms/1%=1000ms=1s目前磁盘的传输速度普遍为100MB/S，所以：块大小=1s*100M/s=100M又因计算机底层是二进制，128是离100M最近的参数大小，所以默认为128M。
总结：块的大小本质上取决于磁盘的传输速度。
思考：为什么块的大小不能太大也不能太小？太小：会增加寻址时间，程序一直在寻找块的开始位置。
太大：从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间，导致程序在处理这块数据时会非常慢。
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Hadoop安装部署
实
训
报
告
项 目： 《hadoop安装部署实训》
班 级：
XXXX
姓 名： XXX
指导教师： XXX
时 间： XXXX年 X 月 X日
一. 实训目的
实现Hadoop的安装和配置
二. 实训中所用设备及材料
PC机
Vmware15虚拟机
Centos6.8镜像
jdk-8u111-linux-x64.tar
hadoop-2.6.5.tar
glibc-2.17.tar
三. 实训内容(操作方案、实施方法)
1、修改主机名
Vi /etc/sysconfig/network
2、修改ip地址
Vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
Service network restart
3、关闭防火墙
service iptables stop
chkconfig iptables off
4、添加主机记录
Vi /etc/hosts
172.16.101.85 Lhw
5、关闭selinux
Vi /etc/selinux/config
6、上传jdk文件
7、解压jdk文件
8、查看
9、修改环境变量
Vi /etc/profile
10、重新加载
验证jdk
11、上传hadoop安装包
新建文件夹
Mkdir /bigdata
解压Hadoop安装包
Tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C/bigdata/
配置Hadoop，修改其中5的配置文件
进入到/bigdata/hadoop-2.6.5/etc/hadoop
1、Vi hadoop-env.sh
更改后 配置Java环境变量，环境变量路径为jdk安装路径
2、在这当中插入文档
Vi core-site.xml
中间插入：
3、修改第三个配置文件
Vi hdfs-site.xml
中间插入:
：
4、修改第四个配置文件
复制一份模板mapred-site.xml.template（模板文件）
Cp -a mapred-site.xml.template ./mapred-site.xml
Vi mapred-site.xml
5、修改第五个配置文件
Vi yarn-site.xml
对HDFS进行初始化（格式化HDFS）
Cd /bigdata/hadoop-2.6.5/bin/
/hdfs namenode -format
安装出现下面提示则安装成功
20/02/03 01:30:34 INFO common.Storage: Storage directory /bigdata/tmp/dfs/name has been
successfully formatted.
使用命令验证是否安装成功
运行jps命令，显示进程号
安装GCC
Yum install gcc* -y
yum install openssh-clients
上传安装包
解压到当前root目录
tar -zxvf glibc-2.17.tar.gz
cd glibc-2.17
新建文件夹并进入文件夹
mkdir build; cd build
进行编译
../configure --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include
--with-binutils=/usr/bin
make -j 8
make install
验证：
strings /lib64/libc.so.6 | grep GLIBC
出现下图表示成功
启动hadoop相关服务
cd /bigdata/hadoop-2.6.5/sbin
./start-all.sh
./start-dfs.sh
通过管理网面确认服务hdfs服务启动是否成功：
http://172.16.101.94:50070/
注：IP地址为虚拟机地址，服务端口号为：50070
启动yarn服务：
./start-yarn.sh
验证：jps
通过管理网面确认服务yarn服务启动是否成功：
http://172.16.101.94:8088/
注：IP地址为虚拟机地址，服务端口号为：8088
四．实训中的现象及结果分析（理论的应用、方法的选择及发生的问
题）
使用jps命令但有些进程不存在
解决方案引用https://blog.csdn.net/nszkadrgg/article/details/79809669中
安装ssh客户端
yum install openssh-clients
五．实训总结（实训认识、技能掌握情况及对实训方法的建议）
通过本次实训，进一步的深刻理解 Liunx 的操作基础以及 Hadoop 的
分布式环境搭建，对Hadoop的认识更加的深刻理解。
对 Liunx 的网络配置以及整个集群的静态 IP 设置和网关设置、防火
墙的状态查看以及关闭，以及主机名设置有了很好的掌握。
配置 Hadoop 的核心组，
hadoop-env.sh 用于配置 HDFS的 Java 环境，
核心配置文件 core-site.xml，配置 HDFS 的NameNode 地址以及运
行时储存目录；
HDFS 配置文件 hdfs-site.xml 指定副本数以及辅助名称节点的主机
配置；
MapReduce 配置文件 mapred-env.sh 用于配置MapReduce 的 Java
环境， mapred-site.xml 配置 MapReduce 运行在 YARN 上。
YARN 配置文件 yarn-env.sh 用于配置 YARN 的 Java 环境，
yarn-site.xml 配置 YARN 的NodeManger 和 ResourceManger；