分布式计算环境实验报告

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hadoop分布式实验总结

Hadoop分布式实验总结

一、实验目标

本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。

二、实验内容

在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：

1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。

2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。

3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。

4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。

三、实验过程

1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创

建文件夹、上传和下载文件等。在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。

2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。

3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。

4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化

分布式计算课程报告

实验环境：

Win7或者Win XP都可以，但是要安装VS2008以上版本。因为要实现分布式，形成多线程，电脑至少是双核系统。本次试验用的编程语言是C#，主要用的是OpenMp实现多核开发技术。

OpenMp简单介绍：

OpenMP起源于ANSI X3H5标准，它具有简单、移植性好和可扩展等优点，是共享存储系统编程的一个工业标准。OpenMP使用Fork-Join并行执行模型。支持增量并行化(Incremental Parallelization) 。实际上OpenMP并不是一门新的语言，它是对基本语言（如Fortan77、Fortan90、C、C++等）的扩展。OpenMP规范中定义的编译制导(Compiler Directive)、运行库(Runtime Library)和环境变量(Environment Variables)，能够使用户在保证程序的可移植性的前提下，按照标准将已有的串行程序逐步并行化。

制导指令是对程序设计语言的扩展，进一步提供了对并行区域、工作共享、同步构造的支持，并且支持数据的共享和私有化。这样，用户对串行程序添加制导指令的过程，就类似于进行显式并行程序设计。运行库和环境变量，使得用户可以调整并行程序的执行环境。OpenMP的提出，是希望遵循该并行编程模型的并行程序，可以在

不同的产商提供的共享存储体系结构间比较容易地移植。实际上，已经有许多硬件和软件供应商提供支持OepnMP的编译器，如DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI、及U.S.DOE ASCI program等，并且包括了Linux,UNIX和Windows等多种操作系统平台。目前，Fortran77、Fortran90、C、C++语言的实现规范已经完成。

分布式系统实验报告

中南大学

分布式系统实验报告

（我选做 4 题，按住ctrl点击目录条可直达，wps下有效）

实验一数据包 socket 应用 (4)

一、实验目的 (4)

二、预习与实验要求 (4)

三、实验环境 (4)

四、实验原理 (4)

五、实验内容 (6)

六、实验报告 (7)

七、思考题 (7)

实验二流式 socket 应用 (8)

一、实验目的 (8)

二、预习与实验要求 (8)

三、实验环境 (8)

四、实验原理 (8)

五、实验内容 (9)

六、实验报告 (9)

七、思考题 (11)

实验三客户/ 服务器应用开发 (11)

一、实验目的 (11)

二、预习与实验要求 (11)

三、实验环境 (11)

四、实验原理 (12)

五、实验内容 (12)

六、实验报告 (13)

实验九虚拟机的使用与 Linux 系统的安装 (37)

一、实验目的 (37)

二、实验内容和步骤 (38)

三、实验结果 (40)

实验一数据包 socket 应用

一、实验目的

1. 理解数据包 socket 的应用

2. 实现数据包 socket 通信

3. 了解 Java 并行编程的基本方法

二、预习与实验要求

1. 预习实验指导书及教材的有关内容，了解数据包 socket 的通信原理；

2. 熟悉一种 java IDE 和程序开发过程；

3. 了解下列 Java API：Thread、Runnable；

4. 尽可能独立思考并完成实验。

三、实验环境

a) 独立计算机或计算机网络；

b) Windows 操作系统。

c) Jdk 工具包

d) JCreator or others

四、实验原理

分布式与并行计算报告

并行计算技术及其应用简介

（XXX，XX，XXX）

摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。

关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验

A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s

Application

Abstract: Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out.

分布式系统性能实验报告

一、实验目的

分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的系统，每个节点通过

通信协议进行交互，共同完成任务。本实验旨在通过对分布式系统的

性能进行测试和评估，以提供有关系统可靠性、扩展性和效率等方面

的数据和结论。

二、实验环境

本次实验使用了一个由5台计算机组成的分布式系统，这些计算机

分别命名为节点A、节点B、节点C、节点D和节点E。每个节点都装有相同的硬件和软件配置，包括操作系统、分布式系统运行环境等。

三、实验过程

1. 引言

在实验开始前，首先介绍了分布式系统的定义、特点和优势，以及

本次实验的目标和意义。

2. 实验设计

为了综合评估分布式系统的性能，我们进行了以下几个方面的测试：- 负载均衡测试：通过向各个节点发送任务并观察任务的分配情况，评估系统的负载均衡能力。

- 吞吐量测试：通过向系统发送大量请求，并测量系统在处理请求时的吞吐量，评估系统的处理能力。

- 响应时间测试：通过向系统发送请求，并测量系统在响应请求时的时间，评估系统的响应速度。

3. 实验步骤与结果分析

首先，我们进行了负载均衡测试。通过向各个节点发送不同数量的任务，我们观察到系统能够合理地将任务分配给各个节点，从而实现负载均衡。同时，我们计算了每个节点的平均负载，并绘制了负载均衡的图表。

接下来，我们进行了吞吐量测试。通过向系统发送大量请求并测量处理完成的请求数量，我们评估了系统在单位时间内能够处理的请求数量，即吞吐量。我们根据不同的负载情况进行了多次测试，并对吞吐量进行了分析和比较。

最后，我们进行了响应时间测试。通过向系统发送请求，并测量系统在响应请求时所花费的时间，我们得到了系统的响应时间数据。我们分析了不同负载情况下的响应时间，并对系统的性能进行了评估。

分布式实验报告

实验一、基于TCP的套接字编程

一、实验目的

用C或JAVA语言编写客户端、服务器端程序，实现基于TCP或UDP 的网络通信或数据传输服务，熟悉基于TCP或UDP的Socket编程原理。

二、实验环境

建立在TCP/IP网络结构之上计算机网络实验环境。计算机具备Windows环境中套接字socket的编程接口功能，可为用户提供全网范围的进程通信功能。

三、实验要求

要求学生使用Linux或Windows平台下的套接字实现方式完成TCP客户端与服务器端的通信实现，无界面化要求，功能实现即可。

四、实验内容

基于TCP的socket编程的大致实现过程如下--

1、编写服务器端程序如下：

import java.io.*;

import .*;

public class TCPServer {

public static void main(String[] args) throws Exception{ ServerSocket server=null;

Socket client=null;

server=new ServerSocket(8888);

client=server.accept();

PrintWriter out=null;

out=new PrintWriter(client.getOutputStream());

out.println("Hello 阙凤林！");

out.close();

client.close();

server.close();

}

2、编写客户端程序如下：

import java.io.*;

分布式系统性能测试实验报告

一、引言

分布式系统是由多台独立的计算机节点组成的系统，通过网络通信和协调合作来完成任务。在实际应用中，分布式系统的性能测试至关重要，它可以评估系统的可靠性和效率。本报告旨在介绍一次分布式系统性能测试的实验过程和结果。

二、实验环境

1. 硬件配置：

在本次实验中，我们使用了5台独立的计算机作为分布式系统的节点，每台计算机配置如下：CPU为Intel Core i7，内存为8GB，硬盘容量为1TB，网络带宽为1Gbps。

2. 软件配置：

我们采用了开源软件Apache Hadoop作为分布式系统的基础框架，并在每台计算机上安装了相应版本的Hadoop。实验中使用的Hadoop 版本为2.7.3。

三、实验设计

1. 测试目标：

本次实验旨在评估分布式系统的性能表现，包括系统的吞吐量和响应时间。

2. 测试内容：

我们设计了三个不同的测试场景，分别是并行计算、数据分析和分布式存储。对于每个场景，我们都设计了相应的数据集和任务。

3. 测试步骤：

（1）并行计算：

我们使用了一组大规模的计算任务，通过在分布式系统上同时执行这组任务来测试系统的计算能力和并行处理能力。

（2）数据分析：

我们使用了一组真实的数据集，包括用户行为数据、销售数据等。通过在分布式系统上进行复杂的数据分析和挖掘任务，来测试系统在大规模数据处理方面的性能。

（3）分布式存储：

我们模拟了多台计算机同时读写数据的场景，测试系统在分布式存储方面的性能表现，包括数据传输速度和读写延迟。

四、实验结果与分析

1. 并行计算场景：

在并行计算场景下，我们观察到系统的吞吐量随着任务数量的增加而线性增长，表明系统具有良好的可扩展性和并行处理能力。同时，随着计算任务规模的增大，系统的响应时间也略有增加，但整体表现仍然稳定。

《分布式计算机技》实验报告

《分布式计算机技术》

实验报告

一、分布并行计算环境的安装和设置

1．实验目的：

掌握分布并行计算环境ProActive的安装和设置，理解客户-服务器模式以及涉及到的各种概念：分布式计算技术、通信与命名。

2．实验内容：

①熟悉ProActive软件，完成JDK和ProActive在PC机上的安装和基本配置。

②理解ProActive的活动对象的概念和基本原理。

③理解客户-服务器模式，并且独立运行实例。

3．实验步骤及结果：

①安装JDK1.4或者高于1.4的版本。

安装过程和配置过程略。

②ProActive安装过程和基本配置过程略。

③运行例子

例子的运行除了运行例子的主类以外，ProActive为例子的运行提供了了脚本程序，scripts 所在的目录在：

④Tiny版本的“HelloWorld”例子的运行，运行脚本程序：

输出：

⑤Reader(读者写者)例子的运行

⑥Philosopher（哲学家）例子的运行

（1）

结果：

（2）

（3）

（4）

（5）

4．归纳总结，撰写心得体会：

在经过本次实验课的内容操作之后，我对分布并行计算环境ProActive有了一些基本的理解以及一些常用操作，也让我们了解客户-服务器模式，了解分布式计算技术、通信与命名等概念。

ProActive 是一个由法国的INRIA机构开发的并行分布式计算的Java 中间件，使用ProActive 能方便地开发网格和网络环境下的应用。ProActive 是一个支持开发网格和网络环境下并行、分布及并发计算的Java 库。具有如下特点：(1)纯Java 编写；(2)迁移性；(3)类型组通信和组件编程模式，支持面向对象的SPMD 程序设计；(4)支持Globus、PBS、LSF、SSH 和RSH等网络网格环境和中间件的接口；(5)强大的XML 部署描述器和安全机制。

并行计算与分布式系统实验报告

1. 引言

“彼岸花，开过就只剩残香。”这是一句来自中国古代文学名篇

《红楼梦》的名言。它告诉我们，珍贵的事物往往难以长久保持，只

有通过合理的分工与协作，才能实现最大的效益。在计算机科学领域，这句话同样适用。并行计算和分布式系统正是通过有效地利用计算资源，实现高效的数据处理与任务分工，从而提高计算效率和系统性能。

2. 并行计算介绍

并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时执行计算任务的

方法。它通过将大型计算问题划分为多个小的子问题，并同时解决这

些子问题，大幅提高计算速度。并行计算有两种主要的形式：数据并

行和任务并行。数据并行将大型数据集分割成多个小块，分别交给不

同的处理器进行处理；任务并行将不同的任务分配到不同的处理器上

同时执行。

3. 分布式系统介绍

分布式系统是一组互连的计算机节点，通过网络相互协作以实现

共同的目标。分布式系统可以分布在不同地理位置的计算机上，通过

消息传递和远程过程调用等通信机制实现节点间的协作。分布式系统

具有高可靠性、可扩展性和容错性的特点，并广泛应用于云计算、大

数据处理和分布式存储等领域。

4. 并行计算和分布式系统的关系

并行计算和分布式系统之间存在密切的关系。分布式系统提供了

并行计算所需的底层基础设施和通信机制，而并行计算则借助分布式

系统的支持，实现任务的并行处理和数据的高效交换。通过充分利用

分布式系统中的计算资源，可以实现更高效的并行计算，并加速大规

模数据处理和科学计算。

5. 并行计算与分布式系统实验

在完成本次实验中，我们使用了一台集群式分布式系统，包括8

基于分布式计算的虚拟仿真环境研究与实现

随着全球信息化进程不断加速，计算机技术和通信技术的快速发展，人们的生活和社会也在不断发生着革命性的变化。虚拟仿真技术是信息技术发展的重要组成部分，是一种能够帮助人们模拟和预测实际系统的方法和技术。而基于分布式计算的虚拟仿真环境是将分布式计算技术与虚拟仿真技术相结合的应用，它可以大大提高虚拟仿真的效率和精度。

一、分布式计算

分布式计算指的是利用网络连接的计算机资源来执行计算任务的一种计算模式。在分布式计算环境中，计算机系统可以分布在不同的计算机上，这些计算机可以相互通信和协同工作，共同完成一些大型的计算任务。分布式计算技术可以有效地提高计算效率和计算能力。

二、虚拟仿真

虚拟仿真是一种模拟现实情境的技术，它借助计算机技术，将实际系统建模成虚拟系统，并通过模拟在计算机上对系统进行测试和分析。虚拟仿真技术可以帮助人们更好地理解实际系统的工作原理和运行方式，为实际系统的优化和改进提供科学依据。

三、基于分布式计算的虚拟仿真环境设计与实现

基于分布式计算的虚拟仿真环境是一种将分布式计算技术与虚

拟仿真技术相结合的新型仿真环境。它利用分布式计算技术和虚

拟仿真技术的优势，将多台计算机联合起来，组成一个强大的虚

拟仿真系统，以完成复杂的仿真计算任务。

基于分布式计算的虚拟仿真环境具有以下几个主要的设计与实

现要素：

（一）虚拟仿真模型的建立

虚拟仿真模型是基于分布式计算的虚拟仿真环境中的核心要素，需要通过数据采集和建模等技术获取实际系统的数据和参数，建

立起真实可信的仿真模型。

（二）仿真计算任务的分配与调度

分布式计算机实验报告

实验二Web数据库访问

一、实验目的

1. 了解MVC模式的基本原理和编程方式；

2. 了解DAO模式的基本原理和编程方法；

2．掌握使用JDBC访问数据库的一般方法；

3．掌握MySql数据库的基本操作。

二、实验内容

（一）、MVC模式

MVC模式是最近几年被推荐为JEE的设计平台，他主要将输入、处理和输出分开。

MVC即，

M（Modle）：主要是业务逻辑的处理，接受视图请求的数据，返回最终的处理结果。

V（View）：表示用户交互界面，对于Web应用来说，可以是HTML界面，也可能是XHTML、XML、Applet

C（Controller）：从用户接受请求，将模式与视图结合在一起，共同完成用户的请求。

可以给你一段简单的代码：

mvc_login.htm

输入姓名：

mvcdemo.jsp

mvc_success.jsp

<%@page contentType="text/html;charset=gb2312"%>

mvc_failure.jsp

<%@page contentType="text/html;charset=gb2312"%>

MVCCheck.java

package cn.mldn.lxh.bean ;

public class MVCCheck

{

private String name ;

public void setName(String name)

{

= name ;

}

public String getName()

{

return ;

}

// 验证

public boolean isValidate()

hadoop分布式环境搭建实验总结

hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结

一、引言

Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。

二、实验准备

在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：

1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。

2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。

三、实验步骤

1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。

2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。

3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-

site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。

4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。

5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。

四、实验结果

分布式系统设计与实现实验报告

分布式系统设计与实现实验报告引言：

分布式系统是由多个计算机节点组成的系统，通过网络相互连接和协作，共同完成一定的任务。在现代计算机应用中，分布式系统扮演着重要的角色，应用广泛。本实验旨在通过设计和实现一个简单的分布式系统，探索其原理和应用。

一、系统设计

1. 系统架构

我们采用了客户端-服务器的系统架构，其中服务器端负责处理用户请求、存储数据和协调各个客户端之间的通信与协作。客户端通过与服务器进行通信来实现任务的分配和执行。

2. 任务分配

为了实现系统的负载均衡和容错机制，我们采用了分布式任务分配的策略。服务器端将任务分割成多个子任务，并向各个客户端发送任务请求。每个客户端接收到任务请求后，根据系统负载和任务优先级来决定是否接受任务。如果客户端接受任务，则开始执行任务并将执行结果返回服务器端。

3. 数据存储

为了实现数据的共享和一致性，我们引入了分布式文件系统。每个客户端都可以访问文件系统，并可以在其中读取和写入数据。服务器

端负责协调各个客户端对文件系统的访问，并处理潜在的数据冲突和

一致性问题。

二、系统实现

1. 网络通信

我们使用TCP/IP协议作为系统的通信协议。通过建立客户端与服

务器之间的TCP连接，可以实现可靠的数据传输和通信。

2. 任务调度

服务器端采用了基于优先级队列的调度算法，根据任务的优先级和

客户端的负载情况来进行任务调度。具体而言，服务器将任务优先级

高的任务放入优先级队列的前端，并向负载较低的客户端发送任务请求。

3. 数据一致性

为了保证数据一致性，我们使用了副本机制。在每个客户端上都存

并行与分布式计算实训课程学习总结搭建并行与分布式计算环境与应用实践

并行与分布式计算实训课程学习总结搭建并行与分布式计算环境与应用实践在并行与分布式计算实训课程的学习中，我们学习了搭建并行与分布式计算环境以及进行相关应用实践。通过这门课程的学习，我获得了宝贵的经验和知识，并深刻理解了并行与分布式计算的重要性。

在实训课程中，我们首先了解了并行与分布式计算的基础概念与原理。并行计算是指多个计算单元同时进行独立计算，并通过协同工作以提高计算效率和性能。而分布式计算是指将计算任务划分为多个子任务，并分配给多台计算机进行同时计算。

接着，我们学习了如何搭建并行与分布式计算环境。通过使用一些常见的工具和框架，如Hadoop和Spark，我们可以轻松地搭建起一个强大的并行与分布式计算环境。在搭建过程中，我们需要配置集群节点、网络连接以及相关软件的安装与配置。通过这一步骤，我们能够创建一个高效的计算环境，以应对大规模计算任务。

在搭建完环境之后，我们进行了一系列的应用实践。其中，最主要的应用之一是数据处理和分析。通过使用并行与分布式计算的框架和技术，我们可以快速地处理大规模的数据集，并提取出有价值的信息和洞察。这对于现代大数据时代的数据处理和决策支持至关重要。

此外，我们还进行了一些并行计算和任务调度的实践。通过将计算任务划分为多个子任务，并在集群中进行分布式计算，我们可以大大

提高计算效率。同时，我们还学习了任务调度的原理和算法，以实现任务的优先级调度和资源分配。

通过这门课程的学习，我认识到了并行与分布式计算在现代计算领域的重要性。随着科技的发展和数据量的不断增加，使用传统的串行计算方式已经无法满足需求。而并行与分布式计算则可以通过充分利用计算资源和并行处理能力，提高计算效率和性能。

hadoop 实验报告

Hadoop 实验报告

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据集。本次

实验旨在通过搭建 Hadoop 环境，并运行一些简单的任务，来探索 Hadoop 的

特性和功能。

一、Hadoop 环境搭建

为了搭建 Hadoop 环境，我们需要准备一台运行 Linux 操作系统的计算机，并

安装 Java 开发环境。接下来，我们下载 Hadoop 的二进制文件，并解压到指定

的目录。然后，我们需要对 Hadoop 进行一些配置，如指定数据存储路径、设

置集群节点等。最后，我们启动 Hadoop，验证环境是否搭建成功。

二、Hadoop 的基本概念

在开始运行任务之前，我们需要了解一些 Hadoop 的基本概念。首先是

Hadoop 的核心组件，包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 Hadoop 资源

调度器（YARN）。HDFS 负责将数据分布式存储在集群中的各个节点上，而YARN 则负责管理集群资源和任务调度。另外，Hadoop 还提供了一个用于编写和运行分布式计算任务的编程模型，即 MapReduce。

三、运行 MapReduce 任务

为了熟悉 Hadoop 的编程模型，我们编写了一个简单的 MapReduce 任务。该

任务的目标是统计一篇文档中各个单词的出现次数。在编写任务之前，我们需

要先将文档拆分成多个小块，并将这些小块分发到集群中的各个节点上。然后，我们定义 Map 函数和 Reduce 函数，分别用于处理每个小块的数据和最终的汇总。最后，我们运行任务，并查看结果。

分布式系统实验报告

分布式系统实验报告-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

中南大学

分布式系统实验报告

（我选做 4 题，按住ctrl点击目录条可直达，wps下有效）

实验一数据包 socket 应用 (4)

一、实验目的 (4)

二、预习与实验要求 (4)

三、实验环境 (4)

四、实验原理 (5)

五、实验内容 (6)

六、实验报告 (7)

七、思考题 (9)

实验二流式 socket 应用 (9)

一、实验目的 (9)

二、预习与实验要求 (9)

三、实验环境 (9)

四、实验原理 (10)

五、实验内容 (10)

六、实验报告 (10)

七、思考题 (13)

实验三客户/ 服务器应用开发 (14)

一、实验目的 (14)

二、预习与实验要求 (14)

三、实验环境 (14)

四、实验原理 (14)

五、实验内容 (15)

六、实验报告 (15)

实验九虚拟机的使用与 Linux 系统的安装 (34)

一、实验目的 (34)

二、实验内容和步骤 (34)

三、实验结果 (36)

实验一数据包 socket 应用

一、实验目的

1. 理解数据包 socket 的应用

2. 实现数据包 socket 通信

3. 了解 Java 并行编程的基本方法

二、预习与实验要求

1. 预习实验指导书及教材的有关内容，了解数据包 socket 的通信原理；

2. 熟悉一种 java IDE 和程序开发过程；

3. 了解下列 Java API：Thread、Runnable；

4. 尽可能独立思考并完成实验。

三、实验环境

a) 独立计算机或计算机网络；