Hadoop开启云计算之旅实战
2024级《专业导论》课程教学大纲
《专业导论》课程教学大纲课程编码：12024008 开课部门：信息工程学院英文名称：Introduce to Computer 适用年级：2024适用专业：计算机科学与技术适用方向：无课程属性：专业基础课程学分学时：1学分，支配16学时编写人：李晓蕾审核人：何广军一、课程概述(一)课程的性质地位《专业导论》是计算机科学与技术专业的一门专业基础课。
本课程担负着引导学生进入计算机科学技术大门的重任，是引领计算机学生进入计算机科学与技术学科的“导游图”。
(二)课程的基本理念以学生学问、实力、素养协调发展为目标，突出学生为主体，重视实力培育和素养培育。
课程内容涉及计算机科学的方方面面，但着重讲解的是基本概念而不是数学模型和技术细微环节，要求做到“广度优先，广而不细＂。
课程侧重点在于勾画计算机科学体系的框架，奠定计算机科学学问的基础，为今后深化学习计算机科学与技术专业中各专业理论及实践课程做好铺垫。
(三)课程设计思路用严密性方式将学生引入计算机学科各个富有挑战性的领域。
CC2024 报告要求该课程应讲授那些富有才智的、核心的思想。
还要充分考虑现代教化思想（如CDIO）及其在本学科教化中的应用。
因此在构建课程内容的同时,还要充分留意对学生实力的培育,以及强化学生对学问的载体属性的相识和利用。
本次课程内容设计时,以CCC2024 中课程提纲为依据,采纳CCC2024 举荐的课程设计方法,结合长期的教学实践,探究性地提出以实践阅历为主要内容的课程提纲。
教学方法手段：本课程实行专题讲座的形式，由本专业高职称、高学历的老师进行主题演讲。
1.案例教学：本课程应以实物（典型成果）为引导，呈现主题特色，直观说明主题所阐述的技术解决哪些问题，对社会有什么影响，在那些岗位上应用，将来在哪些方面可以有所突破。
2.自主学习式教学：本课程各主题所涉及的核心技术不宜过多，以2-3点为宜。
一方面，在讲清概念、介绍方法的基础上，让学生了解计算机技术的现状和发展。
Hadoop基础知识培训
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。
[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现
![[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现](https://img.taocdn.com/s3/m/e7ebc6bf1a37f111f1855b8b.png)
物理模型
物理模型实际上就是把概念模型中的一个行进行分割，并按照 列族存储
查询时间戳为t7的“contents:”将返回空值，查询时间戳为t8， “anchor:”值为“look.ca”的项也返回空值 （空的单元格不存储 ） 查询“contents:”而不指明时间戳，将返回t5时刻的数据；查询 “anchor:”的“look.ca”而不指明时间戳，将返回t7时刻的数据 （未指 明时间戳，则返回指定列的最新数据值 ）
"CNN"
""
行关键字
"n.www"
时 间 戳
t6
列 "mime:"
"text/html"
子表服务器
客户端进行更新操作时，首先连接相关的子表服务器，之后向 子表提交变更。提交的数据被添加到子表的HMemcache和子表服务 器的HLog 提供服务时，子表首先查询缓存HMemcache。若没有，再查找磁 盘上的HStore HRegion.flushcache()定期被调用，把HMemcache中的内容写到 磁盘上HStore文件里
访问接口
Hadoop API （1）org.apache.hadoop.conf （2）org.apache.hadoop.dfs （3）org.apache.hadoop.fs （4）org.apache.hadoop.io （5）org.apache.hadoop.ipc （6）org.apache.hadoop.mapred （7）org.apache.hadoop.metrics （8）org.apache.hadoop.record （9）org.apache.hadoop.tools （10）org.apache.hadoop.util 浏览器接口 典型HDFS安装会配置一个Web服务器开放自己的命名空间，其TCP 端口可配；默认配置下http://namenode-name:50070这个页面列 出了集群里的所有DataNode和集群的基本状态
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
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。
云计算开源先锋Hadoop——第四届Hadoop中国云计算大会纪实
方面 说 明云计 算正 处于 热 烈发展 的 时
期 ， 另 一 方 面 也 说 明 Ｈ ｄ ｏ 是 一 个 开 ａ ｏｐ 源 的体 系 ，是 一 个 人 民 战争 的思 路 ，得 到 了很 多人 的 参 与 和 贡献 。
海 数 处ｔ！， ｌ＇ 机遇 挑 战 ｌｌ ｌ Ｐ ｊ ｊ －
是 如何 存储 、组 织和索 引数据 的呢？ 又
应 该 怎 样 搜 索和 访 问 有 价 值 的 数 据 呢 ？
程 学旗 表 示这样 大 的规 模处理 也 带来
了巨大的挑战。
大规模数据处理算法的挑战
程 学 旗 认 为 Ｗ ｅ 规 模 的 增 长 对 数 ｂ
据处理算法带来了极大的挑 战。他认 为
Ｈａｄ ｏｏＰ存 在 的
挑 战
程 学 旗 认 为 类、检测等 ，数据算法也有很多 ，但是 Ｈ ｄ ｏ 技 术 目 前 还 是 不 够 成 熟 ，主 要 ａｏｐ
这 些 算 法 能否 使 用 通 用 的 机 制 对 性 能 进 表现在三个方面：第一，在数 据存储方
行质 的改 进？ 这是一个 非常大 的挑 战 。
ｔ ｅ Ｆｕ ｕｒ ｆ Ｉｔ ｎｅ ａ ｅ Ｃｌ ｄ ｈ ｔ ｅ ｏ ｎ ｅｒ ｔＳｃ ｌ ｏｕ
些算法的理论可能很好 ，但是在 实践 中
大 会 由 中 科 院 计 算 所 副 研 究 员 Ｃｏ ｍｐ ｔｎ ｕ ｉ ｇ” ， 他 提 到 Ｈａ ｏ ｐ ｄ ｏ 是 未 必 能够 发挥 出作 用 。现 在 对 数 据 进 行
查 礼 主 持 ， 中科 院 计 算 所 常 务 副 所 长 Ｍ ａ Ｒｅ ｕ ｅ 最 佳 实 现 ， 与 传 统 的 分析 的方 法包 括 密度 估计 、分 析 、分 Ｐ ｄ ｃ的
Hadoop实战应用与详解
Hadoop实战应用与详解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开放源代码框架。
它能够存储和处理大量的数据集，这将是未来几年内的重要趋势之一。
Hadoop能够自动处理数据，将它们分布在跨越多个服务器的群集上，然后在群集上执行计算任务。
Hadoop已经被广泛应用于各大行业，包括政府、金融、医疗、广告、媒体、教育等，已经成为大数据时代的重要基础设施。
一、概述Hadoop主要有两个组成部分：HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成小块，然后分散在多台机器上，可以很好地解决文件系统容量的问题。
MapReduce则是一种计算模型，它基于分布式处理，并且能够优化数据的处理，MapReduce对非常大的数据集的处理非常有效。
Hadoop本身是使用Java语言书写的，因此需要在Java环境下使用。
然而，通过一些第三方开源工具，可以使Hadoop更灵活，更容易使用。
例如，有些工具可以在Hadoop上运行SQL查询，有些工具可以将数据从关系数据库移动到Hadoop中，有些工具可以轻松地使用Hadoop分析海量的日志数据。
二、Hadoop工具的使用1. SqoopSqoop是一种用于将数据从一个关系数据库中移动到Hadoop中的工具。
Sqoop可以与MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库共同使用。
使用Sqoop，您可以轻松地将数据从关系数据库中提取，然后将其放入HDFS文件系统中，以便MapReduce处理。
Sqoop是Hadoop中一大工具，日常使用中必不可缺的。
2. Hive和PigHive和Pig是两种比较流行的Hadoop上的数据分析工具。
Hive基于SQL-like查询语言，使得它与关系数据库非常相似。
其查询语言HiveQL 可以与Hadoop上的HDFS、Hbase、Amazon S3和其他存储系统上的数据交互。
Pig则可与Hadoop集成，用于生成数据流处理代码，可在Hadoop环境中进行数据加工和分析。
基于AWS的DevOps实战
我们要『双态』研发
开发节奏可控系统质量保障持续交付价值
快速响应需求敏捷版本迭代快速交付效果
DevOps实践包括哪些？
『四位一体』的DevOps实践
拥抱需求变化
敏捷项目管理
互联网技术栈
自动化工具链
『四位一体』之 拥抱需求变化
×传统保守的软件工程基于业务需求预测程序开发结构化一次性交付即结束面向封闭工程√拥抱变化的DevOps方法积极响应与管理业务变化应用开发服务化全流程可控/可迭代/自动化研发人人参与
日志收集工具
日志收集工具
东珠研究院日志管理系统数据 …
200+个虚拟机日志收集
1TB存储保留最近日志
99.9 %+日志收集可达率
<2 分钟平均日志可检索
统一认证管理工具
统一认证管理工具
支持多种第三方平台系统支持公网访问支持随时增删改查支持外包人员管理支持高可用……
统一认证管理工具
统一认证管理工具东珠研究院DevOps统一账号管理系统数据 …
DevOps的核心永远是『人』
举个栗子有这样一个研发项目研发地点在荒漠所处年代自然灾害,吃饱饭是个问题10W+人参与研发过程V1.0历时6年只有算盘/手摇计算尺研发产品震惊世界
谢谢大家！
基于AWS 的DevOps实战
技术创新 变革未来
目录传统媒体行业DevOps需求对DevOps实践的分解端到端自动化工具链DevOps弹性落地策略DevOps助力项目示例总结
传统媒体行业需要DevOps？
『新媒体』转型目标
娱乐数据 化运营
娱乐行业 云服务
娱乐垂直电商
用户会员体系
媒资智能管理
娱乐智能 终端
OpenStack云计算实战-第1章 OpenStack云计算基础
虚拟化平台管理工具
virsh
virt-install virt-manager virt-clone OpenStack 其他工具
Xen Hypervisor
域 （虚拟机）
Xen
Libvirt （libvirtd守护进程）
Llibvirt API）
Linux内核 KVM模块
QEMU 虚拟机
KVM
Vmware 虚拟化层
监控工具（Monitoring tools） 优化与策略工具（Optimization / Policy tools） 计费和商业逻辑（Billing / Business logic） 多层工具（Multi-region tools） 部署和生命周期工具（Deployment/Lifecycle tools） 容器基础架构（Container infrastructure） 网络功能虚拟化（NFV）
每个项目由一系列进程、命令行脚本、数据库和其他脚本组成。
1.3 了解OpenStack
OpenStack基金会与社区
第1章 OpenStack云计算基础 17
OpenStack基金会 个人会员 企业会员
OpenStack社区 技术委员会负责总体管理全部OpenStack项目 项目技术负责人（Project Technical Lead）管理项目内事务 社区对于个人会员而言是非常开放的 个人只有加入基金会，才能享有会员权益
1.3 了解OpenStack
OpenStack版本演变
第1章 OpenStack云计算基础 18
2010年10月，OpenStack第1个正式版本发布，其代号为Austin。 起初计划每隔几个月发布一个全新的版本，并且以26个英文字母为首字
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
hadoop应用场景总结
hadoop应⽤场景总结我个⼈接触hadoop仅仅不到⼀年，因为是业余时间学习，故进度较慢，看过好多视频，买过好多书，学过基本知识，搭建过伪分布式集群，有过简单的教程式开发，恰逢毕业季，⾯试过相关岗位，⾃认为路还很远，还需⼀步⼀步积累。
今天总结⼀篇关于hadoop应⽤场景的⽂章，⾃认为这是学习hadoop的第⼀步，本⽂主要解答这⼏个问题：hadoop的⼗⼤应⽤场景？hadoop到底能做什么？2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年时间，在⼀篇⽂章中总结了10个Hadoop的应⽤场景，下⾯分享给⼤家： 在线旅游：⽬前全球范围内80%的在线旅游⽹站都是在使⽤Cloudera公司提供的Hadoop发⾏版，其中SearchBI⽹站曾经报道过的Expedia也在其中。
移动数据：Cloudera运营总监称，美国有70%的智能⼿机数据服务背后都是由Hadoop来⽀撑的，也就是说，包括数据的存储以及⽆线运营商的数据处理等，都是在利⽤Hadoop技术。
电⼦商务：这⼀场景应该是⾮常确定的，eBay就是最⼤的实践者之⼀。
国内的电商在Hadoop技术上也是储备颇为雄厚的。
能源开采：美国Chevron公司是全美第⼆⼤⽯油公司，他们的IT部门主管介绍了Chevron使⽤Hadoop的经验，他们利⽤Hadoop进⾏数据的收集和处理，其中这些数据是海洋的地震数据，以便于他们找到油矿的位置。
节能：另外⼀家能源服务商Opower也在使⽤Hadoop，为消费者提供节约电费的服务，其中对⽤户电费单进⾏了预测分析。
基础架构管理：这是⼀个⾮常基础的应⽤场景，⽤户可以⽤Hadoop从服务器、交换机以及其他的设备中收集并分析数据。
图像处理：创业公司Skybox Imaging使⽤Hadoop来存储并处理图⽚数据，从卫星中拍摄的⾼清图像中探测地理变化。
诈骗检测：这个场景⽤户接触的⽐较少，⼀般⾦融服务或者政府机构会⽤到。
云计算开题报告
科研训练开题报告题目：云计算以及hadoop的简单应用学院专业学号姓名指导老师数学与计算机学院计算机科学与技术090501219 吴高福李诗高 2012-05-25一. 课题名称云计算以及hadoop的简单应用二.课题的背景当前，全球it 产业正在经历着一场声势浩大的“云计算”浪潮。
云计算秉承“按需服务”的理念，狭义的云计算指it 基础设施（硬件、平台、软件）的交付和使用模式，广义的云计算指服务的交付和使用模式，即用户通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的it 基础设施/服务。
云计算快速成为了一种广泛接受的计算模式。
工业界和学术界对云计算的核心概念有了一定的共识，对云计算提供新的服务和消费商业模式有了基本认同。
另外，云计算产业应用，需要满足服务质量需求、服务层协议和标准支撑，得到了普遍认同。
云计算是商业模式的创新，主要实现形式包括软件即服务（saas)、平台即服务( paas)和基础设施即服务(iaas)3个层次。
云计算和移动化是互联网的两大发展趋势。
云计算为移动互联网的发展注入了动力。
it 和电信企业将基于已有基础进行价值延伸，力求在“端”—“管”—“云”的产业链中占据有利位置甚至获得主导地位。
电信运营商在数据中心、用户资源、网络管理经验和服务可靠性等方面具有优势，目前主要通过与it 企业的合作逐步推出云计算服务。
鉴于云计算有广阔应用前景，世界上许多国家都将它列为优先发展的战略产业，众多企业投入大量人力物力开发云应用产品。
然而，云计算产业尚处于发展的起步阶段。
云计算从理论基础、技术、服务模式和标准化工作等方面都不够成熟。
云计算的发展需要政府、企业和科研机构投入人力和物力，进行研究和开发。
国际组织积极推动云计算的标准化工作，包括中国在内的各国政府高度重视云计算并积极采取行动推动云计算的发展。
云计算的市场潜力巨大，随着用户的信任感不断提高，未来几年将继续保持较快增长。
三. 研究意义本文主要综述云计算相关技术，阐述云计算的基本概念，核心技术和标准化工作，并使用hadoop下的map/reduce写了个简单的应用程序wordcount来体现云计算的强大四研究的进度安排第1周：完成开题报告第2-6周：围绕云计算理论基础及应用情况，对云计算的研究机构以及提供云计算产品与服务的企业的云平台的使用或文献进行分析、比较、思考并提出有关设想。
虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建
虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目标 (1)二、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决方法 (24)五、实验结论 (25)一、实验目的1.实验题目：配置和使用SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。
2.实验题目：Hadoop&MapReduce安装、部署、使用Hadoop-HDFS配置运行MapReduce程序，使用MapReduce编程二、实验内容1.实验题目：配置和使用SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。
2.实验题目：Hadoop&MapReduce1.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。
三、实验步骤及实验结果1.实验题目：配置和使用SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间，实验地点是在机房，但是由于我当时没有截图所以回寝室在自己的电脑上重做，以下为主机步骤：1.1 确定以root身份执行以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE＝true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices例如使用image file的方法，创建一个10G大小的LUN：dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加：Target .example:storage.lun1IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN，则如下设置.example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问，则：ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题目：Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server，命令为：sudo apt-get install openssh-server，并检查ssh server是否已经启动：ps -e | grep ssh，如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动，需要/etc/init.d/ssh start，如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第四章(Hadoop大数据处理实战)
数据错误与恢复
4.2.2 NameNode和DataNode错误处理
NameNode上保存了元数据信息，如果NameNode节点损坏，HDFS中的所有文件都会丢失，并且用户也不能根据 DataNode上的block重新构建HDFS文件。因此，确保NameNode的容错性是十分重要的。
（4）采用流式数据访问。为了获得高吞吐量的数据访问，HDFS上的应用主要采用流式数据访问方式，即边收 集数据边处理数据。因此，HDFS适用于批量数据处理，而非用户交互式数据处理。
（5）支持移动计算。如果将应用程序请求的计算在其操作的数据附近执行，而不是将数据移动到运行应用程 序的位置，可以极大地减少网络拥塞并提高系统的整体吞吐量，从而提高计算效率，尤其是当数据文件很大时 提升效果更加明显。此外，HDFS还为应用程序提供了移动计算的接口。
HDFS概述
在HDFS中，数据文件按块进行存储可以带来如下好处：
（1）可以存储任意大小的数据文件，不用再受单个节点磁盘容量大小的限制。例如，在单个节点存储100 TB甚 至10 PB的文件几乎是不可能的，但HDFS采用物理切块的设计，可以将这些文件数据切分成多个block，分别存 储在集群中的各个节点上。
SecondaryNameNode实际上是通过在文件系统中设置一个检查点（checkpoint）来帮助NameNode管理元数据， 从而使NameNode能够快速、高效地工作。但是，它并非第二个NameNode，仅是NameNode的一个辅助工具。
SecondaryNameNode不仅提升了集群性能，还保存了NameNode的元数据信息，这在一定程度上提高了元数 据的安全性和可靠性。
hadoop 实验报告
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。
四、Hadoop 的优势和应用场景Hadoop 的优势主要体现在处理大规模数据集时的高效性和可靠性。
由于数据被分布式存储和处理，Hadoop 能够充分利用集群中的各个节点，实现高并发和高吞吐量。
此外，Hadoop 还具有容错性，即使某个节点出现故障，任务仍然可以继续执行。
因此，Hadoop 在大数据分析、机器学习和日志处理等领域得到了广泛的应用。
Hadoop Mapreduce云计算 技术手册
Hadoop云计算技术手册作者:zbwd中国云计算论坛Email:xjtuzb@GTCRC@XJTU序言Hadoop是一个开源的分布式并行计算平台，它主要由MapReduce的算法执行和一个分布式的文件系统等两部分组成。
Hadoop起源于Doug Cutting大牛领导开发的Nutch搜索引擎项目的子项目。
现在是Apache软件基金会管理的开源项目。
本文主要介绍Hadoop及相关技术，从Hadoop的起源开始讲述，主要涵盖了MapReduce算法思想，基本框架，运行流程和编程粒度等内容，以期给入门者提供一个关于Hadoop的技术简介和研究参考。
关于Hadoop的安装指南和编程范例并不在本文叙述范围内，有需要者请参考其它资料。
因笔者水平实在太有限了，文中如有疏漏错误请不吝指出，万分感谢。
本人资料多数来源于互联网的技术文档，附录列出引文列表，特此致谢原文作者。
最后，发自内心、无与伦比地感谢Google、Apache软件基金会和Doug Cutting 带给我们如此简约、优雅的技术。
OK，让我们开始吧！去寻找那神奇的小飞象。
目录�引言——Hadoop从何而来�算法思想——Hadoop是怎么思考的�基本架构——Hadoop是如何构成的�运行流程——Hadoop是如何工作的�任务粒度——Hadoop是如何并行的�参考文献1.引言——Hadoop从何而来自从Google工程师Jeffrey Dean提出MapReduce编程思想，MapReduce便在Google的各种Web应用中释放着魔力。
然而，也许出于技术保密的目的，Google 公司并没有透露其MapReduce的实现细节。
幸运的是，Doug Cutting开发的Hadoop作为MapReduce开源实现，让MapReduce这么平易近人地走到了我们面前。
2006年1月，Doug Cutting因其在开源项目Nutch和Lucene的卓越表现受邀加入Yahoo公司，专职在Hadoop项目上进行开发。
实战大数据(Hadoop Spark Flink)：从平台构
读书笔记
对想了解大数据的小白来讲还是非常不错的，不过里面的安装步骤太多了[emm]。 快速入门，每个框架讲了怎么安装和简单的使用，对于大体了解很有帮助。 前阶段概念性的东西比较多，可以提供参考。 只能说算是知识普及和实验环境搭建，内容一般，实操的话也没多大意义。 框架搭建流程介绍的很清晰了，而且还附有配置参数相关的代码，很棒哦。 比较快速的过了一遍这本书对于大数据类的项目入门比较好，比较基础的介绍了数据中台以及上层应用层实 际技术框架的常见技术以及概念比如hadoop、flume、spark、sevlet等。 各种框架的安装和word count。 入门读物，很好理清技能树可以用来当作入门读物，能够很好的理清一些技术之间的区别与联系，之后再找 相关技术书籍深入学习。 能够帮助入门大数据常用的框架，对大数据技术有个概貌认知，也能快速入门上手，感知各组件的关系。 六个小时，大体看完，想快速入门的推荐阅读。
资源管理的本质是集群、数据中心级别资源的统一管理和分配。其中多租户、弹性伸缩、动态分配是资源管 理系统要解决的核心问题。
大数据工程师需要掌握Spark Streaming、Flink DataStream等大数据实时计算技术。
大数据工程师需要掌握MapReduce、Hive、Spark Core、Spark SQL、FlinkDataSet等大数据离线计算技术。
3.4 Hadoop分布式 集群的构建
3.5 MapReduce 分布式计算
框架
3.6本章小结
4.2搭建Kafka分布 式消息系统
4.1构建HBase分布 式实时数据库
4.3本章小结
5.1搭建Flume 1
日志采集系统
5.2使用Flume 2
采集用户行为 数据
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（java私塾）Hadoop开启云计算之旅实战
第一部分：我们为什么要学习云计算技术
•“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
”
———哈佛大学
社会学教授加里·金
•一分钟内，微博推特( Twitter)上新发的数据数超过10万；社交网络“脸谱”(Facebook)的浏览量超过600万……•这些庞大数字，意味着什么？
•它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
IT人你们准备好了么
•这是一个机会，千载难逢的机会。
•IT界的又一桶黄金。
什么是云计算
云计算就是“按需应变”的网络延伸，即厂商按照用户不断变化的需求提供相应的硬件、软件服务。
云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、网络技术等一些传统计算方法的融合体。
它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。
其核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。
云计算最典型的代表就是Google的搜索引擎。
云因何而生
不断增长的计算资源
处理器核数: 每18个月 100%
内存/硬盘容量: 每年 60％
网络带宽: 每年 100％
现有计算模型的局限
低利用率: <20%
高维护费用: 软硬件成本的 x5～x10
低可用性: 65％服务存在不可用现象
四大商业服务模式
•SaaS(Software-as-a- Service):软件即服务
•PaaS(Platform-as-a-Service):平台即服务
•IaaS (Infrastructure as a Servic e):基础设施即服务
•MSP (Managing Successful Programme)
SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务
uSaaS给用户带来的优势:拿来即用、无须维护、按需使用、随处可用、风险减小、成本降低、先天防毒、低配置也可用大软件
uSaaS给软件运营商带来的优势:节约销售成本、节约维护成本、稳健的经营模式
uSaaS的缺点:依赖互联网、数据安全性、数据保密性、
uSaaS的成功案例:Salesforce公司的CRM（客户关系管理）、Google的搜索引擎和Gmail、IBM的“蓝云”、Alisoft 的AEP平台等一系列SaaS软件
PaaS（Platform-as-a-Service ）：平台即服务
PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。
因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。
但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
IaaS (Infrastructure as a Service)基础设施即服务
IaaS主要提供虚拟机
IaaS分为两种用法：公共的和私有的。
AmazonEC2在基础设施云中使用公共服务器池。
更加私有化的服务会使用企业内部数据中心的一组公用或私有服务器池。
IaaS可以提供服务器、操作系统、磁盘存储、数据库和/或信息资源。
最高端IaaS的代表产品是亚马逊的AWS，不过IBM、Vmware和惠普以及其他一些传统IT厂商也提供这类的服务。
IaaS通常会按照"弹性云"的模式引入其他的使用和计价模式，也就是在任何一个特定的时间，都只使用你需要的服务，并且只为之付费。
云计算的核心技术
•编程模型
•海量数据分布存储技术
•海量数据管理技术
•虚拟化技术
•云计算平台管理技术
第二部分：典型云平台介绍
•Google 的云计算平台
Google的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进Google云计算迅速发展。
Google的云计算主要由MapReduce、Google文件系统(GFS)、BigTable组成。
它们是Google内部云计算基础平台的3个主要部分。
Google 还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。
Sawzall是一种建立在MapReduce基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。
Chubby是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，Chubby使用Paxos算法来保证备份。
•IBM“蓝云”计算平台
IBM 的“蓝云”计算平台是一套软、硬件平台，将Internet上使用的技术扩展到企业平台上，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。
“蓝云”大量使用了IBM先进的大规模计算技术，结合了IBM自身的软、硬件系统以及服务技术，支持开放标准与开放源代码软件。
“蓝云”基于IBM Almaden研究中心的云基础架构，采用了Xen和PowerVM虚拟化软件，Linux操作系统映像以及Hadoop软件以及MapReduce的开源实现。
“蓝云”计算平台由一个数据中心、IBM Tivoli部署管理软件、IBM Tivoli监控软件、IBM WebSphere应用服务器、IBM DB2数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组成。
“蓝云”平台的一个重要特点是虚拟化技术的使用。
•Amazon的弹性计算云
Amazon将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个。
用户使用实例的付费方式由用户的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。
弹性计算云平台为用户或者开发人员提供了一个虚拟的集群环境，在用户具有充分灵活性的同时，也减轻了云计算平台拥有者的管理负担。
弹性计算云中的每一个实例代表一个运行中的虚拟机。
用户对自己的虚拟机具有完整的访问权限，包括针对此虚拟机操作系统的管理员权限。
虚拟机的收费也是根据虚拟机的能力进行费用计算的，实际上，用户租用的是虚拟的计算能力。
云计算的特点
•易管理: 无需基础设施维护
•灵活性: 可按需伸缩，地域无关性
•高资源利用率: 负载平衡，资源共享
•高可靠性: 服务质量保证，异地容灾
•低成本: 无前期投入，按需购买
•安全性: 集中式数据管理，统一安全策略
云计算技术发展面临的主要问题
•数据隐私问题
如何保证存放在云服务提供商的数据隐私，不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。
•数据安全性
有些数据是企业的商业机密，数据的安全性关系到企业的生存和发展。
云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。
•用户使用习惯
如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而艰巨的挑战。
•网络传输问题
云计算服务依赖网络，目前网速低且不稳定，使云应用的性能不高。
云计算的普及依赖网络技术的发展。
本节课程小结
了解了什么是云计算
云计算的核心技术
云计算面临的问题。