hadoop2.7.2 伪分布式安装

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《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲

《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。

《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。

三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。

了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。

掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。

Hadoop伪分布式安装

Hadoop伪分布式安装1.安装Hadoop（伪分布式）
上传Hadoop
将hadoop-2.9.2.tar.gz 上传到该目录
解压
ls
将Hadoop添加到环境变量
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
保存并退出vim
验证环境变量是否正确hadoop version
修改配置文件hadoop-env.sh
保存并退出vim
修改配置文件core-site.xml
保存并退出vim
修改配置文件hdfs-site.xml
</property>
保存并退出vim
格式化HDFS
hdfs namenode -format
格式化成功的话，在/bigdata/data目录下可以看到dfs目录
启动NameNode
启动DataNode
查看NameNode管理界面
在windows使用浏览器访问http://bigdata:50070可以看到HDFS的管理界面
如果看不到，(1)检查windows是否配置了hosts;
位于C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
关闭HDFS的命令
2.配置SSH免密登录生成密钥
回车四次即可生成密钥
复制密钥，实现免密登录
根据提示需要输入“yes”和root用户的密码
新的HDFS启停命令
免密登录做好以后，可以使用start-dfs.sh和stop-dfs.sh命令启停HDFS，不再需要使用hadoop-daemon.sh脚本
stop-dfs.sh
注意：第一次用这个命令可能还是需要输入yes，按提示输入即可。

在linux中安装Hadoop教程-伪分布式配置-Hadoop2.6.0-Ubuntu14.04

在linux中安装Hadoop教程-伪分布式配置-Hadoop2.6.0-Ubuntu14.04注：该教程转⾃厦门⼤学⼤数据课程学习总结装好了 Ubuntu 系统之后，在安装 Hadoop 前还需要做⼀些必备⼯作。

创建hadoop⽤户如果你安装 Ubuntu 的时候不是⽤的 “hadoop” ⽤户，那么需要增加⼀个名为 hadoop 的⽤户。

⾸先按 ctrl+alt+t 打开终端窗⼝，输⼊如下命令创建新⽤户 : sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash这条命令创建了可以登陆的 hadoop ⽤户，并使⽤ /bin/bash 作为 shell。

sudo命令本⽂中会⼤量使⽤到sudo命令。

sudo是ubuntu中⼀种权限管理机制，管理员可以授权给⼀些普通⽤户去执⾏⼀些需要root权限执⾏的操作。

当使⽤sudo命令时，就需要输⼊您当前⽤户的密码.密码在Linux的终端中输⼊密码，终端是不会显⽰任何你当前输⼊的密码，也不会提⽰你已经输⼊了多少字符密码。

⽽在windows系统中,输⼊密码⼀般都会以“*”表⽰你输⼊的密码字符接着使⽤如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提⽰输⼊两次密码： sudo passwd hadoop可为 hadoop ⽤户增加管理员权限，⽅便部署，避免⼀些对新⼿来说⽐较棘⼿的权限问题： sudo adduser hadoop sudo最后注销当前⽤户（点击屏幕右上⾓的齿轮，选择注销），返回登陆界⾯。

在登陆界⾯中选择刚创建的 hadoop ⽤户进⾏登陆。

更新apt⽤ hadoop ⽤户登录后，我们先更新⼀下 apt，后续我们使⽤ apt 安装软件，如果没更新可能有⼀些软件安装不了。

按 ctrl+alt+t 打开终端窗⼝，执⾏如下命令： sudo apt-get update后续需要更改⼀些配置⽂件，我⽐较喜欢⽤的是 vim（vi增强版，基本⽤法相同） sudo apt-get install vim安装SSH、配置SSH⽆密码登陆集群、单节点模式都需要⽤到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上⾯运⾏命令），Ubuntu 默认已安装了SSH client，此外还需要安装 SSH server： sudo apt-get install openssh-server安装后，配置SSH⽆密码登陆利⽤ ssh-keygen ⽣成密钥，并将密钥加⼊到授权中： exit # 退出刚才的 ssh localhost cd ~/.ssh/ # 若没有该⽬录，请先执⾏⼀次ssh localhost ssh-keygen -t rsa # 会有提⽰，都按回车就可以 cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加⼊授权此时再⽤ssh localhost命令，⽆需输⼊密码就可以直接登陆了。

简述hadoop伪分布式安装配置过程

Hadoop伪分布式安装配置过程在进行Hadoop伪分布式安装配置之前，首先需要确保系统环境符合安装要求。

Hadoop的安装需要在Linux系统下进行，并且需要安装好Java环境。

以下将详细介绍Hadoop伪分布式安装配置的步骤。

一、准备工作1. 确保系统为Linux系统，并且已经安装好Java环境。

2. 下载Hadoop安装包，并解压至指定目录。

二、配置Hadoop环境变量1. 打开.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport YARN_HOME=$HADOOP_HOME```2. 执行以下命令使环境变量生效：```bashsource ~/.bashrc```三、配置Hadoop1. 编辑hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME变量：```bashexport JAVA_HOME=/path/to/java```2. 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>```3. 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>```4. 编辑mapred-site.xml.template文件，添加以下内容并保存为mapred-site.xml：```xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>```5. 编辑yarn-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value></property></configuration>```四、格式化HDFS执行以下命令格式化HDFS：```bashhdfs namenode -format```五、启动Hadoop1. 启动HDFS：```bashstart-dfs.sh```2. 启动YARN：```bashstart-yarn.sh```六、验证Hadoop安装通过浏览器访问xxx，确认Hadoop是否成功启动。

《Hadoop大数据技术》课程实验教学大纲

《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。

《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。

三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。

实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。

2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。

（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。

（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。

（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。

（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。

实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。

Hadoop完全分布式详细安装过程

Hadoop详细安装过程一、本文思路1、安装虚拟化PC工具VMware，用于支撑Linux系统。

2、在VMware上安装Ubuntu系统。

3、安装Hadoop前的准备工作：安装JDK和SSH服务。

4、配置Hadoop。

5、为了方便开发过程，需安装eclipse。

6、运行一个简单的Hadoop程序：WordCount.java注：在win7系统上，利用虚拟工具VMware建立若干个Linux系统，每个系统为一个节点，构建Hadoop集群。

先在一个虚拟机上将所有需要配置的东西全部完成，然后再利用VMware 的克隆功能，直接生成其他虚拟机，这样做的目的是简单。

二、所需软件1、VMware：VMware Workstation，直接百度下载（在百度软件中心下载即可）。

2、Ubuntu系统：ubuntu-15.04-desktop-amd64.iso，百度网盘：/s/1qWxfxso注：使用15.04版本的Ubuntu（其他版本也可以），是64位系统。

3、jdk：jdk-8u60-linux-x64.tar.gz，网址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html注：下载64位的Linux版本的jdk。

4、Hadoop：hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，网址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/注：选择1.2.1版本的Hadoop。

5、eclipse：eclipse-java-mars-1-linux-gtk-x86_64.tar.gz，网址：/downloads/?osType=linux注：要选择Linux版本的，64位，如下：6、hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar，这是eclipse的一个插件，用于Hadoop的开发，直接百度下载即可。

三、安装过程1、安装VMware。

《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置

19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。

-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。

点击完成。

-->点击确定。

3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。

这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。

4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。

可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。

同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。

可以参照下图的/dev/sda1。

下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。

sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。

mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。

hadoop伪分布式安装实验总结

hadoop伪分布式安装实验总结
1. 确保系统满足要求：在开始安装之前，确保系统满足Hadoop的最低要求，包括适当的操作系统版本、Java环境和相关的依赖项。

确保在安装过程中没有缺少任何必要的软件包或依赖项。

2. 下载和安装Hadoop：从官方网站下载Hadoop的稳定版本。

解压缩下载的文件，并将其放置在适当的位置。

设置相应的环境变量，以便系统能够识别Hadoop的安装路径。

3. 配置Hadoop：编辑Hadoop配置文件，主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。

在这些文件中，指定Hadoop集群的相关配置，如HDFS的名称节点、数据节点、日志目录的位置以及其他必要的属性。

4. 格式化HDFS：在启动Hadoop之前，需要对HDFS进行初始化。

使用命令hdfs namenode -format初始化名称节点。

这一步会清空HDFS上的所有数据，所以请确保在使用时备份重要数据。

5. 启动Hadoop：使用start-all.sh脚本启动Hadoop服务。

该脚本会启动HDFS和MapReduce 服务。

在启动过程中，系统会显示Hadoop的日志输出，如果有任何错误或警告信息，请注意排查并解决。

6. 测试安装：使用hadoop fs -ls命令来验证HDFS是否运行正常。

该命令应该列出HDFS 上的文件和目录列表。

您还可以运行简单的MapReduce任务来验证MapReduce服务的运行情况。

(完整版)Hadoop安装教程_伪分布式配置_CentOS6.4_Hadoop2.6.0

Hadoop安装教程_伪分布式配置_CentOS6.4/Hadoop2.6.0都能顺利在CentOS 中安装并运行Hadoop。

环境本教程使用CentOS 6.4 32位作为系统环境，请自行安装系统（可参考使用VirtualBox安装CentOS）。

如果用的是Ubuntu 系统，请查看相应的Ubuntu安装Hadoop教程。

本教程基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。

Hadoop版本Hadoop 有两个主要版本，Hadoop 1.x.y 和Hadoop 2.x.y 系列，比较老的教材上用的可能是0.20 这样的版本。

Hadoop 2.x 版本在不断更新，本教程均可适用。

如果需安装0.20，1.2.1这样的版本，本教程也可以作为参考，主要差别在于配置项，配置请参考官网教程或其他教程。

新版是兼容旧版的，书上旧版本的代码应该能够正常运行（我自己没验证，欢迎验证反馈）。

装好了CentOS 系统之后，在安装Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户如果你安装CentOS 的时候不是用的“hadoop” 用户，那么需要增加一个名为hadoop 的用户。

首先点击左上角的“应用程序” -> “系统工具” -> “终端”，首先在终端中输入su，按回车，输入root 密码以root 用户登录，接着执行命令创建新用户hadoop:如下图所示，这条命令创建了可以登陆的hadoop 用户，并使用/bin/bash 作为shell。

CentOS创建hadoop用户接着使用如下命令修改密码，按提示输入两次密码，可简单的设为“hadoop”（密码随意指定，若提示“无效的密码，过于简单”则再次输入确认就行）:可为hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题，执行：如下图，找到root ALL=(ALL) ALL这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的ESC键，然后输入:98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行），然后在这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL（当中的间隔为tab），如下图所示：为hadoop增加sudo权限添加上一行内容后，先按一下键盘上的ESC键，然后输入:wq (输入冒号还有wq，这是vi/vim编辑器的保存方法)，再按回车键保存退出就可以了。

完全分布式和伪分布式

完全分布式和伪分布式
完全分布式和伪分布式是Hadoop集群的两种运行模式。

伪分布式集群、完全分布式搭建步骤详情：
1.伪分布式模式介绍：特点是在一台机器上安装，使用的是分布式思想，即分布式文件系统，非本地文件系统。

Hdfs 涉及到的相关守护进程都运行在一台机器上，都是独立的java进程。

用途比Standalone mode 多了代码调试功能，允许检查内存使用情况，以及其他的守护进程交互。

2.完全分布式介绍：完全分布式和伪分布式类似，区别在于伪分布式只有一个节点，然而完全分布式可以有多个节点，各节点的配置相同.完全分布式的部署如下更改数据持久物理层目录高可用namenode分散datanode格式化namenode启动集群验证进程启动WEB UI。

Hadoop题库(第2-4-9章)

题库（第二、四、九章）第二章单选题1、下面的配置项配置在hadoop哪个配置文件？（A）A、core-site.xmlB、hdfs-site.xmlC、mapred-site.xmlD、yarn-site.xml2、端口50070默认是Hadoop哪个服务的端口？（A）A、NameNodeB、DataNodeC、SecondaryNameNodeD、Yarn3、Hadoop完全分布模式配置免密登录是要？（C）A、实现主节点到其他节点免密登录B、实现从节点到主节点的免密登录C、主节点和从节点任意两个节点之间免密登录D、以上都不是4、安装Hadoop时，发现50070对应的页面无法打开，可以通过下面哪个命令查看某个端口（TCP或UDP）是否在监听?（B）A、psB、netstatC、pingD、ifconfig5、下面哪个目录保存了Hadoop集群的命令（比如启动Hadoop）?（B）A、binB、sbinC、etcD、share6、把公钥追加到授权文件的命令是？（A）A、ssh-copy-idB、ssh-addC、sshD、ssh-keygen7、采用用户user1安装hadoop伪分布式时，解压hadoop安装包采用下面命令：sudo tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C ~运行ls -al命令显示如果要修改hadoop-2.7.3目录的权限，采用下面哪个命令才有效而且最佳？（D）A、chown user1:user1 hadoop-2.7.3B、chown -R user1:user1 hadoop-2.7.3C、sudo chmod -R 777 hadoop-2.7.3D、sudo chown -R user1:user1 hadoop-2.7.38、下列哪个属性是hdfs-site.xml中的配置？（B）A、fs.defaultFSB、dfs.replicationC、D、yarn.resourcemanager.address9、Hadoop的配置目录在哪里？（ D ）A、/etc/hostsB、/etc/hadoopC、$HADOOP_HOME/confD、$HADOOP_HOME/etc/hadoop10、安装Hadoop集群时，在哪个文件指定从机是哪些机器？（ B ）A、datanodeB、slavesC、yarn-site.xmlD、core-site.xml多选题1、启动HDFS后，jps能看到哪些守护进程？（ ABD ）A、DataNodeB、NameNodeC、NodeManagerD、SecondaryNameNode2、启动YARN后，jps能看到哪些守护进程？（ BC ）A、DataNodeB、NodeManagerC、ResourceManagerD、NameNode判断题( ×) 1、SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点( ×) 2、安装Hadoop时，配置项”dfs.replication”是配置在文件core-site.xml ( √) 3、查看Linux ip的命令是ifconfig( ×) 4、每次启动Hadoop都要格式化文件系统( √) 5、启动Hadoop所有进程的命令是start-all.sh( √) 6、设置免密登录需要先用ssh-keygen生成一对密钥( ×) 7、SecondaryNameNode 是NameNode 的热备份( √) 8、datanode负责存储数据( ×) 9、修改~/.bashrc文件保存后，修改的内容能立即生效( √) 10、在/etc/hosts文件映射ip和主机名称第四章单选题1、YARN Web界面默认占用哪个端口？（B）A、50070B、8088C、50090D、90002、下面哪个YARN的描述不正确的是？（B）A、YARN 指Yet Another Resource Negotiator，是另一种资源协调者B、YARN只支持MapReduce一种分布式计算模式C、YARN最初是为了改善MapReduce的实现D、YARN的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处3、下面哪个不属于YARN的架构的组成部分？（A）A、JobTrackerB、ResourceManagerC、NodeManagerD、Application Master4、YARN哪种调度器采用的是单队列？（C）A、Capacity SchedulerB、Fair SchedulerC、FIFO SchedulerD、以上都不是5、哪种调度器是YARN中默认的资源调度器？（B）A、FIFO SchedulerB、Capacity SchedulerC、Fair SchedulerD、以上都不是6、多用户的情况下，哪个YARN调度器可以最大化集群的吞吐和利用率？（ A）A、Capacity SchedulerB、FIFO SchedulerC、Fair SchedulerD、以上都不是7、YARN中，任务进度监控是向哪个组件汇报的？（C）A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Container8、下图哪个表示YARN里面的 Fair Scheduler？（A）A、如下图B、如下图C、如下图9、关于YARN的说法错误的是？（ D ）A、YARN可以支持除了MapReduce之外的其他计算框架B、YARN是Yet Another Resource Negotiator的缩写C、YARN可以为上层应用提供统一的资源管理和调度D、YARN不是通用的资源管理器10、关于MapReduce1和YARN的对比错误的是？（ B ）A、MapReduce1由JobTracker负责作业调度与任务监控B、YARN的作业调度和任务监控都是由ResourceManager组件完成C、MapReduce1的任务节点叫做TaskTracker，而Yarn的任务节点为NodeManagerD、MapReduce1的资源调配单元为Slot，而Yarn的资源调配单元为Container 多选题1、YARN有哪几种资源调度器？（ ABC ）A、FIFO SchedulerB、Capacity SchedulerC、Fair SchedulerD、Resource Scheduler2、YARN架构的几个组成部分有哪些？（ ABCD ）A、ContainerB、ResourceManagerC、NodeManagerD、Application Master判断题( √ ) 1、在YARN之上可以部署Spark( × ) 2、多用户的情况下，Fair Scheduler可以最大化集群的吞吐和利用率( × ) 3、Hadoop2.0，FIFO Scheduler是YARN中默认的资源调度器( √ ) 4、YARN的FIFO Scheduler采用的是单队列( √ ) 5、启动YARN的命令是start-yarn.sh( √ ) 6、启动YARN之后，jps能看到ResourceManager和NodeManager两个守护进程( × ) 7、Hadoop1.x有YARN组件( × ) 8、YARN默认的调度器是Fair Scheduler( × ) 9、公平调度器是所有队列中的所有任务公平的得到相同资源( √ ) 10、容器调度器在多用户的情况下，可以最大化集群的吞吐和利用率第九章单选题1、Zookeeper服务端默认的对外服务端口是？（C）A、8088B、3888C、2181D、28882、Zookeeper生产环境一般采用多少台机器组成集群？（D）A、1B、3C、5D、奇数台(且大于1）E、偶数台(且大于1）3、下面就Zookeeper的配置文件zoo.cfg的一部分，请问initLimit表示的含义是？（A）A、Leader-Follower初始通信时限B、Leader-Follower同步通信时限C、Client-Server通信心跳时间D、Client-Server初始通信时限4、关于ZooKeeper的说法错误的是？（ D ）A、ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架B、能够很好的保证分布式环境中数据的一致性C、越来越多的分布式系统（Hadoop、HBase、Kafka）中使用ZooKeeperD、Hadoop的高可用不需要用到ZooKeeper5、ZooKeeper树中节点叫做什么？（ A ）A、ZnodeB、ZknodeC、inodeD、Zxid6、关于ZooKeeper顺序节点的说法正确的是？（C ）A、创建顺序节点的命令为：create /test value1B、创建顺序节点时不能连续执行创建命令，否者报错节点已存在C、通过顺序节点，可以创建分布式系统唯一IDD、顺序节点的序号能无限增加7、关于ZooKeeper临时节点的说法正确的是？（B ）A、创建临时节点的命令为：create -s /tmp myvalueB、一旦会话结束，临时节点将被自动删除C、临时节点不能手动删除D、临时节点允许有子节点8、下列选项哪个不是ZooKeeper的应用场景？（D ）A、Master选举B、分布式锁C、分布式协调/通知D、存储非关系型数据9、关于ZooKeeper的说法错误的是？（A ）A、ZooKeeper不存在单点故障的情况B、ZooKeeper服务端有两种重要的角色是Leader和FollowerC、ZooKeeper Leader挂掉之后会自动在其他机器选出新的LeaderD、客户端可以连接到ZooKeeper集群中任一台机器10、关于ZooKeeper的特性说法错误的是？（D ）A、能改变ZooKeeper服务器状态的操作称为事务操作B、是版本机制有效避免了数据更新时出现的先后顺序问题C、当节点发生变化时，通过watcher机制，可以让客户端得到通知D、watch能触发多次多选题1、下列选项哪些是ZooKeeper的应用场景？（ABCD ）A、Master选举B、分布式锁C、数据发布与订阅D、心跳检测2、ZooKeeper的节点类型有？（ABC）A、临时节点B、持久节点C、顺序节点D、监控节点判断题( × ) 1、ZooKeeper服务端默认的对外服务端口是3888( √) 2、ZooKeeper的Znode保存的数据不能超过1MB( √ ) 3、ZooKeeper的close命令会关闭当前连接，可用connect 再次连接，不会退出客户端( × ) 4、ZooKeeper通过命令“create -s /tmp tmpvalue”可以创建一个临时节点( √ ) 5、Zab为原子消息广播协议，是Zookeeper数据一致性的核心算法( √ ) 6、ZooKeeper Server端中存在一个角色为Leader的节点，其他节点都为Follower( √ ) 7、进入Zookeeper客户端的命令是zkCli.sh( √ ) 8、输入help查看ZooKeeper的命令帮助( × ) 9、ZooKeeper用ls命令查看znode的值( × ) 10、ZooKeeper的一个应用场景为Hadoop Federation。

伪分布的实验报告

一、实验名称伪分布式实验二、实验目的1. 了解伪分布式Hadoop的基本原理和架构；2. 掌握Hadoop伪分布式环境的搭建步骤；3. 熟悉Hadoop伪分布式环境下HDFS和YARN的基本操作。

三、实验原理伪分布式Hadoop是一种简化版的分布式计算环境，它将所有的Hadoop服务（如HDFS、YARN、MapReduce等）运行在一个单台机器上。

在这种环境下，可以方便地研究Hadoop的分布式存储和计算机制，而不需要购买和维护多台服务器。

伪分布式Hadoop主要由以下几个组件组成：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：负责存储海量数据；2. Yet Another Resource Negotiator（YARN）：负责资源管理和任务调度；3. MapReduce：Hadoop的并行计算框架。

四、实验环境1. 操作系统：Linux；2. Java开发环境：JDK 1.8；3. Hadoop版本：Hadoop 3.3.4。

五、实验步骤1. 安装Java开发环境（1）下载JDK 1.8安装包；（2）解压安装包至指定目录；（3）配置环境变量，使Java命令可以在任意位置执行。

2. 安装Hadoop（1）下载Hadoop 3.3.4安装包；（2）解压安装包至指定目录；（3）配置Hadoop环境变量，使Hadoop命令可以在任意位置执行；（4）配置Hadoop配置文件。

3. 配置Hadoop配置文件（1）编辑`hadoop-env.sh`文件，设置JDK路径；（2）编辑`core-site.xml`文件，配置HDFS的存储路径；（3）编辑`hdfs-site.xml`文件，配置HDFS副本数量等参数；（4）编辑`mapred-site.xml`文件，配置MapReduce相关参数；（5）编辑`yarn-site.xml`文件，配置YARN相关参数。

4. 格式化HDFS在Hadoop命令行中执行以下命令：```hdfs dfs -format```5. 启动Hadoop服务在Hadoop命令行中执行以下命令：```start-dfs.shstart-yarn.sh```6. 验证Hadoop服务在浏览器中访问`http://localhost:50070`，查看HDFS的Web界面；在浏览器中访问`http://localhost:8088`，查看YARN的Web界面。

hadoop伪分布式心得

hadoop伪分布式心得Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集的存储和处理。

伪分布式是指在单个计算机上模拟分布式环境，用于学习和测试目的。

以下是关于Hadoop伪分布式的一些心得体会：1. 安装和配置，在伪分布式环境中，需要正确安装和配置Hadoop。

这包括设置Hadoop的配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等。

在配置过程中，需要注意各个组件之间的依赖关系和正确的端口设置。

2. 单节点模拟多节点，在伪分布式环境中，我们可以通过配置Hadoop的各个组件来模拟多个节点的功能。

例如，可以将一个节点配置为NameNode和ResourceManager，另一个节点配置为DataNode和NodeManager。

这样，就能够模拟分布式环境中的主从节点关系。

3. 数据存储和处理，在伪分布式环境中，可以使用Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并使用MapReduce等计算模型进行数据处理。

可以通过Hadoop提供的命令行工具，如hdfs dfs和yarn等，来管理和操作数据。

4. 资源管理和作业调度，在伪分布式环境中，可以通过配置YARN的资源管理器和作业调度器来模拟资源的分配和作业的调度。

可以设置不同的资源配额和优先级，以模拟真实的分布式环境中的资源管理情况。

5. 调试和故障排除，在伪分布式环境中，由于只有一个节点，调试和故障排除相对容易。

可以通过查看日志文件、使用Hadoop提供的命令行工具和Web界面等方式来定位和解决问题。

总结起来，Hadoop伪分布式环境提供了一个学习和测试Hadoop 的平台，可以模拟分布式环境中的各种功能和问题。

通过在伪分布式环境中的实践，可以更好地理解和掌握Hadoop的原理和操作，为在真实的分布式环境中应用Hadoop打下坚实的基础。

大数据平台搭建期末复习题（选择）0112

⼤数据平台搭建期末复习题（选择）0112下⾯哪个程序负责 HDFS 数据存储。

secondaryNameNodeNameNodeJobtrackerDatanode （答案）HDFS是基于流数据模式访问和处理的超⼤⽂件的需求⽽开发的，适合读写的任务是？多次写⼊，少次读⼀次写⼊，少次读⼀次写⼊，多次读（答案）多次写⼊，多次读以下哪⼀项属于⾮结构化数据。

财务系统数据⽇志数据视频监控数据（答案）企业ERP数据下列关于MapReduce不正确的是？MR只能⽤Java语⾔编写（答案）MR是⼀种计算框架MR隐藏了并⾏计算的细节，便于使⽤MR来源于Google的学术论⽂HDFS 中的 block 默认保存⼏个备份。

不确定123 （答案）下列哪项通常是集群的最主要瓶颈。

磁盘IO （答案）CPU⽹络内存Hadoop作者是下列哪⼀位？Grace HopperMartin FowlerKent BeckDoug cutting （答案）伪分布式模式互联模式（答案）单机模式⼤数据的特点不包括下⾯哪⼀项？多结构化数据价值密度⾼（答案）增长速度快巨⼤的数据量HDFS2.x 默认 Block Size⼤⼩是多少。

128MB （答案）64MB32MB256MB关于Secondary NameNode的描述哪项是正确的？secondaryNameNode应与NameNode部署到⼀个节点它的⽬的是帮助NameNode合并编辑⽇志，减少NameNode启动时间（答案）它对内存没有要求它是NameNode的热备配置Hadoop集群只需要修改core-site.xml配置⽂件就可以。

错误（答案）正确namenode默认的WebUI访问端⼝号是多少8020 （答案）50070500209000在Hadoop1.x版本中，MapReduce程序是运⾏在YARN集群之上。

错误（答案）正确以下不是Linux⽂件数据块分配⽅式的是链式分配连续分配键值分配（答案）索引分配Hadooop是⽤Java语⾔开发的。

Hadoop分布式详细安装步骤

Hadoop分布式详细安装步骤版本：0.20.2准备工作：由于Hadoop要求所有主机上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。

二台机器上是这样的：都有一个coole的帐户，主目录是/home/coole两台机器（内存应在512以上，否则可能会出现计算极度缓慢的情况）:一台机器名：master IP:211.87.239.181一台机器名：slave IP:211.87.239.182每台都建coole用户如果是ubuntu，为了便于用coole帐号修改系统设置和访问系统文件，推荐把coole也设为sudoers（有root 权限的用户），具体做法是用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo –f /etc/sudoers，并在此文件中添加以下一行：mapred ALL=(ALL) ALL一、更改主机名：1、修改/etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNAME=yourname （在这修改hostname，把yourname换成你想用的名字）NISDOMAIN=修改后机器211.87.239.181中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=master修改后机器211.87.239.182中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=slave2、最后在终端下执行：# hostname ***** （*****为修改后的hostname，即你想用的名字）例如#hostname master特别提示：各处修改的名字要保持一致，否则会出现问题。

3、修改每台机器的/etc/hosts，保证每台机器间都可以通过机器名解析配置etc/hosts文件，以root 身份打开/etc/hosts文件。

Master/slave做同样修改。

spark实验（三）--Spark和Hadoop的安装（1）

spark实验（三）--Spark和Hadoop的安装（1）⼀、实验⽬的（1）掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的⽅法；（2）熟悉 HDFS 的基本使⽤⽅法；（3）掌握使⽤ Spark 访问本地⽂件和HDFS ⽂件的⽅法。

⼆、实验平台操作系统：centos6.4； Spark 版本：1.5.0； Hadoop 版本：2.7.3。

三、内容实验⼀：1．安装 Hadoop 和 Spark进⼊ Linux 系统，参照本教程官⽹“实验指南”栏⽬的“Hadoop 的安装和使⽤”，完成 Hadoop 伪分布式模式的安装。

完成 Hadoop 的安装以后，再安装 Spark（Local 模式）。

该过程可以参考之前的博客。

实验⼆：2．HDFS 常⽤操作使⽤ hadoop ⽤户名登录进⼊ Linux 系统，启动 Hadoop，参照相关 Hadoop 书籍或⽹络资料，或者也可以参考本教程官⽹的“实验指南”栏⽬的“HDFS 操作常⽤ Shell 命令”，使⽤ Hadoop 提供的 Shell 命令完成如下操作：（1）启动 Hadoop，在 HDFS 中创建⽤户⽬录“/user/hadoop”；在启动玩hadoop之后，输⼊以下命令：hadoop fs -mkdir /user/hadoop（2）在 Linux 系统的本地⽂件系统的“/home/hadoop”⽬录下新建⼀个⽂本⽂件 test.txt，并在该⽂件中随便输⼊⼀些内容，然后上传到HDFS 的“/user/hadoop” ⽬录下；gedit /home/hadoop/test.txthadoop fs -put /home/hadoop/test.txt /user/hadoop（3）把 HDFS 中“/user/hadoop”⽬录下的 test.txt ⽂件，下载到 Linux 系统的本地⽂件系统中的“/home/hadoop/下载”⽬录下；hadoop fs -get /user/hadoop/test.txt /home/hadoop/下载（4）将HDFS中“/user/hadoop”⽬录下的test.txt⽂件的内容输出到终端中进⾏显⽰；hadoop fs -text /user/hadoop/test.txt（5）在 HDFS 中的“/user/hadoop”⽬录下，创建⼦⽬录 input，把 HDFS 中 “/user/hadoop”⽬录下的 test.txt ⽂件，复制到“/user/hadoop/input”⽬录下；hadoop fs -mkdir /user/hadoop/inputhadoop fs -cp /user/hadoop/test.txt /user/hadoop/input（6）删除HDFS中“/user/hadoop”⽬录下的test.txt⽂件，删除HDFS中“/user/hadoop” ⽬录下的 input ⼦⽬录及其⼦⽬录下的所有内容。

Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目1 认识大数据

Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。

⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。

⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。

⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。

⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。

YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。

①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。

②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。

③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。

Hadoop应用开发与案例实战课后习题参考答案1-10章全书章节练习题答案题库

习题一、选择题1．下列有关Hadoop的说法正确的是（ABCD ）。

A．Hadoop最早起源于NutchB．Hadoop中HDFS的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统（GFS）的论文C．Hadoop中MapReduce的思想来源于谷歌分布式计算框架MapReduce的论文D．Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个开源的软件框架2．使用Hadoop的原因是（ABCD ）。

A．方便：Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop致力于在一般商用硬件上运行，其架构假设硬件会频繁失效，Hadoop 可以从容地处理大多数此类故障C．可扩展：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集D．简单：Hadoop允许用户快速编写高效的并行代码3．Hadoop的作者是（B ）。

A．Martin Fowler B．Doug Cutting C．Kent Beck D．Grace Hopper 4．以下关于大数据特点的描述中，不正确的是（ABC ）。

A．巨大的数据量B．多结构化数据C．增长速度快D．价值密度高二、简答题1．Hadoop是一个什么样的框架？答：Hadoop是一款由Apache基金会开发的可靠的、可伸缩的分布式计算的开源软件。

它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群中对大规模数据集进行分布式处理。

2．Hadoop的核心组件有哪些？简单介绍每一个组件的作用。

答：核心组件有HDFS、MapReduce、YARN。

HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。

它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，可在低成本的通用硬件上运行。

MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，也是一种大规模数据集并行运算的编程模型，主要用于处理海量数据的运算。