【Hadoop 实验二】 安全模式测试
hadoop分布式实验总结
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配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
hadoop大数据技术实验指导书
Hadoop大数据技术实验指导书第一章实验概述1.1 实验目的本实验旨在全面了解Hadoop大数据技术的相关概念、架构和使用方法，通过实际操作掌握Hadoop大数据技术的基本应用和管理技能。
1.2 实验内容本实验内容包括Hadoop大数据技术的基本概念、HDFS分布式文件系统的搭建和管理、MapReduce分布式计算框架的使用、Hadoop 生态系统的其他相关工具等。
1.3 实验环境本实验采用Ubuntu 18.04操作系统，Hadoop版本为3.1.3，Java 版本为1.8。
1.4 实验预备知识对Linux操作系统的基本操作有一定了解，对Java编程语言有一定的基础认识，了解分布式系统和大数据概念。
第二章 Hadoop基础概念2.1 Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。
Hadoop项目由Apache软件基金会开发，主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式计算框架。
2.2 Hadoop架构Hadoop架构包括HDFS、MapReduce和YARN（资源调度和管理），HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责数据的计算和处理，YARN负责集裙资源的调度和管理。
2.3 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他相关工具，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据分析）、Spark（内存计算框架）等。
第三章 HDFS分布式文件系统实验3.1 HDFS搭建1) 准备Hadoop安装包，解压到指定目录2) 配置hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量3) 配置core-site.xml和hdfs-site.xml文件，设置Hadoop集裙的基本信息和存储路径3.2 HDFS管理1) 使用命令行工具上传、下载、删除文件2) 查看HDFS存储空间情况3) 监控HDFS集裙状态第四章 MapReduce分布式计算实验4.1 MapReduce程序编写1) 编写Map阶段的程序2) 编写Reduce阶段的程序3) 编译打包MapReduce程序4.2 MapReduce作业提交与监控1) 将MapReduce程序提交到Hadoop集裙2) 查看作业运行状态和日志3) 监控作业的运行情况第五章 Hadoop生态系统实验5.1 HBase实验1) 安装HBase并配置2) 创建HBase表并进行CRUD操作3) 监控HBase集裙状态5.2 Hive实验1) 安装Hive并配置2) 创建Hive表并进行数据查询3) 执行HiveQL语句进行数据分析5.3 Spark实验1) 安装Spark并配置2) 编写Spark应用程序3) 提交Spark应用程序到集裙运行结语通过本实验指导书的学习，相信读者对Hadoop大数据技术有了更深入的了解，掌握了HDFS的搭建与管理、MapReduce的编程与作业监控、Hadoop生态系统的应用等相关技能。
Hadoop试题试题库
1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。
A. 单机（本地）模式B. 伪分布式模式C. 互联模式D. 分布式模式2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。
A. Martin FowlerB. Doug cuttingC. Kent BeckD. Grace Hopper3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。
A. TaskTrackerB. DataNodeC. SecondaryNameNodeD. Jobtracker4. HDFS 默认Block Size的大小是___B___。
A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。
A. CPUB. 网络C. 磁盘IOD. 内存6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。
A. MapReduce是一种计算框架B. MapReduce来源于google的学术论文C. MapReduce程序只能用java语言编写D. MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D____。
A．一次写入，少次读B．多次写入，少次读C．多次写入，多次读D．一次写入，多次读9. HBase依靠__A____存储底层数据。
A. HDFSB. HadoopC. MemoryD. MapReduce10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。
A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. MapReduce11. HBase依赖___A___提供消息通信机制A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. Socket12. 下面与HDFS类似的框架是___C____？A. NTFSB. FAT32C. GFSD. EXT313. 关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。
hadoop实验报告总结
hadoop实验报告总结Hadoop是一个大数据处理框架，它可以处理 petabyte 级别的数据存储和处理。
在大数据时代，Hadoop 的使用越来越普及，因此学习和掌握 Hadoop 成为了当今大数据从业人员的必修课。
本实验报告旨在介绍 Hadoop 的使用，以及在使用过程中所遇到的问题和解决方法。
我们需要了解 Hadoop 的基本架构。
Hadoop 的基本组成部分包括 HDFS（Hadoop Distributed File System），MapReduce，YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。
HDFS 是一个用于存储和管理大数据的分布式文件系统，MapReduce 是一种用于分布式数据处理的编程模型，YARN 则是一个资源管理系统。
这三个组成部分相互配合，使得Hadoop 可以完成大数据存储和处理的任务。
在本次实验中，我们主要使用 HDFS 和 MapReduce 进行操作。
在使用 HDFS 进行操作之前，我们需要了解 HDFS 的基本概念和几个关键点。
HDFS 的文件以块的形式存储在不同的数据节点中，每个块的大小默认为 128MB。
每个文件至少会存储在三个数据节点中，以确保数据的容错性和高可用性。
HDFS 还具有很好的扩展性，可以根据需要增加更多的数据节点。
在使用 HDFS 进行操作时，我们可以使用 Hadoop 自带的命令行界面或者使用 GUI工具，如 Apache Ambari。
在本次实验中，我们使用了 Hadoop 自带的命令行界面进行操作。
在操作中，我们通过以下几个步骤实现了文件的上传、下载和删除操作：1. 使用命令 `hdfs dfs -put` 上传文件到 HDFS 上。
2. 使用命令 `hdfs dfs -get` 从 HDFS 上下载文件到本地。
3. 使用命令 `hdfs dfs -rm` 删除 HDFS 上的文件。
在使用 HDFS 时还需要注意以下几个关键点：1. 在上传文件时需要指定文件的大小和副本数，默认情况下副本数为 3。
hadoop 实验报告
hadoop 实验报告Hadoop 实验报告引言Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。
本实验旨在通过搭建Hadoop集群，进行数据处理和分析，以验证Hadoop在大数据环境下的性能和可靠性。
实验环境本次实验使用了3台虚拟机，每台虚拟机配置了4核CPU和8GB内存。
其中一台作为NameNode和ResourceManager，其余两台作为DataNode和NodeManager。
所有虚拟机运行的操作系统为CentOS 7.0。
实验步骤1. 安装Hadoop首先在每台虚拟机上安装Hadoop，并配置好环境变量和相关参数。
然后在NameNode上配置HDFS和YARN，并在DataNode上配置HDFS和NodeManager。
2. 启动集群依次启动NameNode、DataNode和ResourceManager、NodeManager，确保集群正常运行。
3. 数据处理将一份大数据文件上传至HDFS，并通过MapReduce程序对数据进行处理和分析，例如统计单词频率或计算数据的平均值等。
4. 性能测试通过在集群上运行不同规模的数据处理任务，记录下任务的运行时间和资源利用率，评估Hadoop的性能和扩展性。
实验结果经过实验，我们得出了以下结论：1. Hadoop集群的搭建和配置相对复杂，需要对Hadoop的各个组件有深入的了解和掌握。
2. Hadoop集群在处理大规模数据时表现出了良好的性能和扩展性，能够有效地利用集群资源进行并行计算。
3. Hadoop的容错机制能够保证集群在节点故障时的稳定运行，数据的可靠性得到了保障。
结论通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的工作原理和性能特点，验证了Hadoop在大数据环境下的可靠性和高效性。
同时也发现了Hadoop在搭建和配置上的一些难点和挑战，这需要我们在实际应用中不断摸索和实践。
相信随着大数据技术的不断发展，Hadoop将会在各个领域发挥越来越重要的作用。
如何在虚拟机中测试系统的安全性
如何在虚拟机中测试系统的安全性虚拟机（Virtual Machine, VM）是一种用于在计算机中模拟另一台计算机的软件，可模拟不同的操作系统，且在这些操作系统上运行应用程序。
虚拟机的使用逐渐普及，特别是在许多企业和组织中，因为它们提供了一种测试安全性的有效方法。
下文将介绍如何在虚拟机中测试系统的安全性。
一、为什么使用虚拟机进行安全测试？1.实现隔离：通过使用虚拟机，您可以将测试环境与生产环境隔离。
这有助于防止在测试期间进行攻击或意外造成的破坏，并确保系统的真实环境不受干扰。
2.灵活性：虚拟机可以轻松地实现不同的操作系统，这可以帮助您测试不同的软件或应用程序。
由于虚拟机的灵活性，您可以轻松地在其上安装多种工具和应用程序，从而轻松地测试各种安全策略和方案。
3.回滚能力：使用虚拟机，您可以创建快照，以便在测试过程中可以轻松回滚系统。
这是非常有用的，因为如果您做出了一些让系统不稳定或者无法工作的更改，您可以轻松地返回上一个稳定状态，并重新开始测试。
二、如何设置虚拟机安全性测试环境？1.选取安全操作系统：首先要确保在虚拟机中使用安全操作系统。
这些系统通常会更加关注安全性，并提供了更多的工具和技术来提高系统的安全性。
在虚拟机中使用Ubuntu、CentOS或Kali Linux等，都可以为您提供安全仔细较高的保障。
2.安装安全工具：其次，您需要选择和安装一些安全工具。
这将帮助您测试系统的弱点，以及检测和清除潜在的安全漏洞。
例如，您可以使用Nessus或OpenVAS等网络扫描器来扫描虚拟机中的网络漏洞；而Metasploit等工具则可以用于测试虚拟机的漏洞和安全性。
3.配置网络：在虚拟机中建立网络连接，是进行测试的重要步骤之一。
您可以设置虚拟网络适配器来连接到真实网络，也可以使用桥接网络，使虚拟机与真实计算机之间建立连接。
无论您选择哪种方式，都需要设置适当的网络方案，并确保安全性。
三、如何开始测试？1.执行漏洞扫描：您可以使用网络扫描器来检测虚拟机中的漏洞和其他弱点，确定漏洞的位置和水平，并制定一个适当的安全策略。
Hadoop试题题库
1. 以下哪一项不属于Hadoop 可以运行的模式___CA. 单机（本地）模式B. 伪分布式模式C. 互联模式D. 分布式模式2. Hadoop 的作者是下面哪一位__B ___ 。
A. Martin FowlerB. Doug cuttingC. Kent BeckD. Grace Hopper3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__DA. TaskTrackerB. DataNodeC. SecondaryNameNodeD. Jobtracker4. HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。
A. 32MBB. 64MBC. 128MBD. 256M5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 ______ CA. CPUB. 网络C. 磁盘IOD. 内存6. _____________________________________ 下列关于MapReduce说法不正确的是___________________________________________ C_。
A. MapReduce 是一种计算框架B. MapReduce 来源于google 的学术论文C. MapReduce 程序只能用java 语言编写D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D ___ 。
A. —次写入，少次读B. 多次写入，少次读C. 多次写入，多次读D. —次写入，多次读9. HBase依靠A存储底层数据。
A. HDFSC. MemoryD. MapReduce10. HBase依赖—D—供强大的计算能力。
A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. MapReduce11. HBase依赖A 提供消息通信机制A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. Socket12. _______________________________ 下面与HDFS类似的框架是___C ？A. NTFSB. FAT32C. GFSD. EXT313. 关于SecondaryNameNode下面哪项是正确的 ____ C 。
hadoop实验报告
hadoop实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于存储和处理大规模数据集。
本实验旨在通过使用Hadoop框架，实践分布式存储和处理数据的能力，并深入了解HDFS和MapReduce的工作原理。
本报告将详细描述实验的步骤、结果和分析，以及洞察到的有关Hadoop的相关知识。
二、实验环境在本次实验中，我们使用以下环境：- 操作系统：Ubuntu 18.04- Hadoop版本：2.7.3- Java版本：1.8.0_181三、实验步骤1. 安装和配置Hadoop首先，需要下载合适版本的Hadoop并进行安装。
在安装完成后，需要进行相关的配置。
通过编辑hadoop-env.sh和core-site.xml文件，设置Java路径和Hadoop的基本配置。
接着，配置hdfs-site.xml文件以指定Hadoop分布式文件系统（HDFS）的副本数量。
最后，修改mapred-site.xml文件以设定MapReduce的配置。
2. 启动Hadoop集群在完成Hadoop的安装和配置后，需要启动Hadoop集群。
运行start-all.sh脚本，该脚本将启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、SecondaryNameNode、DataNode和ResourceManager。
通过运行JPS命令，可以检查各个组件是否成功启动。
3. 创建HDFS文件夹并上传数据使用Hadoop的命令行工具，例如Hadoop fs命令，可以在HDFS上创建文件夹和上传数据。
首先，创建一个文件夹用于存储实验数据。
然后，使用put命令将本地文件上传到HDFS上的指定位置。
4. 编写MapReduce程序为了进行数据处理，需要编写一个MapReduce程序。
MapReduce是Hadoop的核心组件，用于高效地处理大规模数据。
编写MapReduce程序需要实现Mapper和Reducer类，并根据需求定义map()和reduce()方法。
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之hdfs安全模式
hadoop之hdfs安全模式namenode启动时，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并中兴编辑日志中的各项操作。
一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的fsimage文件（该操作不需要借助namenode）和一个空的编辑日志。
此时，namenode开始监听RPC和http 请求。
但是此刻namenode运行在安全模式，即namenode的文件系统对于客户端来说是只读的。
（只有访问文件系统元数据的文件系统操作时肯定成功执行的，对于读文件操作，只有集群中当前datanode上的块可用时，才能工作。
但文件修改操作，包括写、删或重命名均会失败）在安全模式下namenode并不向datanode发出任何块复制或删除的指令。
如果满足“最小副本条件”，namenode会在30秒钟后就退出安全模式，启动一个刚格式化的HDFS集群时，因系统中还没任何块，所以namenode不会进入安全模式。
●1. 进入和离开安全模式hdfs dfsadmin -safemode get 显示是否处于安全模式hdfs dfsadmin -safemode wait 一直等到某条命令到来前才退出安全模式以下可以随时进入或离开安全模式hdfs dfsadmin -safemode enter 进入安全模式hdfs dfsadmin -safemode leave 离开安全模式●2. 安全模式相关的属性dfs.replication.min（默认1）,成功执行写操作所需创建的最小副本数（也称最小副本级别）dfs.safemode.threshold.pct（默认值0.999），在namenode退出安全模式之前，系统中满足最小副本级别（由dfs.replication.min定义）的块的比例。
将这项值设为0或更小会令namenode无法启动安全模式，设为高于1则永远不会退出安全模式。
dfs.safemode.extension（默认值30000），在满足最小副本条件之后，namenode还需处于安全模式的时间（以毫秒为单位）,对于小型集群可设为0。
hadoop 实验用文档
hadoop 实验用文档H a d o o p实验用文档H a d o o p是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集。
它提供了一种可靠、可扩展的方式来存储和处理大数据。
本实验用文档将带您一步一步回答有关H a d o o p的常见问题，并帮助您开始进行H a d o o p实验。
第一步：H a d o o p概述首先，让我们了解一下H a d o o p平台，以便更好地理解其工作原理和用途。
H a d o o p是由A p a c h e软件基金会开发和维护的分布式计算平台。
它由两个核心组件组成：1. H a d o o p分布式文件系统（H D F S）：它是一个分布式文件系统，用于存储大数据集。
它提供了高可靠性和容错性，通过将数据切分成多个块并在多个计算节点上存储副本来实现。
2.H a d o o p M a p R e d u c e：这是一个用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。
它利用并行计算将任务分解为多个小任务，并在集群中的多个节点上并行处理这些任务。
第二步：H a d o o p安装要进行H a d o o p实验，首先需要安装H a d o o p 平台。
以下是安装H a d o o p的一般步骤：1.下载H a d o o p：从A p a c h e H a d o o p官方网站下载最新的稳定版本。
2.解压缩文件：将下载的文件解压缩到任意位置。
3.配置环境变量：在系统的环境变量中设置H a d o o p的安装路径。
4.配置H a d o o p集群：编辑H a d o o p配置文件，指定分布式文件系统和计算框架的参数，如数据目录、节点地址等。
5.启动H a d o o p集群：使用启动脚本启动H a d o o p集群，确保各个节点都成功启动。
6.验证安装：运行一些简单的H a d o o p命令，如上传和下载文件，确保安装成功。
第三步：H a d o o p实验现在，您已经安装了H a d o o p平台，并准备好开始进行实验。
Hadoop试题试题库
1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。
A. 单机（本地）模式B. 伪分布式模式C. 互联模式D. 分布式模式2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。
A. Martin FowlerB. Doug cuttingC. Kent BeckD. Grace Hopper3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。
A. TaskTrackerB. DataNodeC. SecondaryNameNodeD. Jobtracker4. HDFS 默认Block Size的大小是___B___。
A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。
A. CPUB. 网络C. 磁盘IOD. 内存6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。
A. MapReduce是一种计算框架B. MapReduce来源于google的学术论文C. MapReduce程序只能用java语言编写D. MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D____。
A．一次写入，少次读B．多次写入，少次读C．多次写入，多次读D．一次写入，多次读9. HBase依靠__A____存储底层数据。
A. HDFSB. HadoopC. MemoryD. MapReduce10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。
A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. MapReduce11. HBase依赖___A___提供消息通信机制A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. Socket12. 下面与HDFS类似的框架是___C____？A. NTFSB. FAT32C. GFSD. EXT313. 关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。
hadoop安全模式
hadoop安全模式Hadoop安全模式。
Hadoop作为一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据领域。
然而，随着数据规模的不断增大，数据安全问题也逐渐凸显出来。
为了保护数据的安全性，Hadoop提供了一种安全模式，可以有效地保护数据不受未经授权的访问和篡改。
本文将介绍Hadoop安全模式的相关内容，包括其原理、配置和使用方法。
一、Hadoop安全模式的原理。
Hadoop安全模式主要包括认证（Authentication）和授权（Authorization）两个方面。
认证是指确认用户的身份，确保用户是其声称的身份。
而授权则是确定用户是否有权执行某个操作。
Hadoop安全模式通过认证和授权机制，保障了数据的安全性。
二、Hadoop安全模式的配置。
Hadoop安全模式的配置主要包括以下几个方面：1. Kerberos配置，Kerberos是Hadoop安全模式的关键组件，用于进行用户身份认证。
在Hadoop集群中，首先需要配置Kerberos服务器，然后配置Hadoop集群的各个节点和客户端，使其能够与Kerberos服务器进行安全通信。
2. ACL配置，ACL（Access Control List）是Hadoop的授权机制，用于控制用户对文件和目录的访问权限。
通过ACL配置，可以精细地控制用户对数据的访问权限，保障数据的安全性。
3. SSL配置，SSL（Secure Socket Layer）是一种安全传输协议，可以保护数据在传输过程中不被窃听和篡改。
在Hadoop安全模式中，可以通过配置SSL来加密数据的传输，提高数据的安全性。
三、Hadoop安全模式的使用方法。
在Hadoop安全模式下，用户需要进行身份认证后才能访问Hadoop集群中的数据。
通常情况下，用户需要使用Kerberos提供的票据（Ticket）来进行身份认证。
一旦通过了身份认证，用户就可以根据ACL配置的权限来访问数据，确保数据的安全性。
hadoop安全模式的触发条件;
hadoop安全模式的触发条件;
安全模式是Hadoop集群的一种状态，在该状态下，集群处于只读模式，不允许进行写入操作。
当Hadoop集群启动或发生某些异常情况时，会自动进入安全模式以保护数据的完整性。
以下是Hadoop进入安全模式的触发条件：
Node启动时：当NameNode启动时，它会首先进入安全模式。
此时，NameNode将只读模式打开，并等待数据块报告确认。
2.数据块缺失：如果Hadoop集群中存在丢失的数据块，例如某些数据块未正确地复制到足够数量的副本，那么集群将进入安全模式。
进入安全模式后，管理员可以执行必要的操作来修复丢失的数据块。
3.副本数量过低：如果某个数据块的副本数量低于配置的最小副本数，Hadoop集群会进入安全模式。
这通常是由于节点故障或网络问题导致的数据副本丢失。
4.连续的NameNode故障：如果连续的NameNode故障发生，Hadoop集群会进入安全模式。
这可以防止在多个连续的故障期间引入不一致的状态。
需要注意的是，安全模式的触发条件可以通过Hadoop配置进行调整，例如设置最小副本数或超时时间等。
具体的配置参数可以在`hdfs-site.xml`文件中找到。
请注意，安全模式只是Hadoop集群的一种保护机制，并不意味着集群的数据是绝对安全的。
在安全模式下，您仍然需要采取适当的措施来确保数据的备份和恢复能力，以应对各种故障情况。
【Hadoop 实验二】 安全模式测试
Hadoop 1.0.4
进入和退出安全模式
Create: Linou
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Contents
1什么是Hadoop安全模式 (3)
1.1 Hadoop安全模式介绍 (3)
2获取安全模式状态 (4)
2.1 获取安全模式状态 (4)
3进入安全模式 (5)
3.1 进入安全模式 (5)
4退出安全模式 (6)
4.1 退出安全模式 (6)
1什么是Hadoop安全模式
1.1 Hadoop安全模式介绍
在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。
安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。
运行期通过命令也可以进入安全模式。
在实践过程中，系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全模式不允许修改的出错提示，只需要等待一会儿即可。
Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段，安全模式阶段不会产生数据写，在此阶段Namenode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的，在一定比例（可设置）的数据块被确定为“安全”后，再过若干时间，安全模式结束，当检测到副本数不足的数据块时，该块会被复制直到达到最小副本数。
2获取安全模式状态2.1 获取安全模式状态
3进入安全模式3.1 进入安全模式
4退出安全模式4.1 退出安全模式。
Hadoop安全实践
Hadoop安全实践展开全文前言在2014年初，我们将线上使用的Hadoop 1.0 集群切换到Hadoop 2.2.0 稳定版，与此同时部署了 Hadoop 的安全认证。
本文主要介绍在Hadoop 2.2.0 上部署安全认证的方案调研实施以及相应的解决方法。
背景集群安全措施相对薄弱最早部署Hadoop集群时并没有考虑安全问题，随着集群的不断扩大，各部门对集群的使用需求增加，集群安全问题就显得颇为重要。
说到安全问题，一般包括如下方面:•用户认证(Authentication)•即是对用户身份进行核对，确认用户即是其声明的身份，这里包括用户和服务的认证。
•用户授权(Authorization)•即是权限控制，对特定资源，特定访问用户进行授权或拒绝访问。
用户授权是建立再用户认证的基础上，没有可靠的用户认证谈不上用户授权。
未开启安全认证时，Hadoop 是以客户端提供的用户名作为用户凭证，一般即是发起任务的Unix 用户。
一般线上机器部署服务会采用统一账号，当以统一账号部署集群时，所有执行Hadoop 任务的用户都是集群的超级管理员，容易发生误操作。
即便是以管理员账号部署集群，恶意用户在客户端仍然可以冒充管理员账号执行。
集群整体升级到 hadoop 2.02013年10月份 Hadoop 2.2.0 发布，作为 Apache Hadoop 2.X 的 GA 版本。
我们考虑将集群整体升级 Hadoop 2.2.0，进入 yarn 时代。
与此同时，我们计划在升级过程中一并把集群安全工作做到位，主要基于以下考虑:•与升级工作一样，安全同样是基础工作，把安全搞好会方便我们后续的工作，否则会成为下一个阻碍。
•所谓基础工作，就是越往后改动越难的工作，目前不做，将来依赖更多，开展代价更大。
综上，我们的需求是在低版本hadoop升级到Yarn的过程中部署Hadoop安全认证，做好认证之后我们可以在此之上开启适当的权限控制(hdfs，队列)。
Hadoop实验手册
Hadoop云计算环境搭建2011-12目录1、编写目的 (1)2、概述 (1)3、虚拟机下linux系统的安装 (1)3.1 使用工具的版本 (1)3.2 创建虚拟机 (1)3.3 安装Ubuntu (2)3.4 激活root用户 (3)3.5 安装增强功能 (3)4、Ubuntu系统下相关必要软件的安装 (5)4.0 系统文件分布情况 (5)4.1 安装SSH (5)4.2 安装vim (5)4.3 安装与配置JA V A (5)5、安装Hadoop (5)5.1 安装 (5)5.2 配置JA V A与Hadoop环境 (6)6、Hadoop完全分布模式配置 (7)6.1 配置各机网络 (7)6.2 SSH配置 (9)6.3 配置Hadoop (9)6.4 Hadoop运行 (11)6.5 测试wordcount案例 (11)6.6 HDFS里的一些常用命令 (12)7、HBase完全分布模式配置 (14)7.1 安装 (14)7.2 配置HBase环境 (14)8、Hive安装与配置 (16)8.1 安装 (16)8.2 配置Hive环境 (16)1、编写目的本文的编写主要是为了记录以Hadoop为基础架构的云计算环境的搭建步骤，以及搭建过程中需要进行的配置和注意事项。
本次安装涵盖了硬件环境及其操作系统、虚拟机、虚拟机操作系统Ubuntu、jdk、ssh、hadoop、hbase等一系列软件的安装和配置。
从第8章开始为补充内容，即Hive的安装与配置。
2、概述Hadoop是一个分布式存储和分布式计算的开源实现，它采用Master/Slave 架构，即它包含一个Master节点，一个或多个Slaves节点，由Master对Slaves 进行统一管理。
为了节省硬件资源，本次安装在虚拟机上进行。
本次需要安装配置20台虚拟机，每台虚拟机的基本信息如下表：主机名设置IP设置作用安装软件NameNode01 192.168.0.2 Hadoop Master节点jdk、ssh、hadoop、hbaseDataNode01 192.168.0.11 Hadoop Slave节点Jdk、ssh、hadoop DataNode02 192.168.0.12 Hadoop Slave节点Jdk、ssh、hadoop DataNode03 192.168.0.13 Hadoop Slave节点Jdk、ssh、hadoop .... ….DataNode20 192.168.0.30 Hadoop Slave节点Jdk、ssh、hadoop 其中192.168.0.3——192.168.0.10作为备用IP，以设置SecondNameNode节点。
Hadoop进入安全模式源码分析
判定一个DataNode节点是否存活，是根据上次更新汇报心跳时间距现在时间超过一定时间，则判定此DataNode节点为不存活状态 （即dead状态），判定逻辑如下：
/** Is the datanode dead? */ boolean isDatanodeDead(DatanodeDescriptor node) {
return (node.getLastUpdateMonotonic() < (monotonicNow() - heartbeatExpireInterval));
}
heartbeatExpireInterval为配置参数，即设定距离上次心跳更新时间超过此时间则判定此DataNode为不存活状态，设定计算如下
datanodeThreshold通过参数配置获取，获取配置如下
this.datanodeThreshold = conf.getInt( DFS_NAMENODE_SAFEMODE_MIN_DATANODES_KEY, DFS_NAMENODE_SAFEMODE_MIN_DATANODES_DEFAULT);
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Hadoop进 入 安 全 模 式 源 码 分 析
Hadoop进入安全模式有三个条件具体源码如下
private boolean needEnter() { // TODO-ZH DataNode汇报block状态为complete状态数量
return (threshold != 0 && blockSafe < blockThreshold) || // TODO-ZH 默认存活DataNode节点小于 datanodeThreshold（默认为0）
Hadoop面试题目及答案
Hadoop面试45个题目及答案1.Hadoop集群可以运行的3个模式？单机（本地）模式伪分布式模式全分布式模式2. 单机（本地）模式中的注意点？在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个JVM上。
这里同样没有DFS，使用的是本地文件系统。
单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。
3. 伪分布模式中的注意点？伪分布式（Pseudo）适用于开发和测试环境，在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上运行。
4. VM是否可以称为Pseudo？不是，两个事物，同时Pseudo只针对Hadoop。
5. 全分布模式又有什么注意点？全分布模式通常被用于生产环境，这里我们使用N台主机组成一个Hadoop集群，Hadoop守护进程运行在每台主机之上。
这里会存在Namenode运行的主机，Datanode运行的主机，以及task tracker 运行的主机。
在分布式环境下，主节点和从节点会分开。
6. Hadoop是否遵循UNIX模式？是的，在UNIX用例下，Hadoop还拥有“conf”目录。
7. Hadoop安装在什么目录下？Cloudera和Apache使用相同的目录结构，Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/。
8. Namenode、Job tracker和task tracker的端口号是？Namenode，70；Job tracker，30；T ask tracker，60。
9. Hadoop的核心配置是什么？Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成：1，hadoop-default.xml；2，hadoop-site.xml。
这些文件都使用xml格式，因此每个xml中都有一些属性，包括名称和值，但是当下这些文件都已不复存在。
10. 那当下又该如何配置？Hadoop现在拥有3个配置文件：1，core-site.xml；2，hdfs-site.xml；3，mapred-site.xml。
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Hadoop 1.0.4
进入和退出安全模式
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Contents
1什么是Hadoop安全模式 (3)
1.1 Hadoop安全模式介绍 (3)
2获取安全模式状态 (4)
2.1 获取安全模式状态 (4)
3进入安全模式 (5)
3.1 进入安全模式 (5)
4退出安全模式 (6)
4.1 退出安全模式 (6)
1什么是Hadoop安全模式
1.1 Hadoop安全模式介绍
在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。
安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。
运行期通过命令也可以进入安全模式。
在实践过程中，系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全模式不允许修改的出错提示，只需要等待一会儿即可。
Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段，安全模式阶段不会产生数据写，在此阶段Namenode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的，在一定比例（可设置）的数据块被确定为“安全”后，再过若干时间，安全模式结束，当检测到副本数不足的数据块时，该块会被复制直到达到最小副本数。
2获取安全模式状态2.1 获取安全模式状态
3进入安全模式3.1 进入安全模式
4退出安全模式4.1 退出安全模式。