Hadoop云计算实验报告
云计算实验报告2
云计算实验报告2太原科技大学实验报告 2021年 10 月14日实验时间：16 时 00分至18 时00 分专业姓名学号班级课程名称实验名称 Hadoop 平台安装实验 2同组者指导教师成绩一、实验目标：在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将熟悉并搭建几种常用的大数据采集、处理分析技术环境。
实验二需要在笔记本上搭建 Hadoop 集群，实验报告根据教程对笔记本上创建虚拟机搭建 Hadoop 集群的步骤进行了说明。
包含所有需要安装的软件与服务的版本，安装路径，安装方法等。
二、实验原理：1.单机模式：Hadoop 默认模式、即非分布式模式(本地模式)、无需进行其他配置即可运行非分布式，即 java 单进程，方便进行调试。
2.伪分布式模式：Hadoop 在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 java进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
3.分布式模式：使用多个节点构成集群环境来运行 Hadoop。
三、实验内容：以伪分布式模式安装 Hadoop 平台四、实验设备：个人笔记本电脑虚拟街软件：VMware Workstation系统 CentOS-7-_86_64-Everything-20__3.iso 阿里云contos-7 镜像站点：centos/7/isos/_86_64/ 五、实验步骤：：将 hadoop-2.7.3.tar.gz，拷贝到 CentOS中的~/software 目录下 1、将 Hadoop压缩包，解压缩到用户主目录的 dt 目录下；$ cd ~ $ mkdir dt$ cd dt$ tar -z_vf ~/software/hadoop-2.7.3.tar.gz2、打开/etc/profile 配置文件，配置 hadoop 环境变量:e_port HADOOP_HOME=/home/hduser/dt/hadoop-2.7.3e_port PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH3、保存。
云计算技术与应用：Hadoop实验
Hadoop实践与应用主讲人：金永霞主要内容HDFS基本概念✓主从架构模型系统，一个HDFS集群由一个Master节点和多个Slave节点构成Master节点：称为NameNode，用以管理整个文件系统命名空间和客户端对文件的访问Slave节点：称为DataNode，用于真正存储数据块（Block）✓是文件存储的逻辑单元，默认块大小是64MB✓每个块建立多个副本（备份），这些副本都尽量分布在不同的DataNode节点上启动Hadoop✓在master节点上执行start-all.sh命令启动Hadoop✓分别在各个节点上执行jps命令查看进程✓在master节点上执行jps命令，可以看到有NameNode、JobTracker和SecondaryNameNode三个进程启动✓在slave节点上执行jps命令，可以看到有DataNode和TaskTracker两个进程启动关闭Hadoop✓在master节点上执行stop-all.sh命令关闭Hadoop✓hadoop fs [命令选项]✓hadoop fs [命令选项]✓hadoop fs [命令选项]✓在HDFS文件系统中建立一个目录，将本地文件系统的一个文件上传至该目录。
✓操作步骤(1) hadoop fs -mkdir test //在HDFS创建目录test(2) hadoop fs -ls // 显示HDFS目录结构(3) echo “hello hadoop”>file.txt //在本地创建一个文件(4) hadoop fs -put file.txt <HDFS目的路径> //把本地文件上传到HDFS(5) hadoop fs -ls <HDFS目的路径> //显示HDFS目录结构(6) hadoop fs -cat file.txt //查看HDFS文件内容✓在Eclipse中创建一个Java工程✓打开该工程的属性设置窗口，在左侧选择“Java构建路径”，右侧选择“库”标签栏，单击“添加外部JAR(X)”✓选择需要导入的所有jar包：包括hadoop-1.1.2文件夹下的所有jar包，以及hadoop-1.1.2/lib目录下的所有jar包✓通过.URL对象打开一个数据流✓调用IOUtils类的静态方法copyBytes()将HDFS数据流复制到标准输出流System.out中✓copyBytes（InputStream in,OutputStream out,intbuffSize,boolean close）✓参数in表示输入流，out表示输出流，buffsize表示缓冲区大小，close是布尔变量，表示复制完毕后是否关闭流✓使用URL方式只能读取数据，不能写入数据package hdfs;import .URL;import java.io.InputStream;import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;import org.apache.hadoop.io.IOUtils;public class App1 {public static final String HDFS_PATH="hdfs://192.168.80.100:9000/Download";public static void main(String[] args)throws Exception{URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());final URL url=new URL(HDFS_PATH);final InputStream in=url.openStream();IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024, true);}}✓FileSystem类封装了几乎所有的文件操作，例如创建目录，显示目录列表，读写HDFS文件，对HDFS文件的上传、下载以及删除等使用FileSystem API操作文件的程序框架operator(){设置Configuration对象；获取FileSystem对象；进行文件操作；}public boolean mkdirs(Path f) throws显示目录文件列表public FileStatus[] listStatus (Path f) throws IOExcertion 创建HDFS文件public FSDataOutputStream create(Path f) throws IOExcertion 上传本地文件到HDFS文件系统public void copyFromLocalFile(Path src, Path dst) throws IOException 把HDFS文件复制到本地文件系统public void copyToLocalFile(Path src, Path dst) throws IOException 删除一个文件或目录public boolean delete(Path f, boolean recursive) throws IOExceptionimport .URI;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;public class App2 {public static final String HDFS_PATH="hdfs://192.168.80.100:9000";public static final String DIR_PATH="/dirtest";public static void main(String[] args)throws Exception{final FileSystem fs=FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH) , new Configuration());/*调用mkdirs()方法创建目录 */fs.mkdirs(new Path(DIR_PATH));}}MapReduce计算模型✓一种并行计算模型，计算过程分为两个阶段Map：对输入的原始数据列表的每个元素进行指定的转换，一个输入的键值对<key,value>映射成同样为<key,value>形式的中间结果，并把具有相同key值的value归纳起来形成一个value列表（这个过程称为Shuffle）并传递给reduce函数 Reduce：将Map输出的数据列表按照某种方式进行合并处理，获得输出形式为<key,value>的最终处理结果MapReduce程序结构-Mapper✓典型MapReduce程序包括三个部分：Mapper、Reducer、作业执行✓Mapper：负责数据处理，将输入的一个<key,value>对映射到0个或多个中间格式的<key,value>形式✓map()方法的默认实现protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,Context context) throws IOExcepti on, InterruptedExceptio{context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);}MapReduce程序结构-Reducer✓Reducer：接受来自各个Mapper的输出，根据<key,value>对中的key对输入数据排序，把具有相同key的值进行归并，通过迭代处理与指定key相关联的值，生成列表<key, value>✓reduce()函数的默认实现protected void reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context co ntext ) throws IOException, InterruptedException{for(VALUEIN value: values){context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);}}MapReduce程序结构-作业执行✓作业执行：写驱动代码让程序运行起来Configuration conf = new Configuration(); //读取Hadoop配置Job job = new Job(conf, "作业名称"); //创建一个job对象job.setJarByClass(类的名称); //如果要把程序打成jar包运行,需要这条语句job.setMapperClass(Mapper类型); //设置自定义的Mapper类job.setCombinerClass(Combiner类型); //设置Combiner类job.setReducerClass(Reducer类型); //设置自定义的Reducer类job.setOutputKeyClass(输出Key的类型); //设置输出的key类型job.setOutputValueClass(输出value的类型); //设置输出的value类型FileInputFormat.addInputPath(job,输入HDFS路径); //设置job作业执行时输入文件的路径FileOutputFormat.setOutputPath(job,输出HDFS路径); //设置job作业执行时输出文件的路径System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); //设置直到作业运行结束，程序退出MapReduce应用程序实现✓分析问题，设计算法✓代码实现✓导出MapReduce程序的jar文件✓在HDFS文件系统准备程序运行所需的目录和输入文件✓使用“hadoop jar”命令运行程序✓程序运行后生成输出目录output，使用“hadoop fs -cat”命令查看运行结果MapReduce应用程序实例-单词计数✓问题描述：单词计数的目标任务是统计给定文件中所有单词的出现次数。
云计算实验报告（范本）
云计算实验报告云计算实验报告篇一：云计算实验报告实验一 Clud Sim优缺点： 1、优点：能够提供虚拟化服务。
其它的优点没感觉到2、缺点：版本不兼容问题严重。
不支持新的模拟实体的创建。
实验环境搭建：（1）下载cludsi m-3.0和j dk1.7，配置环境变量 path=C:\cludsi m-3.0\j ars\cludsi m-3.0.j ar;C:\clud sim-3.0\jars\clud sim-exampl es-3.0.jar。
JAVA_HME= C:\Pr gram Files\Java\jdk1.7.0_40（2）导入工程项目，如下图；搭建环境中遇到的问题：（1） surces文件夹中会有包提示errr。
其解决方法：网上下载 fla nagan.jar包并导，问题得以解决，如下图所示：（2）算法实现：（1）先来先服务代码：p ublic vidbindCludle tsTVmsFCFS { intclu dletNum=cl udletList.size; intvmNum=vmLi st.size; i nt i,j;du ble time;int idex=0;//记录当前最先到达的任务id int vdx=0; du ble[] subm ittime=neint[] isbi ndtvm=ne i nt[cludlet Num];fr(i=0;i cludl etNum;i++) //任务是否被分配了{ isbind tvm[i]=0;} //设置各个人物的到达（提交）时间fr(i=0;i c ludletNum;i++) duble[]{0.2,0.2,0.5,0.7,1.5,0.7,0.4,0.3,0.9,0.3}; {cludletLis t.get(i).s etSubmissi nTime(subm ittime[i]); }fr(i=0;i cludlet Num;i++) { time=100.0; fr(j=0;jcludletN um;j++) {{ idex=j;time=cludl etList.get(j).getSub missinTime; } }clud letList.ge t(idex).se tVmId(vmLi st.get(vdx).getId);vdx=(vdx+1)%vmNum; //顺序分配给虚拟机isbindtvm[idex]=1;//表示第 } } if(cludletLi st.get(j).getSubmiss inTime tim e isbindtv m[j]==0) （2）将这段代码加入packagerg.cludbus.cludsim 中的Datacente rBrker中，然后将整个项目重新进行编译。
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
云计算大报告
实验报告一、实验目的实践并了解分布式系统基础架构Hadoop二、实验工具及环境1、Hadoop 安装配置实验指南2、VMware Workstation Pro3、Ubuntu三、实验步骤1、创建Hadoop 用户（1）在终端输入命令行：sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash （2）设置密码：sudo passwd hadoop（3）增加管理员权限：sudo adduser hadoop sudo（4）注销当前用户，使用Hadoop 用户登录2、更新apt（1）在终端执行sudo apt-get update：（2）安装ssh：sudo apt-get install openssh-server （3）登录本机：ssh localhost，然后设置无密码登录成功后结果如下图：3、安装Java 环境（1 ）通过命令安装OpenJDK7:sudo apt-get install openjdk-7-jreopenjdk-7-jdk执行如下命令，会输出一个路径：（2）配置JAVA_HOME 环境变量，输入vim ~/.bashrc。
在文件最前面添加export JAVA_HOME=JDK 安装路径，并保存：（3）执行source ~/.bashrc 使变量设置生效（4）设置好后检验：echo $JAVA_HOMEjava -version$JAVA_HOME/bin/java -version （若成功应与直接执行java -version 一样）：4、安装Hadoop2(1)下载hadoop-2.6.0.tar.gz 和hadoop-2.6.0.tar.gz.mds 并观察文件是否完整。
输入如下命令并比较值，相同则继续安装cat ~/Downloads/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5'md5sum ~/Downloads/hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"将Hadoop 安装至/usr/local/ 中：sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/localcd /usr/local/sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoopsudo chown -R hadoop ./hadoop输入cd /usr/local/hadoop 和./bin/hadoop version 命令来检查Hadoop 是否可用，成功则会显示Hadoop 版本信息：5、Hadoop 单机配置（非分布式）运行grep 例子，将input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式dfs[a-z.]+的单词并统计出现的次数，最后输出结果到output 文件夹。
云计算实验报告
02
实验环境限制
由于实验环境限制，我们未能完全模 拟真实的生产环境。未来可以考虑使 用更接近真实生产环境的实验环境， 以提高实验的实用性。
03
技能水平不足
在实验过程中，我们发现自己在某些 方面的技能水平还有待提高，例如云 安全配置、云资源管理等。未来可以 通过参加培训或自学，提高相关技能 水平。
资源利用率分析
在实验期间，CPU使用率平均为40%，内存使用率为50%。这表明资源利用率较高，需要进一步优化 资源配置。
实验结果分析
性能指标分析
网络带宽在实验期间波动较大，最高达到100 Mbps，最低为50 Mbps。响应时间也随着资源利用率的增加而延长，最长达 到400 ms。这表明需要优化网络配置和应用程序性能。
实验结果分析
安全配置评估
通过安全审计，发现存在一些安全漏 洞，如未及时更新操作系统和应用程 序补丁。需要加强安全管理和配置， 提高系统安全性。
03 云计算技术应用
云计算服务模式
基础设施即服务（IaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以通过云平台 获取虚拟化的硬件资源，如服务器、存储设备和网络设备等。
步骤一：搭建云计算环境
01
03 02
实验步骤
安装云平台软件，如OpenStack或AWS CLI。 步骤二：部署云服务 创建虚拟机实例，配置操作系统和网络。
实验步骤
01 安装和配置数据库、Web服务器和应用服务器。
02
部署应用程序，并进行测试。
03
步骤三：监控与分析
实验步骤
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。
云计算实验报告
云计算实验报告一、实验目的本次云计算实验的主要目的是深入了解云计算的基本概念、架构和关键技术，并通过实际操作和实验数据的分析，亲身体验云计算带来的优势和应用场景。
二、实验环境为了进行本次实验，我们搭建了以下实验环境：1、云服务提供商：选择了_____云服务平台，其提供了丰富的云计算资源和服务。
2、操作系统：使用了_____操作系统。
3、开发工具：选用了_____开发工具集，包括代码编辑器、调试工具等。
三、实验内容（一）云计算服务的创建与配置1、创建虚拟机实例登录到云服务控制台，按照向导创建了一个虚拟机实例。
在创建过程中，选择了合适的操作系统镜像、实例规格（CPU、内存、存储等）和网络配置。
成功创建虚拟机实例后，通过远程连接工具登录到虚拟机，进行了基本的系统配置和环境搭建。
2、存储资源的分配与管理创建了云盘存储，并将其挂载到虚拟机实例上。
通过控制台设置了存储的容量、性能参数和访问权限。
对存储中的数据进行了读写操作，测试了存储的性能和稳定性。
3、网络资源的配置为虚拟机实例配置了公网 IP 和安全组规则，实现了外部网络的访问和安全防护。
搭建了虚拟私有云（VPC），将多个虚拟机实例划分到不同的子网中，并设置了网络路由和访问控制策略。
（二）云计算应用的部署与测试1、 Web 应用的部署在虚拟机实例上部署了一个简单的 Web 应用，使用了_____ Web 服务器和_____数据库。
通过域名访问 Web 应用，测试了其响应时间、并发处理能力和稳定性。
2、大数据处理任务的运行利用云计算平台提供的大数据服务，运行了一个数据处理任务，对大量的数据进行了分析和计算。
监控了任务的执行进度和资源使用情况，评估了云计算在大数据处理方面的性能和效率。
（三）云计算的弹性扩展与负载均衡1、弹性扩展实验模拟了业务负载的增加，通过控制台自动扩展了虚拟机实例的数量和资源规格。
观察了系统在扩展过程中的性能变化，验证了云计算的弹性扩展能力。
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。
云计算虚拟化hadoop实验报告
云计算虚拟化hadoop实验报告云计算虚拟化Hadoop实验报告1·引言在当前云计算时代，大数据处理成为一项重要的任务，而Hadoop作为开源的大数据处理框架，具有高效、可扩展的特点，被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过云计算虚拟化平台搭建Hadoop实验环境，并对其进行性能测试与分析。
2·实验准备2·1 硬件环境详细描述实验所使用的硬件环境，包括计算机配置、服务器配置等。
2·2 软件环境详细描述实验所使用的软件环境，包括操作系统、虚拟化软件、Hadoop版本等。
3·实验步骤3·1 虚拟化平台搭建详细描述如何搭建云计算虚拟化平台，包括安装虚拟化软件、配置虚拟机网络等。
3·2 Hadoop集群创建详细描述如何创建Hadoop集群，包括配置HDFS、配置MapReduce等。
3·3 实验数据准备详细描述实验所使用的数据集，包括数据集来源、数据集规模等。
3·4 实验任务设计详细描述实验所设计的任务，包括任务类型、任务规模等。
3·5 实验性能测试详细描述实验的性能测试步骤，包括测试工具的选择、测试指标的定义等。
4·实验结果分析4·1 性能测试结果将实验性能测试得到的数据进行展示和分析，包括各项指标的数值、对比分析等。
4·2 结果讨论结合实验结果对Hadoop集群的性能进行讨论，包括性能瓶颈分析、优化建议等。
5·结论在本实验中，通过搭建云计算虚拟化平台并进行Hadoop性能测试，我们得出了如下结论：（根据实验结果进行总结，描述实验的结论和启示）6·附件本文档所涉及的附件包括：（列出附件的名称和描述）7·法律名词及注释7·1 云计算：一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心，并按需求共享给用户，实现高效的计算和存储。
7·2 虚拟化：通过软件仿真技术，将一台物理计算机划分成多个虚拟计算机，使得多个操作系统和应用程序可以在同一台物理计算机上同时运行。
云计算 实验报告
云计算实验报告《云计算实验报告》云计算是近年来备受关注的一项技术，它的出现改变了传统的计算模式，为用户提供了更加灵活、便捷的计算服务。
为了更好地了解云计算的应用和性能，我们进行了一系列的实验，并撰写了以下实验报告。
实验一：云计算基础概念在这个实验中，我们首先对云计算的基本概念进行了学习和讨论。
我们了解了云计算的定义、特点和优势，以及云计算与传统计算模式的区别。
通过这个实验，我们对云计算有了更深入的理解，为后续实验的进行奠定了基础。
实验二：云计算平台的搭建在这个实验中，我们使用了一些主流的云计算平台，如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform等，搭建了一个简单的云计算环境。
我们学习了如何创建虚拟机、存储数据、部署应用程序等基本操作，并对不同平台的性能和易用性进行了比较。
实验三：云计算性能测试为了评估云计算平台的性能，我们进行了一系列的性能测试。
我们测试了虚拟机的启动时间、数据传输速度、并发处理能力等指标，以及不同配置下的性能差异。
通过这些测试，我们得出了一些关于云计算性能的结论，为用户选择合适的云计算平台提供了参考。
实验四：云计算在实际应用中的表现最后，我们选择了一些实际的应用场景，如大数据分析、人工智能模型训练等，对云计算平台进行了应用测试。
我们评估了不同平台在处理大规模数据和复杂计算任务时的表现，以及其对应用性能的影响。
通过这些测试，我们得出了一些关于云计算在实际应用中的优劣势，并为用户提供了选择合适云计算平台的建议。
通过以上一系列的实验，我们对云计算有了更加深入的了解，并为用户提供了一些关于云计算平台选择和性能评估的参考。
我们相信，随着云计算技术的不断发展，它将会在各个领域发挥越来越重要的作用。
Hadoop云计算综合实训报告
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.tarhadoop-2.6.5.targlibc-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/network2、修改ip地址Vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0Service network restart3、关闭防火墙service iptables stop chkconfig iptables off4、添加主机记录Vi /etc/hosts172.16.101.85 Lhw5、关闭selinuxVi /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/profile10、重新加载验证jdk11、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/hadoop1、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：<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://lihongwei:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/bigdata/tmp</value></property></configuration>3、修改第三个配置文件Vi hdfs-site.xml中间插入:<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>：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.xmlVi mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>5、修改第五个配置文件Vi yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>lihongwei</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>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GCCYum install gcc* -yyum install openssh-clients上传安装包解压到当前root目录tar -zxvf glibc-2.17.tar.gzcd 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/binmake 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:///nszkadrgg/article/details/79809669中安装ssh客户端yum install openssh-clients。
第一次云计算实验报告
Hadoop的搭建专业：软件工程班级：09 学号：B13040905 姓名：侯利萍准备工作：1、ubuntu10.10安装成功。
3、下载hhadoop0.21.0.tar.gz（//Hadoop/core/hadoop-0.21.0/ ）一、安装hadoop1、首先将hadoop0.21.0.tar.gz复制到usr下的local文件夹内，（sudo cp hadoop路径 /usr/local）进入到local目录下，解压hadoop0.21.0.tar.gz,如图12、为方便管理和hadoop版本升级，将解压后的文件夹改名为hadoop,如图2二、方便起见，新增hadoop的组和其同名用户：1、创建一个名字为hadoop的用户组，创建一个用户名为hadoop的用户，归到hadoop组下，如图5（一些信息可以不填写，直接按enter键即可）如图32、（1）添加用户权限：打开etc下的sudoers文件，在root ALL =(ALL) ALL 下面添加如下文字：hadoop ALL = (ALL) ALL如图4执行命令：$:sudo chown hadoop /usr/local/hadoop(将hadoop文件夹的权限赋给hadoop用户)三、安装ssh1、安装openssh_server:如图52、创建ssh-key,为rsa，如图63、填写key的保存路径，如图7填写4、添加ssh-key到受信列表，并启用此ssh-key，如图84、验证ssh的配置，如图9四、Jdk的安装和配置1、假设你的jdk-6u23-i586.bin已经在桌面上，在/usr/local下建立Java文件夹，将桌面上上的jdk软件包拷贝到刚才建立的java文件夹下，如图10：2、查看java文件夹下是否确实存在jdk软件包，如图11：3、给jdk文件赋权限，使其可以被当前用户操作,如图12：4、解压jdk压缩包进行安装，如图13：5、出现如下内容，则说明解压完成14：6、查看jdk安装路径，如图15：7、配置环境变量：将如下内容输入到profile文件中，如图16：8、重启计算机，输入java -version，出现如图内容，则安装jdk成功！(如果不想通过重新启动但又要将自己的更改写入proflie中，可以使用命令：source /etc/profile)如图17：五、配置hadoop1、浏览hadoop文件下都有些什么东西，如图182、打开conf/hadoop-env.sh,如图193、配置conf/hadoop-env.sh（找到#export JAVA_HOME=...,去掉#，然后加上本机jdk的路径）如图:20：4 4、打开conf/core-site.xml，如图21：Java代码1.<configuration>2.<property>3.<name></name>4.<value>hdfs://localhost:9000</value>5.</property>6.<property>7.<name>dfs.replication</name>8.<value>1</value>9.</property>10.<property>11.<name>hadoop.tmp.dir</name>12.<value>/home/hadoop/tmp</value>13.</property>14.</configuration>5、打开conf目录下的mapred-site.xml配置如下内容如图22：Java代码1.<configuration>2.<property>3.<name>mapred.job.tracker</name>4.<value>localhost:9001</value>5.</property>6.</configuration>六、运行测试：1、改变用户，格式化namenode，如图23：2、启动hadoop，如图243、验证hadoop是否成功启动，如图25七、运行自带wordcount例子1、准备需要进行wordcount的文件，如图23（在test.txt中随便输入字符串，保存并退出）如图262、将上一步中的测试文件上传到dfs文件系统中的firstTest目录下，如图24（如果dfs下不包含firstTest目录的话自动创建一个同名目录，使用命令：bin/hadoop dfs -ls查看dfs文件系统中已有的目录）如图27：3、执行wordcount,如图28（对firstest下的所有文件执行wordcount，将统计结果输出到result文件夹中，若result文件夹不存在则自动创建）4、查看结果，如图29。
hadoop实验报告
hadoop实验报告1. 引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，传统的数据处理方法已经无法满足海量数据的处理需求。
在这个背景下，分布式存储和计算框架Hadoop应运而生。
本篇文章将从搭建集群环境、数据导入、任务执行和性能评估等方面进行Hadoop实验的报告。
2. 搭建集群环境在实验开始之前，我们需要搭建一个Hadoop集群环境。
首先，我们需要准备一台主节点和若干台从节点。
主节点将负责整个集群的协调工作，从节点将执行具体的任务。
通过配置和启动Hadoop的各个组件，我们可以实现数据的并行计算和故障容错。
为了确保集群的高可用性和性能，我们还可以使用Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据。
3. 数据导入数据的导入是Hadoop实验的第一步。
在本次实验中，我们选择了一份包含大量文本数据的文件作为输入。
通过Hadoop提供的命令行工具，我们可以将数据导入到HDFS中进行后续的处理。
不同的数据导入方式可以根据实际需求选择，一般包括本地文件上传、网络数据传输等。
4. 任务执行在集群环境搭建完成并将数据导入到HDFS之后，我们可以开始执行具体的计算任务。
Hadoop支持两种模型：MapReduce和Spark。
MapReduce是Hadoop最早的计算模型，其核心思想是将大规模的数据集划分成许多小的数据块，由多个Mapper和Reducer并行地执行计算任务。
而Spark则是一种更加灵活和高效的计算模型，它将数据集以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储在内存中，通过多次迭代快速进行计算。
5. 性能评估对于一个分布式计算框架来说，性能评估是非常重要的。
通过对Hadoop实验中的任务执行时间、计算效率和数据处理能力等指标的测量，我们可以评估集群的性能瓶颈并寻找优化的方法。
常见的性能评估指标包括吞吐量、数据处理速度和并发处理能力等。
6. 结果与讨论在本次实验中，我们成功搭建了一个Hadoop集群环境，并将大量的文本数据导入到HDFS中。
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。
云计算实验报告
云计算实验报告1. 引言在当今科技快速发展的时代，云计算作为一项先进的技术应用，已经广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过云计算平台的搭建和实际应用，探索云计算的功能和优势，并分析其对于数据存储和处理的影响。
2. 实验背景云计算是基于互联网的一种共享计算资源的方式，用户可以根据需求随时使用计算和存储资源。
与传统的本地计算相比，云计算具有高效、可靠、弹性、灵活等特点，因此被广泛应用于企业和个人领域。
3. 实验过程本次实验我们选择了一个知名的云计算平台进行搭建和实际操作。
首先，我们注册了一个云计算平台的账号，并获得了一定的计算和存储资源。
接着，我们搭建了一个虚拟机环境，将需要的软件和数据上传到云端进行存储和管理。
然后，我们使用云计算平台提供的API接口进行数据的读取、计算和分析。
最后，我们对比了云计算和传统本地计算的效率和成本，并得出了一些结论。
4. 实验结果通过对云计算平台的实际操作和分析，我们得到了以下实验结果：4.1 云计算平台的搭建相对简单，可以快速部署所需的计算环境；4.2 云计算平台的计算和存储资源可以根据实际需求进行弹性调整，提高资源利用率；4.3 使用云计算平台提供的API接口，可以方便地进行数据的读取、计算和分析；4.4 云计算平台的性能和稳定性较好，能够提供高效可靠的计算和存储服务；4.5 与传统本地计算相比，云计算具有更低的成本和更高的效率。
5. 实验分析和讨论基于以上实验结果，我们对云计算的功能和优势进行了分析和讨论：5.1 弹性资源调整：云计算平台可以根据实际需求弹性调整计算和存储资源，降低资源的浪费；5.2 高效计算和存储：云计算平台提供了高效的计算和存储服务，可以提高数据处理的效率；5.3 数据安全性：云计算平台通常具备完善的安全机制，可以保护用户数据的安全性；5.4 成本节约：云计算采用按需付费的方式，用户可以根据实际使用情况进行费用控制，降低成本。
6. 结论通过本次实验，我们深入理解了云计算的功能和优势，并通过实际操作验证了其在数据存储和处理方面的效果。
云计算实验报告
云计算实验报告本文档为云计算实验报告，主要描述了实验的目的、实验环境、实验步骤、实验结果以及实验结论等内容。
1-实验目的1-1 确立云计算实验的目标和任务。
1-2 学习和熟悉云计算的基本概念和原理。
1-3 掌握云计算平台的配置和使用方法。
2-实验环境2-1 硬件环境：使用一台具备一定计算能力和存储空间的计算机。
2-2 软件环境：使用云计算平台（例如AWS、Azure等）。
3-实验步骤3-1 安装和配置云计算平台。
3-2 创建虚拟机实例并设置相关参数。
3-3 在虚拟机内部部署应用程序。
3-4 运行并测试应用程序。
3-5 监控和调优虚拟机性能。
4-实验结果4-1 虚拟机创建和配置成功。
4-2 应用程序在虚拟机上成功部署和运行。
4-3 应用程序的性能正常。
4-4 虚拟机监控数据显示正常。
5-实验结论5-1 通过本次实验，加深了对云计算的理解和应用。
5-2 学会了配置和使用云计算平台。
5-3 掌握了虚拟机的创建、配置和应用程序的部署等操作。
5-4 进一步了解了云计算平台的监控和调优技术。
本文档涉及附件：附件1：实验配置文件附件2：监控数据截图本文所涉及的法律名词及注释：1-云计算：是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供可共享的计算资源和服务。
2-虚拟机：基于虚拟化技术创建的一种完全独立、运行在物理机上的虚拟计算机系统。
3-云计算平台：提供云计算服务的基础设施，如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure等。
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Hadoop云计算实验报告Hadoop云计算实验报告1实验目的在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群；编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。
2实验环境虚拟机：VMware 9操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve，master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。
3实验设计说明3.1主要设计思路在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。
实现大数据的统计。
本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。
程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。
3.2算法设计该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成<word,1>的形式，然后交由reduce处理，reduce 将相同key值(也就是word)的value值收集起来，形成<word,list of 1>的形式，之后再将这些1值加起来，即为用户名出现的个数，最后将这个<key,value>对以TextOutputFormat 的形式输出到HDFS中。
3.3程序说明1) UserNameCountMap类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，4个泛型类型分别是map函数输入key的类型，输入value的类型，输出key的类型，输出value 的类型。
2) UserNameCountReduce类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer，4个泛型类型含义与map类相同。
3) main函数通过addInputPath将数据文件引入该类，在通过setOutputPath将生成结果转为一个文件，实现生成结果，即统计结果的查看。
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));程序具体代码如附件中源程序。
4实验过程4.1安装实验环境4.1.1安装ubuntu操作系统1)打开VMware,在Home tab中单击“Create a New Virtual Machine”，2)选择custom，选择虚拟硬件版本Workstation9.0，选择ios文件，next，3)录入目标操作系统信息,包括Full name、Uer name和Password，next，4)选择默认的选项，一般不做更改，最后确认信息，Finish，5)安装成功后，会看到如下画面，4.1.2安装配置Samba安装samba主要为了实现与windows操作系统的通讯，由于server版本的ubuntu没有自带图形操作界面，所以下载资料等操作不太方便，这也是安装samba的目的之一。
1）安装samba，输入如下命令：2）安装vim3）创建共享目录，并修改权限4）配置samba。
修改samba的配置文件/etc/samba/smb.conf ，将security=share，并在文件的末尾追加如下内容，5）测试。
在windows实机中，通过ip访问ubuntu虚拟机，可以见到share文件夹4.1.3安装配置JDK首先，下载java开发工具包JDK。
在本次试验中，我们下载的版本是jdk-7u80-linux-x64.gz。
解压安装到/usr/lib/jvm/目录下，更名为java-7-sun。
配置环境变量/etc/environment，使配置生效测试安装配置结果4.1.4在单节点（伪分布式）环境下运行HADOOP1)添加Hadoop用户并赋予sudo权限2)安装配置SSH切换至hadoop用户，配置密钥，使得hadoop用户能够无须输入密码，通过SSH访问localhost，测试结果：3)安装配置Hadoop首先下载Hadoop,解压缩到/opt/hadoop目录下, 本次试验中我们下载的版本是hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，更改目录名称为hadoop。
修改与hadoop相关的配置文件（在/opt/hadoop/conf目录下），分别是core-site.xml, hadoop-env.sh, hdsf-site.xml, mapred-site.xml。
在此不一一列举。
4)运行Hadoop首先格式化HDFS，启动单节点集群，通过jps查看，masterslave停止单节点集群，4.1.5在多节点（分布式）环境下运行HADOOP1)设置/etc/hosts文件实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为master，ip地址为10.5.110.223，一台作为slave，ip地址为10.5.110.207，修改两台机器的/etc/hosts文件，2)设置节点之间无密码SSH登陆验证配置SSH是否正确3)修改集群配置文件修改master的masters、slaves，修改所有节点的core-site.xml, hdsf-site.xml,mapred-site.xml，在此不一一列出。
4)在master上格式化HDFS5)启动和停止集群启动集群，在master上启动HDFS后，jps结果如下：masterslave在master上启动mapreduce后，jps结果如下：masterslave停止集群4.2运行程序4.2.1在单机上运行程序（1）在Eclipse下，新建map/reduce工程（2）新建一个java类UserNameCount，编写代码（3）运行程序，结果如下：（4）在eclipse中编译好源代码后，导出程序的jar包，供在集群上使用。
4.2.2在集群上运行程序（1）启动集群，通过jps命令查看master，slave上启动的服务列表，结果如下：（2）在集群环境下运行该程序jar包（UserNameCount.jar），结果如下：（3）查看集群环境下启动程序生成的结果，即output文件，结果如下：（4）数据统计结果在part-r-00000中，具体内容如下，5附件源代码如下：package hadoop;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;public class UserNameCount {public static class UserNameCountMap extendsMapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();StringTokenizer token = new StringTokenizer(line);while (token.hasMoreTokens()) {word.set(token.nextToken());context.write(word, one);}}}public static class UserNameCountReduce extendsReducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}context.write(key, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = new Job(conf);job.setJarByClass(UserNameCount.class);job.setJobName("usernamecount");job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(UserNameCountMap.class);job.setReducerClass(UserNameCountReduce.class);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));job.waitForCompletion(true);}}。