Hadoop云计算平台实验报告V1.1
hadoop期末实训总结
hadoop期末实训总结一、实训背景Hadoop是一个开源的分布式计算系统，能够处理大规模数据集。
在现实应用中，大数据的处理成为了一项重要的任务。
为了提高学生的实践能力和对Hadoop分布式计算系统的了解，我们学校安排了Hadoop期末实训。
二、实训目标本次实训的主要目标是让学生了解Hadoop的基本概念和原理，并能够通过实践掌握Hadoop的使用方法和技巧。
具体来说，实训的目标如下：1. 掌握Hadoop的基本概念和原理。
Hadoop是一个分布式计算系统，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责整个系统的管理和调度，从节点负责存储和计算。
学生需要了解Hadoop的基本概念，例如NameNode、DataNode等，并了解Hadoop的工作流程和原理。
2. 掌握Hadoop的安装和配置。
学生需要学会如何在操作系统上安装和配置Hadoop。
这包括设置Hadoop的环境变量、修改配置文件等。
在安装和配置过程中，学生需要应对各种问题和错误，锻炼自己的解决问题能力。
3. 掌握Hadoop的使用方法和技巧。
学生需要学会使用Hadoop的各种命令和工具，例如HDFS命令、MapReduce程序等。
在使用Hadoop的过程中，学生需要处理各种不同类型的数据集，了解Hadoop的数据处理能力和性能。
三、实训过程1. 学习阶段在实训开始前，学生需要通过自学来了解Hadoop的基本概念和原理。
学生可以通过阅读相关教材和文档，观看在线视频，参加线下培训等方式来学习。
2. 实践阶段在学习阶段结束后，学生需要进行实际操作。
学生首先需要在自己的计算机上安装Hadoop，并按照要求进行配置。
然后，学生需要完成一系列小实验，例如创建一个HDFS 文件系统、上传和下载文件、运行一个简单的MapReduce程序等。
3. 项目开发阶段在完成小实验后，学生需要参与到一个真实的项目开发中。
每个学生会被分配到一个小组中，小组由4-5人组成。
hadoop实验报告
hadoop实验报告
Hadoop是一个开源的分布式存储和分析框架，是用Java语言开发的，它提供了一种
松散耦合的并行处理模型，使得在硬件节点之间进行大数据分布式处理变得容易和可扩展。
从原理上讲，它把大量的计算任务分成若干小任务，然后把这些子任务分发给有大量可用
计算节点的集群。
它使用了MapReduce编程模型，可以有效地处理海量数据。
Hadoop主要由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）2个子系统组成。
HDFS定位是分布式文件系统，它提供了一种可扩展的、高
性能和可靠的数据访问机制。
而MapReduce是Hadoop旗下主打的分布式数据处理框架，YARN是负责资源调度和管理的核心模块，它基于提交的任务的数量，量化资源的分配。
最近，在学校的课程中，我学习如何在Hadoop上安装和实现一些简单的任务。
利用Hadoop实验，我建立了一个模拟的三节点的Hadoop集群，其中包括一个namenode和两
个datanode。
通过搭建Hadoop环境，并运行一些MapReduce程序，加深了对Hadoop分布式数据存储、计算和管理系统架构和工作原理的理解。
这次实验，也为进一步开展更多实践性的Hadoop应用奠定了基础，以上只是一个简
单认识，采用实践的方式，才是对Hadoop的最好的学习方式。
实际上，才能对Hadoop
的功能有一个更加深入的理解，才能真正发挥好这个强大的分布式存储和计算系统，给用
户带来更好的体验。
搭建云平台实验报告
搭建云平台实验报告一、引言云计算作为一种强大的技术，已经对现代企业和个人的IT需求产生了巨大的影响。
通过构建一个云平台，可以充分利用云计算资源，提供高效便捷的服务。
本实验旨在通过搭建一个云平台，实践云计算相关知识，并探索其内部原理和功能。
二、实验内容1. 硬件环境准备首先，我们需要准备一台具备虚拟化支持的服务器。
这里我们选择了一台配置较高的服务器，并安装最新版本的虚拟化软件。
2. 虚拟化环境搭建在准备好硬件环境后，我们开始搭建虚拟化环境。
首先，安装Hypervisor，这是一种虚拟化软件，可以创建和管理虚拟机。
我们选择了开源软件VirtualBox 作为我们的Hypervisor。
3. 虚拟机操作系统安装接下来，我们需要选择一个操作系统，并在虚拟机上安装它。
在本实验中，我们选择了一款流行的Linux发行版Ubuntu作为我们的操作系统。
在虚拟机中安装Ubuntu十分简单，只需按照提示进行即可。
4. 云平台搭建在完成虚拟机的安装后，我们开始搭建云平台。
云平台可以提供一系列云服务，如云存储、云数据库、云计算等。
在本实验中，我们将搭建一个简单的云存储服务。
首先，我们需要安装并配置一种分布式存储系统，如Ceph。
然后，配置Ceph集群，并将它们与云平台进行集成。
接着，我们需要编写相应的代码，实现文件的上传、下载和删除等功能。
最后，我们测试云存储服务的性能和可靠性。
三、实验过程1. 硬件环境准备我们选择了一台配备Intel Core i7处理器和32GB内存的服务器作为我们的云平台。
这台服务器支持虚拟化技术，可以满足我们的需求。
2. 虚拟化环境搭建我们下载并安装了VirtualBox软件，并按照官方文档进行了配置。
VirtualBox 提供了一个直观的图形界面，可以方便地管理虚拟机。
3. 虚拟机操作系统安装我们下载了Ubuntu的ISO镜像，并在VirtualBox中创建了一个新的虚拟机。
然后，我们按照安装向导的提示，完成了Ubuntu的安装。
hadoop实验报告
hadoop实验报告为了更好地理解和应用大数据处理技术，我们在实验室完成了一次Hadoop实验。
本文将介绍我们的实验内容、使用的方法、数据分析结果及经验分享。
1.实验内容本次实验以获取HTTP请求日志为主要数据源，通过Hadoop 技术对这些数据进行统计和分析，得出有意义的结论。
我们的目标是：- 把这些日志数据解析成可读、可处理的格式；- 通过MapReduce框架，统计HTTP请求中不同字段的访问情况，分析访问量、热点内容等；- 通过Hive和Pig工具，进一步深入数据，进行数据挖掘和预测分析。
2.方法为了使实验过程更高效，我们采用了虚拟机技术，并在其中搭建好了Hadoop集群环境。
具体操作步骤如下：- 在虚拟机中安装Ubuntu操作系统；- 安装Java、Hadoop；- 将HTTP请求日志导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中；- 利用Hadoop的MapReduce框架处理数据，将结果保存到HDFS；- 通过Hive和Pig分别进行数据查询和分析。
3.数据分析结果在实验中，我们使用了相应的程序和工具，最终得出了以下数据分析结果：- 不同的HTTP请求方法中，最高访问量的为GET请求，占总访问量的80%以上；- 在所有请求中，占比最高的页面为“/”，占总访问量的60%左右；- 分析出前十个访问量最多的网页，可以进一步了解用户访问兴趣和热点内容。
同时，我们也利用Hive和Pig工具进行了数据挖掘和预测分析。
在Hive中，通过对HTTP请求的数据进行透视，可以发现一个趋势：随着时间的推移，对不同请求方式的访问比例出现了较大变化；在Pig中，我们则进行了关联查询，得出了各个网页之间的关系和可能的用户行为。
4.经验分享在本次实验中，我们深入了解了Hadoop技术和大数据处理的方法，也得到了一些有益的经验和建议：- 在配置Hadoop集群时，需注意不同组件的版本和兼容性；- 在编写MapReduce程序时，应根据实际需要和数据特点，合理设计算法和逻辑；- 在使用Hive和Pig工具时，应熟悉数据的类型和查询语言，避免出现语法错误和数据倾斜。
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。
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。
hadoop实训报告
hadoop实训报告Hadoop 实训报告一、实训背景随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
Hadoop 作为一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理海量数据，因此在数据处理和分析领域得到了广泛的应用。
为了深入了解和掌握 Hadoop 技术，提高自己的大数据处理能力，我参加了本次 Hadoop 实训。
二、实训目的1、熟悉 Hadoop 生态系统的核心组件，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理框架）等。
2、掌握 Hadoop 集群的搭建和配置方法，能够独立完成集群的部署。
3、学会使用 Hadoop 进行数据的存储、处理和分析，能够编写MapReduce 程序解决实际问题。
4、培养团队合作精神和解决问题的能力，提高自己在大数据领域的实践能力和综合素质。
三、实训环境1、操作系统：CentOS 762、 Hadoop 版本：Hadoop 3213、 Java 版本：JDK 184、开发工具：Eclipse、IntelliJ IDEA四、实训内容（一）Hadoop 集群搭建1、准备工作安装 CentOS 76 操作系统，配置网络、主机名等。
安装 Java 环境，配置 JAVA_HOME 环境变量。
2、安装 Hadoop下载 Hadoop 321 安装包，并解压到指定目录。
配置 Hadoop 环境变量，包括 HADOOP_HOME、PATH 等。
3、配置 Hadoop 集群修改 coresitexml、hdfssitexml、mapredsitexml、yarnsitexml 等配置文件，设置 namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager 等相关参数。
启动 Hadoop 集群，包括 namenode 格式化、启动 HDFS、启动YARN 等。
（二）HDFS 操作1、文件上传与下载使用 hadoop fs put 命令将本地文件上传到 HDFS 中。
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。
云计算实验报告
一、实验目的通过本次实验，使学生掌握云计算的基本概念、技术架构和部署方法，了解云计算的典型应用场景，提高学生运用云计算技术解决实际问题的能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 云计算平台：阿里云3. 实验工具：Docker、Hadoop三、实验内容1. 云计算平台搭建（1）登录阿里云官网，创建账号并完成实名认证。
（2）进入阿里云控制台，选择“产品与服务”中的“云服务器ECS”，创建一台云服务器。
（3）配置云服务器参数，包括实例规格、镜像、网络和安全组等。
（4）完成云服务器创建后，登录云服务器进行配置。
2. Docker安装与使用（1）在云服务器上安装Docker。
（2）拉取一个Docker镜像，例如使用以下命令拉取MySQL镜像：```docker pull mysql```（3）运行Docker容器，例如使用以下命令启动一个MySQL容器：```docker run -d -p 3306:3306 --name mysql01 mysql```（4）连接Docker容器中的MySQL服务，例如使用以下命令连接MySQL容器： ```docker exec -it mysql01 mysql -u root -p```3. Hadoop环境搭建（1）在云服务器上安装Hadoop。
（2）配置Hadoop环境变量。
（3）启动Hadoop集群，包括HDFS和MapReduce。
（4）使用Hadoop命令行工具查看集群状态。
4. MapReduce编程实验（1）编写一个简单的MapReduce程序，例如实现词频统计功能。
（2）将程序打包成jar文件。
（3）在Hadoop集群上运行MapReduce程序，例如使用以下命令：```hadoop jar wordcount.jar wordcount input output```（4）查看程序执行结果。
四、实验结果与分析1. 成功搭建了阿里云云计算平台，并创建了云服务器。
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。
云计算虚拟化hadoop实验报告
四川大学计算机学院、软件学院实验报告学号: 姓名：专业：班级：9 第15 周装机的过程和下面的虚拟机装机是一样的。
2.然后我们在完成Linux下的基础软件安装的情况下进行程序的KVM虚拟机安装，首先使用如下指令：$ egrep -o '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo检查Linux是否支持安装KVM，结果显示是可以安装的，于是我们这里使用指令：$ apt-get install qemu-kvm libvirt-bin virt-manager bridge-utils 安装KVM虚拟机，安装过程是自动完成的，如下图所示：3.经验证我们发现KVM是安装成功并且正常运行的，安装成功的验证指令为：# lsmod | grepkvm，到这里KVM的安装就基本完成了。
4.然后我们需要在KVM上创建一个虚拟机，具体操作步骤如下：在根下创建images目录，在images下创建iso和test目录。
5.之后我们使用指令：virt-install --name ubuntutest --hvm --ram 1024 --vcpus 1 --diskpath=/images/test/,size=10 --network network:default --accelerate --vnc --vncport=5911 --cdrom /images/iso/ –d创建虚拟机，至此我们基本完成了前期的基础性工作，操作流程图如下所示：虚拟机装机界面：6.虚拟机创建完成之后还可以使用# virsh list –all指令验证虚拟机是否存在，以及# virsh startVMNAME指令启动虚拟机三、SSH的创建及使用首先创建Hadoop用户组，使用指令：$ sudo addgroup hadoop,然后创建一个Hadoop用户，使用如下指令：$ sudo adduser -ingroup hadoop hadoop,并且为用户添加权限，使用如下指令：$ sudo gedit /etc/sudoers,操作截图如下所示：1.（接上）实验内容（算法、程序、步骤和方法）2.然后我们使用新增加的Hadoop用户登录Ubuntu系统，之后我们使用指令sudo apt-get installopenssh-server安装ssh，运行截图如下所示：3.ssh安装完成之后我们使用指令：sudo /etc/ssh start启动服务，并且使用指令ps -e | grep ssh查看服务是否启动正确，程序运行截图如下所示：4.然后我们设置免密码登录并生成公钥和私钥，使用如下指令：ssh-keygen -t rsa -P ""，程序运行截图如下所示：5.此时会在／home／hadoop/.ssh下生成两个文件：id_rsa和，前者为私钥，后者为公钥。
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。
云计算 实验报告
云计算实验报告云计算实验报告引言：云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各行各业得到广泛的应用。
通过云计算，用户可以通过互联网访问和使用各种计算资源，包括硬件、软件和数据等。
本次实验旨在通过搭建一个简单的云计算平台，探索云计算的原理和应用。
一、实验目的本次实验的主要目的是通过搭建一个云计算平台，了解云计算的基本原理和应用。
具体目标如下：1. 理解云计算的概念和基本原理；2. 学会搭建一个简单的云计算平台；3. 探索云计算在实际应用中的优势和挑战。
二、实验方法本次实验采用了以下方法：1. 确定实验环境：选择一台服务器作为云计算平台的主机，并安装相应的操作系统和软件；2. 配置云计算平台：根据实验需求，配置云计算平台的网络、存储和计算资源等；3. 实施实验：通过在云计算平台上部署应用程序，测试云计算在实际应用中的性能和可靠性；4. 数据分析：通过收集和分析实验数据，评估云计算平台的性能和效果。
三、实验结果通过本次实验，我们成功搭建了一个简单的云计算平台，并进行了一系列的测试和评估。
以下是实验结果的主要发现：1. 云计算平台具有高度的灵活性和可扩展性，可以根据实际需求动态分配和管理计算资源；2. 云计算平台能够提供高效的计算和存储服务，大大提高了应用程序的性能和响应速度；3. 云计算平台的可靠性和安全性是实际应用中需要重点考虑的问题，需要采取相应的措施保护用户的数据和隐私；4. 云计算平台的成本相对较低，可以帮助用户降低IT投资和运营成本。
四、实验总结通过本次实验，我们对云计算的原理和应用有了更深入的理解。
云计算作为一种新兴的计算模式，具有许多优势和潜力。
然而，云计算也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护和网络延迟等问题。
因此，在实际应用中，我们需要综合考虑各种因素，选择适合自己的云计算方案。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，云计算将会得到更广泛的应用。
我们可以预见，云计算将成为未来计算模式的主流，为各行各业带来更多的便利和创新。
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。
云计算课程实验指导与实验报告
二、实验步骤注意！实验室使用的linux系统分为两个版本，Ubuntu12和ubuntu14Ubutun12的用户名和密码都是haimingUbuntu14的用户名是wan,密码是123Ubuntu14登陆时需要先输入用户名和密码登陆，然后用startx命令进入图形界面，熟练使用linux的同学可以不用图形界面。
打开home folder，注意，不同版本的linux操作系统打开home folder的图标不同。
打开其中的hadoop文件夹，其中有一个haoop-1.0.3.tar.gz的压缩包。
注意：原路径下有一个解压后的haoop-1.0.3文件夹，大家把这个重命名（加个"_old"）右键点击压缩包，解压到本地，会生成一个hadoop-1.0.3的文件夹说明：hadoop是基于java环境，必须先安装jdk，本虚拟机的jdk已经安装完毕，本次实验不需要再安装。
打开其中的conf文件夹，hadoop的使用需要对其中的六个文件进行配置1、修改hdfs-site.xml：HDFS配置文件，该模板的属性继承于core-site.xml2、修改mapred-site.xml：MapReduce的配置。
3、点击图标启动一个终端，注意，不同系统启动终端的方法不同。
同时按Alt 和 F2，打开“运行应用程序”对话框，输入：gnome-terminal,之后点右下角的“运行”，就打开终端工具4、在终端中输入如下命令进行格式化，格式化后会在tmp文件夹中生成目录结构5、格式化之后输入如下命令来启动hadoop，为简便起见，本次实验略过了ssh安装的过程，因此在启动过程中可能需要输入密码，大家输入登陆密码即可。
6、例子中的wordcount程序，以hdfs中input为输入，建立一个文件夹output为输出，运行中可以通过上边提到的网页观察程序运行进度，也可以从终端观察。
三、实验结果实验二一、实验内容在Eclipse环境下编写一个mapreduce程序，掌握mapredcue编程框架将Mapreduce程序打包,在hadoop环境下运行程序并观察结果二、实验步骤使用eclipse新建一个java project将hadoop-1.0.3.tar.gz解压在工程名上点右键，选择build path add external archives选择刚才解压的hadoop目录下的如下jar包在src上点击右键，选择new class，新建类Wordcount加入如下代码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.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.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class Wordcount {public static class TokenizerMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);最后得到一个jar包，将该jar包复制到linux中hadoop1.0.3的文件夹中（与实验1用到的hadoop-examples-1.0.3.jar路径相同）使用和实验1相同的命令运行自定义的jar包MapReduce简介本程序数据处理过程三、实验结果。
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。
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
Hadoop云计算平台实验报告V1.1目录1实验目标 (3)2实验原理 (4)2.1H ADOOP工作原理 (4)2.2实验设计 (6)2.2.1可扩展性 (6)2.2.2稳定性 (7)2.2.3可靠性 (7)3实验过程 (9)3.1实验环境 (9)3.1.1安装Linux操作系统 (10)3.1.2安装Java开发环境 (14)3.1.3安装SSH (15)3.1.4配置网络 (15)3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19)3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19)3.1.7配置Slaves节点 (23)3.1.8格式化Hadoop系统 (23)3.1.9启动Hadoop集群 (23)3.22．实验过程 (25)3.2.1可扩展性 (25)3.2.1.1动态扩展 (25)3.2.1.2动态缩减 (27)3.2.2稳定性 (28)3.2.3可靠性 (31)3.2.4MapReduce词频统计测试 (32)4实验总结 (35)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2.1Hadoop工作原理Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。
MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。
HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
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Hadoop云计算平台实验报告V1.1目录1实验目标 (3)2实验原理 (4)2.1H ADOOP工作原理 (4)2.2实验设计 (6)2.2.1可扩展性 (6)2.2.2稳定性 (7)2.2.3可靠性 (7)3实验过程 (9)3.1实验环境 (9)3.1.1安装Linux操作系统 (10)3.1.2安装Java开发环境 (14)3.1.3安装SSH (15)3.1.4配置网络 (15)3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19)3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19)3.1.7配置Slaves节点 (23)3.1.8格式化Hadoop系统 (23)3.1.9启动Hadoop集群 (23)3.22．实验过程 (25)3.2.1可扩展性 (25)3.2.1.1动态扩展 (25)3.2.1.2动态缩减 (27)3.2.2稳定性 (28)3.2.3可靠性 (31)3.2.4MapReduce词频统计测试 (32)4实验总结 (35)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2.1Hadoop工作原理Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。
MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。
HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。
HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。
HDFS的结构示意图见图1。
NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。
DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。
NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。
从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和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。
图1 HDFS体系结构示意图客户端要访问一个文件，首先从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表；然后直接与相应的DataNode建立连接并读取文件数据。
数据流不经过NameNode节点。
Hadoop通过MapReduce进行海量数据处理，它是一个并行处理大规模数据的软件框架。
MapReduce的设计思想基于“移动计算靠近存储”，在面向海量数据处理的技术中，通过网络将数据传输到用于计算的节点所消耗的开销远大于处理数据所需要的开销，而MapReduce 将数据的处理任务交给了存储该数据的节点，避免了数据传输所带来的开销。
MapReduce的根源是函数性变成种的map和reduce函数，它由两个包含多个实例（许多的Map和Reduce）的操作组成。
Map函数接收一组数据并将其转换成一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应于一个键/值对。
Reduce函数接收Map函数生成列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。
MapReduce的数据处理流程示意图如图2所示：MapReduce也采用C/S架构，其中JobTracker负责作业调度，TaskTracker负责任务执行。
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。
图2 MapReduce数据处理流程示意图除了HDFS和MapReduce这两个核心子项目之外，Hadoop还包括Hbase和Hive以及Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等项目。
其中Hbase是一个分布式的基于列（列族）存储的数据库，它使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量是计算和点查询。
Hive一个分布式的数据仓库，使用HDFS进行数据存储，并提供基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业）用于查询数据。
2.2实验设计本实验主要是针对Hadoop系统的可扩展性、稳定性、可靠性，其中主要针对HDFS进行测试，最后给出MapReduce的一个词频统计的实例。
2.2.1可扩展性Hadoop系统支持系统的动态扩容，只需要修改修改各节点的slaves文件，将需要添加的数据或计算节点加入进来，或者删掉需要注销的数据或计算节点即可，只要新加入的节点已经成功配置了Hadoop，那么就可以通过启动新的节点来实现动态扩容；对于删除节点，跟添加节点类似，将slave配置信息中删除该节点，然后在停掉该节点的数据服务即可。
有的时候，需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。
我们可以采用下面的过程来实现Hadoop系统的动态扩展而不用重启集群。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（Datanode或者Tasktracker则可跳过）2.在新机器上进入hadoop安装目录$bin/hadoop-daemon.sh start datanode$bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker3.在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：对于要删除某一个节点，我们可以执行如下过程，而不需重启服务器：1．从conf/slaves文件中移除该节点2．在待移除节点上执行如下指令$bin/hadoop-daemon.sh stop datanode$bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker3. 在Master即Namenode上执行如下指令，实现系统负载的平衡：$bin/hadoop balancer2.2.2稳定性Hadoop系统架构在通用商用机上，HDFS的设计思想将普通硬件故障视为常态，个别机器的故障不影响系统的正常运行。
通过将足够大文件上传到HDFS上，使文件散布到多个节点上，然后通过人为切断某一台机器的网络，如果系统还能正常提供服务，则说明系统是稳定的，因为本系统只有3个数据节点，副本数设定为2，所以只能切断一台服务器来验证系统的稳定性。
当系统规模足够大的时候，文件散布的更加分散，可以允许更多的机器故障。
2.2.3可靠性因为Hadoop的文件系统采用了多副本技术保证了数据的可靠性，如果发生了副本损害或者副本丢失，用户仍然可以通过其他副本进行数据访问和数据操作，从而保证数据的可靠性。
HDFS的NameNode有一个后台进程进行文件块的扫描，如果当前某一个数据块的副本数低于系统设定的安全阈值，那么NameNode就会启动相关进程，完成副本的复制，直到副本数达到安全阈值的要求。
可以通过分析数据分布，或者通过MapReduce进行词频统计来验证数据的可靠性。
3实验过程3.1实验环境设计Hadoop实验平台之前，在考虑一般用户或者中小企业不可能购买和安置大量服务器的情况下，要学习Hadoop的最佳方式就是通过虚拟平台来仿真云计算系统分布式运行的工作模式。
在虚拟技术支持下，只需要一台够强力的计算机，然后在其上运行Virtual Box、Xen或者VMware之类的虚拟软件，依照计算机本身的能力，虚拟出3-5台Linux操作系统，每一个虚拟操作系统上都运行Hadoop系统，就可以完成一个小型的Hadoop实验平台。
考虑到实验室的计算机的硬件配置不高以及实验室作为公共实验环境，计算机都安装了Windows 操作系统的实际情况，我们只能通过在每台计算机上安装虚拟软件，通过虚拟软件安装虚拟的linux操作系统，然后在操作系统中安装Hadoop系统，通过各个虚拟linux操作系统的互连，完成Hadoop实验平台的搭建。
Hadoop实验平台配置方式如图3所示：图3 Hadoop实验平台配置方式Hadoop当前的运行平台为Linux，至于Win32平台则还在开发阶段，尚不成熟，因此，在Windows物理机上通过虚拟软件采用Ubuntu散布套件来安装Linux，然后将Hadoop构建与Linux平台之上，是一种最简单的方式，各个虚拟Linux系统上都必须装有如下软件： Ubuntu Linux操作系统●Hadoop云计算系统●Java 6开发环境由于各个物理机均采用同构的方式进行安装，所以只需要安装一台虚拟机，然后将虚拟机文件拷贝到其他机器上，进入linux虚拟系统，修改相关配置信息即可。
3.1.1安装Linux操作系统首先需要Ubuntu操作系统的ISO镜像，可以去Ubuntu的官方网站下载：. 我们下载的是Ubuntu 10.10 32bit Desktop版。
启动WMware软件，点击“File”菜单，选择“Create a New Virtual Machine”菜单项，弹出New Virtual Machine Winzard对话框如下图所示：选择“Installer disc image file(iso)”选项，通过“Browser”安装选中需要使用的Ubuntu操作系统的ISO文件（也可以通过Ubuntu的安装光盘进行安装，此略）。
单击“next”，出现用户名及密码设定对话框，如下图所示：在文本输入框中分别输入用户名以及用户密码等，点击“next”，出现配置节点名以及虚拟机系统在本地磁盘的存放路径的对话框，如下图所示：点击“next”，出现配置磁盘容量的对话框，此对话框指定Ubuntu操作系统的磁盘空间，不能超过本地磁盘分区剩余的可用空间。