云计算虚拟化hadoop实验报告
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告虚拟化与云计算实验报告一、实验目的在虚拟化与云计算领域进行实验研究，探索虚拟化技术与云计算的应用和优化策略。
二、实验环境1.虚拟化软件：使用VMware Workstation搭建虚拟化环境。
2.操作系统：在虚拟化环境中安装Ubuntu Server 20.04 LTS 作为实验操作系统。
3.虚拟机规格：创建4台虚拟机，每台配置2个CPU核心，4GB 内存，100GB硬盘。
三、实验内容及步骤1.虚拟机的创建a.使用VMware Workstation创建4台虚拟机，并为每台虚拟机配置相应的资源。
b.安装Ubuntu Server 20.04 LTS操作系统。
2.虚拟机性能测试a.使用工具对每台虚拟机的性能进行测试，包括CPU、内存、硬盘和网络性能等。
b.分析测试结果，评估虚拟机的性能表现。
3.虚拟化优化策略a.调整虚拟机资源分配策略，比如增加虚拟机的CPU核心数、内存大小等。
b.测试优化后的虚拟机性能，并与优化前进行对比分析。
4.云计算应用实践a.搭建虚拟化集群，实现资源统一管理和部署应用服务。
b.使用云计算平台，如OpenStack等，进行云主机的创建和管理。
c.在云计算环境中部署一个Web应用，并测试其性能和稳定性。
四、实验结果与分析1.虚拟机性能测试结果a.CPU性能测试结果及分析。
b.内存性能测试结果及分析。
c.硬盘性能测试结果及分析。
d.网络性能测试结果及分析。
2.虚拟化优化策略a.优化前后虚拟机性能对比分析。
b.优化后虚拟机的性能提升情况。
3.云计算应用实践结果a.虚拟化集群搭建及应用服务部署情况。
b.云主机创建和管理情况。
c.Web应用性能和稳定性测试结果。
五、结论本实验中，我们通过使用虚拟化技术和云计算平台，对虚拟机性能进行测试和优化，并在云计算环境中进行应用部署和测试，取得了如下结论：1.虚拟化技术可以有效提高资源利用率，但也会对虚拟机的性能造成一定影响。
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。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告虚拟化与云计算实验报告一、引言本实验报告旨在介绍虚拟化与云计算实验的设计、实施和结果分析。
本实验旨在通过实际操作，加深对虚拟化与云计算的理解与应用。
二、实验设计2·1 实验目的本实验的主要目的是通过实践，掌握虚拟化与云计算的基本概念、原理以及相关技术。
2·2 实验环境2·2·1 硬件环境●计算机A：Intel Core i7处理器，16GB内存，500GB硬盘●计算机B：Intel Core i5处理器，8GB内存，256GB硬盘2·2·2 软件环境●操作系统：Windows 10●虚拟化软件：VMware Workstation Pro●云计算平台：AWS、Azure2·3 实验步骤2·3·1 安装虚拟化软件●在计算机A上安装VMware Workstation Pro●配置虚拟网络●创建虚拟机2·3·2 配置虚拟机●设置虚拟机的CPU、内存和硬盘大小●安装操作系统2·3·3 实验操作●在虚拟机上安装云计算平台软件●配置云计算环境●运行云计算示例程序2·4 数据收集和分析●收集实验过程中的数据和日志●分析实验结果，评估虚拟化与云计算的性能和效果三、实验结果与讨论3·1 虚拟化效果评估根据实验数据和日志分析，评估虚拟化对计算机性能的影响。
通过比较实验前后的性能测试结果，得出虚拟化的效果。
3·2 云计算性能评估根据实验数据和日志分析，评估云计算平台的性能。
通过比较实验过程中的任务执行时间和资源利用率，得出云计算的性能评估结果。
四、结论本实验通过实践操作，深入了解了虚拟化与云计算的原理和应用。
通过评估实验结果，我们得出了以下结论：●虚拟化可以提高计算机性能，并方便管理和维护。
●云计算平台能提供高效的计算资源和服务，提高了计算的灵活性和可靠性。
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。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告虚拟化与云计算实验报告引言在当前信息技术日新月异的时代背景下，虚拟化与云计算作为一种新的计算模型和解决方案，已经逐渐被广泛应用于各个领域。
本实验报告旨在对虚拟化与云计算进行实验研究，深入探讨其原理、优势和局限性，并结合实际案例进行分析和讨论，为读者提供一份全面详实的文档供参考。
1. 虚拟化技术综述1.1 虚拟化概念1.2 虚拟化分类1.3 虚拟化原理1.4 虚拟化技术应用场景2. 云计算综述2.1 云计算概念2.2 云计算分类2.3 云计算架构2.4 云计算服务模型3. 虚拟化与云计算实验设计3.1 实验目标3.2 实验环境3.3 实验步骤3.4 实验结果与分析4. 虚拟化与云计算实验案例分析4.1 虚拟化在企业数据中心的应用4.2 云计算在教育行业的实践4.3 虚拟化与云计算在医疗领域的应用5. 虚拟化与云计算的优势与局限性5.1 优势5.1.1 资源利用率提升5.1.2 灵活性和可扩展性增强5.1.3 成本降低5.2 局限性5.2.1 安全与隐私问题5.2.2 性能挑战5.2.3 依赖互联网6. 结论通过本次虚拟化与云计算实验研究，我们深入理解了其原理、优势和局限性，并通过实际案例分析展示了其在不同领域的应用。
虚拟化与云计算作为一种新的计算模型和解决方案，有着巨大的潜力和前景。
附件本文档涉及的附件包括实验数据、实验报告附表等相关材料。
法律名词及注释1. 虚拟化：虚拟化是一种将物理资源抽象为逻辑实体的技术，通过使用虚拟化软件，可以将一台物理服务器分割成多个虚拟服务器，从而提高资源利用率和灵活性。
2. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算服务的模式，用户可以根据需求获取所需的计算资源，如服务器、存储和应用程序等，而无需购买和维护实际的物理硬件设备。
3. 资源利用率：资源利用率是指系统或服务在给定时间段内利用的资源数量与可用资源总数之间的比例。
高资源利用率表示系统或服务能够充分利用可用的资源。
云计算虚拟机实训报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，云计算已经成为企业信息化建设的重要手段。
虚拟化技术作为云计算的核心技术之一，使得企业能够通过虚拟化实现资源的灵活分配和高效利用。
为了让学生更好地了解和掌握云计算虚拟化技术，我们开展了云计算虚拟机实训课程。
二、实验目的1. 了解云计算虚拟化技术的基本原理和实现方式；2. 掌握虚拟机的基本操作，包括创建、配置、迁移和销毁；3. 熟悉虚拟化软件的使用，如VMware、VirtualBox等；4. 提高学生解决实际问题的能力，为今后从事云计算相关领域的工作打下基础。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 虚拟化软件：VMware Workstation 15；3. 虚拟机操作系统：CentOS 7、Ubuntu 18.04等。
四、实验内容1. 虚拟化基本原理虚拟化技术是通过软件模拟硬件，实现物理资源向虚拟资源的转换。
虚拟化技术主要包括以下几种：（1）硬件虚拟化：通过硬件辅助技术，实现物理CPU向虚拟CPU的转换，提高虚拟机的性能；（2）操作系统虚拟化：通过虚拟化技术，将一个物理服务器分割成多个虚拟服务器，每个虚拟服务器运行独立的操作系统；（3）应用虚拟化：通过虚拟化技术，将应用程序与操作系统分离，实现应用程序的跨平台运行。
2. 虚拟机基本操作（1）创建虚拟机以VMware Workstation为例，创建虚拟机的步骤如下：① 打开VMware Workstation，点击“创建新的虚拟机”；② 选择虚拟机硬件兼容性，建议选择与主机操作系统一致的兼容性；③ 选择安装操作系统的方式，有“安装操作系统”和“自定义（高级）”两种方式；④ 选择操作系统类型，如Linux、Windows等；⑤ 输入虚拟机名称和安装路径；⑥ 分配内存和CPU资源；⑦ 创建虚拟硬盘，选择虚拟硬盘类型、容量和存储模式；⑧ 设置网络连接方式，如桥接模式、NAT模式等；⑨ 设置其他选项，如光驱、硬盘等；⑩ 完成虚拟机创建。
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
虚拟化与云计算实验报告.
实验报告课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院专业班级11级网络工程3班学号3211006414姓名李彩燕指导教师孙为军2014 年12 月03日EXSI 5.1.0安装安装准备安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER（EXSI 5.1.0）需要准备：无操作系统的机器（如有系统，安装过程中会格式化掉），需切换到光盘启动模式。
BOIS中开启虚拟化设置（virtualization设置成enable）VMware vSphere Hypervisor 自启动盘安装过程1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统，并且设置BIOS到光盘启动模式2.插入光盘，引导进入安装界面。
3.选择需要安装在硬盘4.选择keyboard 类型，默认US DEFAULT5.设置ROOT的密码6.安装完毕后，请注意弹出光盘。
然后重启。
7.F2进入系统配置界面。
8.选择到Configure management network去配置网络。
9.配置完毕后，注意重启网络以使设置生效，点击restart management network，测试网络设置是否正确，点test management network。
至此，sever端安装完毕。
配置1.添加机器名：在DNS服务器上添加相关正反解析设置。
2.License设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→已获许可的功能→编辑输入license3.时间与NTP服务设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→时间配置→属性钩选上NTP客户端选项中，NTP设置设添加NTP服务器，然后在常规中开启NTP服务确定后等待5-10MIN，时间会与NTP服务器同步。
Hadoop安装Hadoop是一个易于安装易于使用的系统，他既适用于云计算的新人学习，也适用于对云计算已经有一定研究的人深入学习（包括网格计算，并行计算等等）。
Hadoop源于nutch，hadoop的两位创始人想开发一款开源的网络搜索引擎，但是在管理大量计算机时遇到了问题。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)三、实验原理 (1)四、实验步骤及实验结果 (5)五、实验遇到的问题及其解决方法 (9)六、实验结论 (10)一、实验目的实验一:1.掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。
2.掌握在不同的操作系统平台上使用iSCSI initiator的方法。
实验三：1.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。
二、实验内容实验一: 配置和使用SAN存储，设置连接IP SAN设备；实验三: 安装、部署、使用Hadoop-HDFS和配置运行MapReduce程序，使用MapReduce编程。
三、实验原理实验一:SAN(Storage Area Network，存储局域网络)的诞生，使存储空间得到更加充分的利用以及管理更加有效。
SAN是一种将存储设备、连接设备和接口集成在一个高速网络中的技术。
SAN本身就是一个存储网络，承担了数据存储任务，SAN 网络与LAN业务网络相隔离，存储数据流不会占用业务网络带宽。
在SAN网络中，所有的数据传输在高速、高带宽的网络中进行，SAN存储实现的是直接对物理硬件的块级存储访问，提高了存储的性能和升级能力。
早期的SAN采用的是光纤通道(FC，Fiber Channel)技术，所以，以前的SAN多指采用光纤通道的存储局域网络，到了iSCSI协议出现以后，为了区分，业界就把SAN分为FC SAN 和IP SAN。
iSCSI(互联网小型计算机系统接口)是一种在TCP/IP上进行数据块传输的标准。
它是由Cisco和IBM两家发起的，并且得到了各大存储厂商的大力支持。
iSCSI 可以实现在IP网络上运行SCSI协议，使其能够在诸如高速千兆以太网上进行快速的数据存取备份操作。
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。
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 /doc/034859ed551810a6f5248648.html .example:storage.lun1 IncomingUser [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/doc/034859ed551810a6f5248648.html .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。
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、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据、人工智能、物联网等新兴技术不断涌现，对计算资源的需求日益增长。
云计算作为一种新兴的计算模式，以其灵活、高效、可扩展等特点，成为信息技术领域的研究热点。
为了深入了解云计算技术，提高自身实践能力，本实验报告对云计算技术进行了实验研究。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 云计算平台：阿里云3. 开发工具：Python 3.7、Jupyter Notebook三、实验内容1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源；（2）创建ECS实例，选择合适的配置；（3）配置ECS实例，设置网络、安全组等；（4）通过SSH连接ECS实例，进行环境配置。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器；2）使用Docker镜像，运行容器；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享。
（2）分布式存储技术实验1）安装Hadoop，配置HDFS；2）上传数据到HDFS；3）使用MapReduce编程，实现数据处理和分析；4）查看处理结果，验证Hadoop的分布式存储能力。
（3）容器编排技术实验1）安装Kubernetes，创建集群；2）配置Kubernetes资源，如Pod、Service、Deployment等；3）部署应用，实现容器化部署；4）监控应用状态，优化资源分配。
四、实验步骤及结果1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源，成功创建ECS实例；（2）配置ECS实例，设置网络、安全组等，成功连接ECS实例；（3）安装Docker，创建容器，成功运行容器；（4）使用Docker镜像，运行容器，实现容器化部署；（5）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；（6）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器，成功运行容器；2）使用Docker镜像，运行容器，成功实现容器化部署；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
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。
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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
小数据集都可以完全并行地进行处理。
二、Linux及KVM虚拟机安装
1.首先我们找到比较常用的Linux适用版本镜像文件，这里我们使用的是图形化做
得非常好的Ubuntu ，然后使用UltraISO做出一个启动盘并在电脑上做出一个双系统，分区大小我们参照网络上的建议将主分区目录设置为20G，成功做出一个Linux系统（这里我忘了截图了）
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 | grep kvm，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 --disk path=/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 start VMNAME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 install openssh-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。
下面我们将公钥追加到authorized_keys中，它用户保存所有允许以当前用户身份登录到ssh客户端用户的公钥内容。
cat ~/.ssh/ >> ~/.ssh/authorized_keys，程序截图如下所
6.最后我们使用指令：ssh localhost来登录ssh，完成我们第二部分的前期准备
工作，程序截图如下所示：
四、JAVA环境变量配置
1.我们使用指令：sudo apt-get install openjdk-7-jdk来获取并安装java的jdk，
并使用指令：java –version来检测jdk是否安装成功，程序截图如下所示：
五、安装Hadoop
1.首先从官网下载Hadoop的安装包，然后使用指令：sudo tar xzf 将hadoop解
压，然后我们在命令窗口中输入指令：sudo mv /usr/local/hadoop拷贝到/usr/local/下，使用指令：sudo chmod 774 /usr/local/hadoop获取文件读写权限，步骤截图如下所示：
2.然后我们需要对~/.bashrc文件进行配置，需要知道JAVA——HOME环境变量，使
用如下指令查询：update-alternatives - -config java，然后利用指令：sudo gedit ~/.bashrc打开文本编辑窗口，并如图所示编辑内容，保存后关闭，执行指令：source ~/.bashrc使更改生效，步骤截图如下所示：
3.最后我们进行目录为/usr/local/hadoop/etc/hadoop/的文件更改，执行命令：
sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/打开文本编辑窗口，如图所示修改文本内容，保存后关闭，步骤截图如下所示：
六、WordCount实例测试
1.首先我们在/usr/local/hadoop路径下创建input文件夹，使用指令：mkdir
input，然后使用指令：cp input将拷贝到input文件夹下，步骤截图如下所示：
2.最后到现在我们已经基本实现了程序运行的初始化条件，然后我们输入如下指
令：bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/ input output完成程序的运行，运行截图如下所。