实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式

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伪分布式安装core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件

伪分布式安装core-site.xml和hdfs-site.xml配置⽂件hadoop的伪分布式安装流程如下所⽰：其中core-site.xml和hdfs-site.xml是两个很重要的配置⽂件。

core-site.xml<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value><description>Abase for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>hadoop.tmp.dir⽤来存放hadoop运⾏过程中临时⽂件的⽬录，⽬录指定为/usr/local/hadoop/tmp，如果不设置这个⽬录，那么当hadoop关闭后某些系统临时⽬录会被清空，当下⼀次需要启动hadoop时需要重新进⾏初始化。

所以这⾥⼈⼯指定⽬录可以避免被清空。

df.defaultFS设置好逻辑名称，当我们下次需要访问分布式⽂件系统的时候，⽤localhost:9000就可以访问了。

hdfs-site.xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value></property></configuration>dfs.replication表⽰副本的数量，伪分布式要设置为1。

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 运行在由普通商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop 致力于在普通商用硬件上运行，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 FowlerB ．Doug CuttingC ．Kent BeckD ．Grace Hopper4．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 基金会开辟的可靠的、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 Sy，st doop 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。

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。

《Hadoop》实验教学大纲(大数据)

《H a d o o p》实验教学大纲课程代码：实验学时：16先修课程：《大数据导论》一、目的要求目的：使学生能够掌握大数据平台Hadoop的基本概念，并根据Hadoop处理大批量数据集的存储与分析计算，掌握调试程序的基本技巧，初步了解大数据开发所要经历的阶段，为学生从事大数据开发和数据处理工作打下坚实的基础。

要求：熟悉Linux系统和Java se编程，根据实验内容和要求，认真完成程序编写、上机调试、运行结果分析，书写实验报告。

二、实验项目内容及学时分配实验一、Linux及虚拟机安装搭建（3学时）1.实验目的要求（1）安装VMware虚拟机；（2）通过VMware虚拟机编译、安装Linux CentOS系统。

2.实验主要内容通过在计算机系统上编译和安装Linux系统环境，为Hadoop软件安装和搭建提供工作环境。

3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验二、Hadoop的安装搭建（3学时）1.实验目的要求掌握大数据核心框架Hadoop的安装和部署，包括伪分布式集群的安装部署和完全分布式的安装和部署。

2.实验主要内容通过上机在Linux系统环境进行Hadoop平台的安装和部署，完成大数据分布式处理平台的搭建。

3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验三、HDFS Shell应用（3学时）1.实验目的要求（1）掌握分布式文件存储与管理系统hdfs的数据上传与下载命令；（2）掌握hdfs文件增删改查等操作命令；（3）掌握分布式系统hdfs的运行原理。

2.实验主要内容（1）hdfs hadoop put get mkdir ls 等命令的使用（2）NameNode datanode的作用及原理3.实验类别：基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验四、MapReduce编程（3学时）1.实验目的要求（1）正确使用MapReduce编程；（2）MapReduce编程的编程格式；（3）“WC”编程；2.实验主要内容（1）MapReduce固定格式语法编程，map编程、reduce编程（2）自定义函数编程，UDF、UDAF等函数编程3.实验类别：专业基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验五、MapReduce数据倾斜等优化（4学时）1.实验目的要求（1）掌握MapReduce编程的优化；（2）熟练掌握数据倾斜等MapReduce任务问题的优化。

hadoop集群搭建实训报告

实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。

项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。

确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。

下载Hadoop二进制文件和相关依赖。

2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。

创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。

启动Hadoop服务，检查运行状态。

3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。

在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。

编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。

配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。

4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。

检查集群状态，确保所有节点都正常运行。

5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。

查看HDFS文件系统状态和报告。

理解HDFS的数据分布和容错机制。

6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。

提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。

了解MapReduce的工作原理和任务分配。

7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。

8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。

尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。

9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。

hadoop环境配置以及hadoop伪分布式安装实训目的

Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装是用于学习和实践大数据处理和分析的重要步骤。

下面将详细解释配置Hadoop环境以及安装Hadoop伪分布式的目的。

一、Hadoop环境配置配置Hadoop环境是为了在实际的硬件或虚拟机环境中搭建Hadoop集群，包括安装和配置Hadoop的各个组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce（一种编程模型和运行环境）等。

这个过程涉及到网络设置、操作系统配置、软件安装和配置等步骤。

通过这个过程，用户可以了解Hadoop的基本架构和工作原理，为后续的学习和实践打下基础。

二、Hadoop伪分布式安装Hadoop伪分布式安装是一种模拟分布式环境的方法，它可以在一台或多台机器上模拟多个节点，从而在单机上测试Hadoop的各个组件。

通过这种方式，用户可以更好地理解Hadoop 如何在多台机器上协同工作，以及如何处理大规模数据。

安装Hadoop伪分布式的主要目的如下：1. 理解Hadoop的工作原理：通过在单机上模拟多个节点，用户可以更好地理解Hadoop如何在多台机器上处理数据，以及如何使用MapReduce模型进行数据处理。

2. 练习Hadoop编程：通过在单机上模拟多个节点，用户可以编写和测试Hadoop的MapReduce程序，并理解这些程序如何在单机上运行，从而更好地理解和学习Hadoop编程模型。

3. 开发和调试Hadoop应用程序：通过在单机上模拟分布式环境，用户可以在没有真实数据的情况下开发和调试Hadoop应用程序，从而提高开发和调试效率。

4. 为真实环境做准备：一旦熟悉了Hadoop的伪分布式环境，用户就可以逐渐将知识应用到真实环境中，例如添加更多的实际节点，并开始处理实际的大规模数据。

总的来说，学习和实践Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装，对于学习和实践大数据处理和分析具有重要意义。

它可以帮助用户更好地理解和学习Hadoop的工作原理和编程模型，为将来在实际环境中应用和优化Hadoop打下坚实的基础。

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。

hadoop伪分布式实验报告模板 -回复

hadoop伪分布式实验报告模板-回复什么是Hadoop伪分布式, 以及如何进行实验的报告。

实验报告模板：一、引言（100-200字）在大数据时代，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。

Hadoop伪分布式是搭建在单台机器上的分布式环境的模拟实验环境，可以帮助学习者理解和掌握Hadoop的基本概念、架构和操作方法。

本实验报告将详细介绍Hadoop伪分布式的搭建和实验过程，并总结所获得的经验和教训。

二、目的和背景（200-300字）Hadoop伪分布式的实验目的是为了让学习者能够在一台机器上模拟分布式环境，学习和掌握Hadoop的基本操作和流程。

通过这个实验，学习者可以深入了解Hadoop的整体架构，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算框架，以及相关的工具和命令。

三、实验环境和工具（200-300字）在本次实验中，我们使用以下工具和环境进行Hadoop伪分布式搭建和实验：1. Hadoop2.10.0：作为分布式计算框架的核心组件，用于数据存储和处理；2. JDK 1.8：用于支持Hadoop的Java编程环境；3. VirtualBox 6.0：用于创建虚拟机环境，模拟分布式部署；4. Ubuntu 18.04 LTS：作为操作系统，提供稳定和可靠的环境；5. SSH工具：用于在虚拟机之间进行远程登录和通信。

四、实验步骤（800-1000字）1. 下载和安装Hadoop：根据Hadoop官方网站上的说明，下载适合的Hadoop版本并进行安装。

解压缩Hadoop安装包，并配置相应的环境变量。

2. 配置SSH无密登录：为了方便虚拟机之间的通信和远程登录，需要进行SSH无密登录的配置。

生成SSH密钥对，并将公钥分发到所有虚拟机中。

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

Hadoop的安装与配置

Hadoop的安装与配置建立一个三台电脑的群组，操作系统均为Ubuntu，三个主机名分别为wjs1、wjs2、wjs3。

1、环境准备：所需要的软件及我使用的版本分别为：Hadoop版本为0.19.2，JDK版本为jdk-6u13-linux-i586.bin。

由于Hadoop要求所有机器上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。

所以在三台主机上都设置一个用户名为“wjs”的账户，主目录为/home/wjs。

a、配置三台机器的网络文件分别在三台机器上执行：sudo gedit /etc/network/interfaceswjs1机器上执行：在文件尾添加：auto eth0iface eth0 inet staticaddress 192.168.137.2gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0wjs2和wjs3机器上分别执行：在文件尾添加：auto eth1iface eth1 inet staticaddress 192.168.137.3（wjs3上是address 192.168.137.4）gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0b、重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart查看ip是否配置成功：ifconfig{注：为了便于“wjs”用户能够修改系统设置访问系统文件，最好把“wjs”用户设为sudoers（有root权限的用户），具体做法：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：wjsALL=(ALL)ALL,保存并退出。

}c、修改三台机器的/etc/hosts,让彼此的主机名称和ip都能顺利解析，在/etc/hosts中添加：192.168.137.2 wjs1192.168.137.3 wjs2192.168.137.4 wjs3d、由于Hadoop需要通过ssh服务在各个节点之间登陆并运行服务，因此必须确保安装Hadoop的各个节点之间网络的畅通，网络畅通的标准是每台机器的主机名和IP地址能够被所有机器正确解析（包括它自己）。

hadoop伪分布式搭建实验报告心得

Hadoop伪分布式搭建实验报告心得一、实验目的1. 掌握Hadoop的基本原理和架构。

2. 学习并实践Hadoop的伪分布式环境的搭建。

3. 熟悉Hadoop的基本操作和管理。

二、实验环境1. 操作系统：CentOS 7.x2. Hadoop版本：2.x3. Java版本：1.8三、实验步骤1. 安装JDK首先需要在服务器上安装Java开发工具包（JDK），可以从Oracle官网下载对应版本的JDK安装包，然后按照提示进行安装。

2. 配置环境变量编辑/etc/profile文件，添加以下内容：```bashexport JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_xxxexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource /etc/profile```3. 下载并解压Hadoop从Apache官网下载Hadoop的tar包，然后解压到指定目录，例如：/usr/local/hadoop。

4. 配置Hadoop环境变量编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource ~/.bashrc```5. 配置Hadoop的核心配置文件复制一份hadoop-env.sh.template文件到hadoop-env.sh，并修改其中的JAVA_HOME 为实际的JDK路径。

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>```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>```6. 格式化HDFS文件系统在Hadoop安装目录下执行以下命令：```bashhadoop namenode -format```7. 启动Hadoop集群执行以下命令启动Hadoop集群：```bashstart-all.sh```8. 验证Hadoop集群状态执行以下命令查看Hadoop集群状态：```bashjps | grep Hadoop```如果看到NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等进程，说明Hadoop集群已经成功启动。

《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分布式环境搭建实验总结

hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。

在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。

本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。

二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。

2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。

三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。

2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。

具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。

3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。

4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。

可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。

5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。

通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。

四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。

以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。

2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。

3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。

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。

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。

简述hadoop伪分布式环境搭建流程

Hadoop是一个能够处理大规模数据的分布式系统框架，它能够在集裙中运行并管理大量的数据。

在学习和使用Hadoop时，搭建一个伪分布式环境是非常有必要的。

伪分布式环境搭建流程如下：1. 准备环境在开始搭建Hadoop伪分布式环境之前，首先需要安装并配置好Java 环境。

Hadoop是基于Java开发的，所以Java环境是必不可少的。

2. 下载Hadoop首先在官全球信息站下载Hadoop的最新版本，然后解压到指定的目录。

3. 配置Hadoop环境变量在解压得到的Hadoop安装目录中，找到etc/hadoop目录，这是Hadoop的配置文件目录。

在该目录下，打开hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME变量为你的Java安装路径。

4. 配置Hadoop的核心文件在etc/hadoop目录下，打开core-site.xml文件，设置Hadoop的核心配置信息。

包括Hadoop的基本参数、HDFS的URL位置区域等。

5. 配置Hadoop的HDFS文件系统同样在etc/hadoop目录下，打开hdfs-site.xml文件，设置Hadoop的HDFS配置信息。

包括数据的存储路径、副本数量等。

6. 配置Hadoop的MapReduce框架在etc/hadoop目录下，打开mapred-site.xml.template文件，设置Hadoop的MapReduce配置信息。

包括MapReduce框架的工作目录、框架的框架数据存储路径等。

7. 配置Hadoop的主节点和从节点在etc/hadoop目录下，打开slaves文件，配置Hadoop的主节点和从节点信息。

可以设置本地主机为主节点，也可以配置其他从节点的IP位置区域。

8. 格式化HDFS在命令行中输入命令：hdfs namenode -format，即可格式化HDFS 文件系统。

这一步是为了清空HDFS文件系统中的旧数据，重新初始化HDFS。

《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告二

《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
三、实验过程与结论：（经调试正确的源程序（核心部分）和程序的运行结果）
1.熟悉常用的Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
（2）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表
（3）将Linux系统本地的“～/.bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test
（4）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
2. 编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3.编程实现一个类“MyFSDataInputStream”
四、实验总结：（实验中遇到的问题及解决方法，心得体会等）
通过课程的学习我知道了人类社会的数据产生方式经历3个阶段：（1）运营式系统阶段
（2）用户原创内容阶段
（3）感知式系统阶段
大数据的四个特点：
（1）数据量大（2）数量种类繁多（3）处理速度快（4）价值密度低。