Hadoop云计算实验报告
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。
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Hadoop运行环境的配置实验报告
以上操作的目的，是确保每台机器除了都能够使用ip地址访问到对方外，还可以通过主
注意：另外2台也要运行此命令。
）查看证书
hadooptest身份，进入hadooptest家目录的 .ssh文件夹。
（3）新建“认证文件”，在3台机器中运行如下命令，给每台机器新建“认证文件”注意：另外2台也要运行此命令。
其次，虚拟机之间交换证书，有三种拷贝并设置证书方法：
hadoops1机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：hadoops2机器里的authorized_keys也有三份证书，内容如下：
） Java环境变量配置
继续以root操作，命令行中执行命令”vi m /etc/profile”,在最下面加入以下内容，
．实验体会
通过这次的实验熟悉并了Hadoop运行环境，并学会了如何使用它。
这次实验成功完成了Hadoop 集群，3个节点之间相互ping通，并可以免密码相互登陆，完成了运行环境java安装和配置。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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云计算实验报告Hadoop云计算实验报告Hadoop实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。
Hadoop实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统：-desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本：x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode。
，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave实验设计说明3主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。
实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。
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。
算法设计 3.2程序将输入读入后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处理，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值收集起来，形成<word,list of1>的形式，(reduce将相同key值也就是word)的value1值加起来，即为用户名出现的个数，最后将这个<key,value>对以之后再将这些中。
的形式输出到HDFSTextOutputFormat程序说明 3.34个泛型类类继承了1)UserNameCountMap org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，的类型，输出的类型，输入value的类型，输出key函数输入型分别是map key value的类型。
个泛，4org.apache.hadoop.mapreduce.ReducerUserNameCountReduce2)类继承了类相同。
map型类型含义与将生setOutputPath将数据文件引入该类，在通过addInputPath函数通过main3)成结果转为一个文件，实现生成结果，即统计结果的查看。
newFileInputFormat.addInputPath(job, Path(args[0]));Path(args[1]));new FileOutputFormat.setOutputPath(job,．程序具体代码如附件中源程序。
实验过程4安装实验环境 4.1操作系统安装4.1.1 ubuntu打开在中单击“”，MachineVirtual a VMware, New Home tab Create1)选择，选择虚拟硬件版本，选择文件，，Workstation9.0next2) customios录入目标操作系统信息包括、和，，Password name Uer name3) next, Full选择默认的选项，一般不做更改，最后确认信息，，Finish4)安装成功后，会看到如下画面，5)安装配置Samba 4.1.2安装主要为了实现与操作系统的通讯，由于版本的没ubuntuserver samba windows有自带图形操作界面，所以下载资料等操作不太方便，这也是安装的目的之一。
samba）安装，输入如下命令：1samba）安装2 vim）创建共享目录，并修改权限3）配置。
修改的配置文件，将，4 security=share samba samba/etc/samba/smb.conf并在文件的末尾追加如下内容，）测试。
在实机中，通过访问虚拟机，可以见到文件夹5 shareubuntu windows ip安装配置JDK 4.1.3首先，下载开发工具包。
在本次试验中，我们下载的版本是jdk-7u80-java JDK linux- 。
解压安装到目录下，更名为。
sun7-/usr/lib/jvm/java x64.gz-配置环境变量，/etc/environment使配置生效测试安装配置结果在单节点（伪分布式）环境下运行HADOOP 4.1.4添加用户并赋予权限1) Hadoopsudo安装配置SSH 2)切换至用户，hadoop配置密钥，使得用户能够无须输入密码，通过访问，localhostSSHhadoop测试结果：安装配置Hadoop 3)首先下载解压缩到目录下本次试验中我们下载的版本是, Hadoop,/opt/hadoop。
，更改目录名称为hadoop-1.2.1-bin.tar.gzhadoop，分别是相关的配置文件（在目录下）修改与-site.xml, hadoop core/opt/hadoop/conf。
在此不一一列举。
mapred-site.xmlenv.sh,hadoop- hdsf-site.xml,运行Hadoop 4)，首先格式化HDFS启动单节点集群，查看，通过jpsmasterslave停止单节点集群，在多节点（分布式）环境下运行HADOOP 4.1.5设置文件/etc/hosts1)实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为，地址为，10.5.110.223master ip 一台作为，地址为，修改两台机器的文件，/etc/hosts 10.5.110.207 slave ip设置节点之间无密码登陆SSH2)验证配置是否正确SSH修改集群配置文件3)修改的、，修改所有节点的core-site.xml,hdsf-site.xml,master mastersmapredslaves-，在此不一一列出。
site.xml在上格式化HDFS master4)启动和停止集群5)启动集群，在上启动后，结果如下：jps master HDFSmasterslave在上启动后，结果如下：jps mapreduce master masterslave停止集群运行程序 4.2在单机上运行程序 4.2.1（）在下，新建工程map/reduce 1 Eclipse新建一个类，编写代码（）UserNameCountjava 2运行程序，结果如下：）（3．（）在中编译好源代码后，导出程序的包，供在集群上使用。
jar 4 eclipse在集群上运行程序 4.2.2上启动的服务列表，结果如）（命令查看启动集群，通过，jps 1slavemaster下：（）在集群环境下运行该程序包（），结果如下：2UserNameCount.jar jar查看集群环境下启动程序生成的结果，即）（文件，结果如下：output 3（）数据统计结果在中，具体内容如下，00000 part -r4-附件5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);Text();new=word Text privatepublic 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 extends Reducer<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);}}。