基于Hadoop平台的搭建及应用研究
基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究
Ｈ ｄｏ 是由Ａ ａｈ 基金会组织开发的分布式计算开 ａｏｐ ｐｃｅ
源框架， 利用低廉设备搭建大计算池， 以提高分析海量数据 的速度和效率， 是低成本的云计算解决方案。 其模仿和实现
了Ｇｏｌ云计算的主要技术。 Ｈ Ｆ （ ａｏ ｉｒ ｕ ｄ ｏｇ ｅ 包括 Ｄ ＳＨ ｄｏ ｄ ｔ ｔ ｐ ｓｉ ｅ ｂ
Ｈ ｄｏ ｏ ｍ ｎ 支撑 Ｈ ｄｏ ａｏｐＣｍ ｏ ： ａｏｐ的公共部分 ． 是最底层 的模块 ， 为其他子项 目 提供各种工具。 Ｈ Ｆ ：是一 个 主从 （ ａｅｓ ｖ）结构 ．由一 个 ＤＳ ｍ ｓｒｌ ｅ ｔ／ａ Ｎｍ Ｎｄ （ ａ ｅｏｅ 名称节点 ） 和若干个 Ｄ ｔ ｏｅ 数据节点 ） ａＮｄ（ ａ 构 成 ，ａ ｅｏｅ Ｎｍ Ｎ ｄ 管理文件系统的元数据，ａ Ｎｄ 存储实际 Ｄｔ ｏｅ ａ 数据。 Ｍ ｐ ｅｕｅ 处理海量数据的并行编程模型和计算框 ａＲｄｃ ： 架， 采用“ 分而治之” 思想 ， 包括分解任务的 ｍ ｐ函数和汇 ａ 总结果的 ｒ ｕｅ ｅ ｃ 函数 ， ａＲ ｄｃ 任务由一个 Ｊｂｒ ｋｒ ｄ Ｍ ｐ ｅｕｅ ｏＴａ ｅ ｃ 和若干个 Ｔｓ ｒ ｋｒ ａ Ｔａ ｅ 控制完成． ｂ ｒ ｋｒ ｋ ｃ Ｊ Ｔａ ｅ 负责调度和管 ｏ ｃ
平台在设计上采用分布式、 分层结构． 可以划分为数据层、
模型层、 应用层 ３ 层结构， 如图 ２ 所示。 （） １数据层
理 Ｔｓ ｒ ｋｒＴｓ ｒ ｋｒ ａ Ｔａ ｅ，ａ Ｔａ ｅ 负责执行任务。 ｋ ｃ ｋ ｃ
Ｐ ： Ｌ ｉ 语言 ， ｉＳ —ｅ ｇＱｌ ｋ 是在 Ｍ ｐ ｅｕｅ ａＲｄｃ 上构建的一种高 级查询语言， 以简化 Ｍ ｐ ｅｕｅ ａＲ ｄｃ 任务的开发。 Ｈｖ ： ｉ 数据仓库工具， Ｓ Ｌ查询功能。 ｅ 提供 Ｑ Ｈ ａｅ基于列存储模型的分布式数据库。 ｂｓ：
基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署
基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要，而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其搭建与部署显得尤为重要。
本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够高效地处理大规模数据。
它由Apache基金会开发，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构，使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。
三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前，需要进行一些准备工作： 1. 硬件准备：选择合适的服务器硬件，包括计算节点、存储节点等。
2. 操作系统选择：通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。
3. Java环境配置：Hadoop是基于Java开发的，需要安装和配置Java环境。
4. 网络配置：确保集群内各节点之间可以相互通信。
四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到指定目录。
2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量，包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，配置各个节点的角色和参数。
4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。
五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后，首先需要进行数据采集与清洗工作。
通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集，并进行清洗和预处理。
2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。
基于Hadoop的高校大数据平台的设计与实现
45基于Hadoop 的高校大数据平台的设计与实现彭 航本文在对Hadoop 平台的结构及功能分析基础上，结合信息化环境下高校系统建设的现状，对基于Hadoop 的高校大数据平台的设计与实现进行研究，以供参考。
在信息化发展影响下，高校信息系统建设与运用也取得了较为显著的发展，并且在长期的运营与管理中积累了相对较多的数据，对高校信息化建设与发展有着十分积极的作用和意义。
指导注意的是，结合当前高校信息系统建设与发展现状，由于其信息系统的分阶段建设，导致在对系统运营及数据管理中是由多个不同部门分别执行，各数据之间的相互联系与有效交互明显不足。
另一方面，在大数据环境下，通过大数据平台的开发设计以实现各信息系统之间的有效对接与信息交互，形成较为统一的数据运营与管理模式，成为各领域信息建设与运营管理研究和关注重点。
1 Hadoop 平台及其结构、功能分析Hadoop 作为一个分布式系统的基础架构，在实际设计与开发运用中，是通过Hadoop 集群中的一个主控节点对整个集群的运行进行控制与管理实现，以满足该集群中多个节点的数据与计算任务协调需求。
其中，分布式文件系统HDFS 以及MapReduce 并行化计算框架是Hadoop 集群系统的核心，HDFS 是Hadoop 平台中分布式计算下数据存储管理开展基础，具有较为突出的可靠性以及扩展性和高容错性特征；而MapReduce 并行计算框架能够将分析任务分成大量并行Map 和Reduce 任务以进行Hadoop 平台运行及功能支撑；此外，HBase 是以HDFS 为基础的分布式数据库，能够实现海量数据存储，而Hive 作为数据仓库处理工具，在Hadoop 平台运行中主要用于HDFS 或者是HBase 中存储的结构化或者是半结构化的数据管理。
随着对Hadoop 研究的不断发展，当前Hadoop 平台已经成为一个包含很多子系统大数据的处理生态系统。
如下图1所示，即为Hadoop 平台的结构组成示意图。
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现随着信息化时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何利用这些海量数据来为企业、政府等机构提供更好的服务成为一个热门话题。
而大数据分析技术的产生和发展，为这个问题提供了一个有效的解决方案。
作为其中的代表性技术之一，Hadoop已经成为一款备受欢迎的大数据分析系统。
本文将从设计和实现两个层面来总结分析基于Hadoop的大数据分析系统。
1. 设计1.1 数据的分片Hadoop的一个核心思想就是将数据分成很多块进行处理。
这种方式可以有效增加并行度，减少单个节点处理的压力，提高系统的效率。
分片的大小一般由MapReduce框架中的“块大小(block size)”参数来定义，一般建议设置为128MB到256MB之间。
1.2 数据的存储Hadoop的数据存储一般采用HDFS(分布式文件系统)进行管理，其基本特点是数据分布式存储，副本备份，处理集群与数据存储集群分离，容错性强。
HDFS的数据块默认大小为64MB，每个文件至少存储3个副本（可设置），且这些副本分布在不同的节点上，以保证数据的冗余备份和高可用。
1.3 数据的处理Hadoop采用MapReduce编程模型对数据进行处理。
MapReduce本身是一种分布式计算模型，可以为不同类型的数据提供不同的计算方式。
MapReduce过程包括两个阶段：Map和Reduce。
Map负责将数据进行划分、处理和输出，Reduce则负责合并Map输出结果并输出最终结果。
事实上，Map和Reduce运行的都是相同的代码，但在MapReduce框架中，它们的作用却不同。
1.4 数据的分发Hadoop的一大特点是能够很好地利用分布式式处理来提高数据分析的效率。
在Hadoop的分布式式处理中，数据的分发通常采用Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）来负责完成。
YARN是Hadoop的一个资源调度系统，它提供了一个简单的接口，使得用户可以对运行在集群上的应用程序进行监控和管理。
基于Hadoop的大数据平台架构设计
基于Hadoop的大数据平台架构设计随着互联网的普及和各种数字化设备的普及，现代社会已经进入了信息时代。
数据普及了每个角落，数据正在成为信息化时代的核心资源。
数据的速度、容量和多样性已经远远超出了人类处理的极限，人们需要采用更加高效和智能的方式来处理庞大的数据，这时候大数据技术就应运而生了。
而Hadoop的出现，正是为了解决大数据存储和处理的问题，它是目前使用最广泛的大数据平台之一。
本文将介绍如何基于Hadoop构建一个高效的大数据平台，以满足组织和企业的不同需求。
一、Hadoop架构Hadoop由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）构成，其架构如下图所示。
图一：Hadoop架构HDFS是Hadoop的存储组件，它将文件拆分成块（block），并将它们存储在集群的不同节点上。
MapReduce是Hadoop的计算组件，其中Map任务和Reduce任务是将大数据拆分成小块并进行分布式计算的核心算法。
二、大数据平台构建流程1.架构设计在构建大数据平台时，首先应该根据数据的特征、业务需求以及架构要求来设计架构。
根据Hadoop的架构特点，大数据平台的架构可以概括为以下几个层次：（1）数据层：数据是大数据平台的核心，数据层是大数据平台的基础，它包括数据采集、存储、清洗、预处理等环节；在Hadoop中，该层的实现可以通过HDFS、Sqoop、Flume等工具来完成。
（2）计算层：计算层是处理大数据的核心，它可以根据业务需求来编写MapReduce、Hive、Pig等计算框架，以实现对数据的处理。
（3）服务层：服务层是将计算结果整合为可视化、操作性强的服务。
比如通过HBase实现实时查询、通过Impala进行SQL分析等。
（4）接口层：接口层是大数据平台和外部系统进行交互的入口。
通过接口层，外部系统可以调用大数据平台提供的服务，通过数据的交换来实现信息的共享。
（5）安全层：安全层是保障大数据平台安全和合法性的重要保障，它可以通过Kerberos、Apache Ranger、Apache Sentry等工具来实现。
基于Hadoop的大数据处理平台设计与实现
基于Hadoop的大数据处理平台设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据处理平台作为支撑大数据应用的基础设施，扮演着至关重要的角色。
本文将围绕基于Hadoop的大数据处理平台的设计与实现展开讨论，探讨其架构、关键技术和实际应用。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache基金会开发和维护。
它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心模块。
HDFS用于存储大规模数据集，而MapReduce 则用于并行处理这些数据。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高效率等特点，被广泛应用于大数据领域。
三、大数据处理平台架构设计1. 架构概述基于Hadoop的大数据处理平台通常采用分布式架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。
其中，数据采集模块负责从各种数据源中收集数据，数据存储模块负责将数据存储到分布式文件系统中，数据处理模块负责对数据进行分析和计算，数据展示模块则负责将处理结果可视化展示给用户。
2. 架构组件数据采集组件：包括日志收集器、消息队列等工具，用于实时或批量地采集各类数据。
数据存储组件：主要使用HDFS作为底层存储，保证数据的可靠性和高可用性。
数据处理组件：使用MapReduce、Spark等计算框架进行数据处理和分析。
数据展示组件：通过BI工具或Web界面展示处理结果，帮助用户理解和分析数据。
四、关键技术探讨1. 数据存储技术在基于Hadoop的大数据处理平台中，HDFS是最常用的分布式文件系统之一。
它通过将大文件切分成多个块，并在集群中多个节点上进行存储，实现了高容错性和高可靠性。
2. 数据处理技术MapReduce是Hadoop中最经典的并行计算框架之一，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段，并在多个节点上并行执行，实现了高效的大规模数据处理能力。
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。
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。
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
大数据处理与分析平台的搭建与优化对于企业来说至关重要。
Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其在大数据领域有着广泛的应用。
本文将重点介绍基于Hadoop的大数据处理与分析平台的搭建与优化。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心组件。
HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括Hive、Pig、HBase、Spark等工具和框架，为用户提供了丰富的功能和工具。
三、大数据处理与分析平台搭建1. 硬件环境准备在搭建大数据处理与分析平台之前，首先需要准备适当的硬件环境。
通常情况下，需要考虑服务器数量、内存大小、存储容量等因素。
同时，为了保证系统的稳定性和性能，建议采用高可靠性的硬件设备。
2. 软件环境准备在硬件环境准备完成后，接下来需要安装和配置Hadoop及其相关组件。
可以选择使用Apache Hadoop或者Cloudera、Hortonworks等发行版。
在安装过程中，需要注意版本兼容性以及各组件之间的依赖关系。
3. 配置Hadoop集群配置Hadoop集群是搭建大数据处理与分析平台的关键步骤之一。
需要配置主节点（NameNode、ResourceManager）和从节点（DataNode、NodeManager），并确保集群中各节点之间可以正常通信。
4. 数据导入与处理在搭建好Hadoop集群后，可以开始导入数据并进行处理。
可以通过Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中，也可以通过Flume实时收集日志数据。
同时，可以编写MapReduce程序或使用Spark进行数据处理和分析。
基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证毕业设计论文
毕业设计（论文）中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证英文题目: Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日任务书题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证适合专业：信息安全指导教师（签名）：提交日期： 2013 年 3 月 8 日学院：计算机与信息技术学院专业：信息安全学生姓名：学号：毕业设计（论文）基本内容和要求：本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。
《基于Hadoop的云计算教育资源共享平台的设计与实现》范文
《基于Hadoop的云计算教育资源共享平台的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，云计算技术已成为教育资源共享的主要途径之一。
通过构建基于Hadoop的云计算教育资源共享平台，我们旨在提高教育资源利用效率，满足教育领域的共享需求，并为广大师生提供更高效、便捷的资源共享环境。
本文将介绍基于Hadoop的云计算教育资源共享平台的设计与实现过程。
二、背景与需求分析随着教育信息化的深入推进，各类教育资源如教学视频、课件、题库等不断增长。
然而，这些资源往往分散在各个学校、教育机构和教师的个人手中，造成资源的浪费和共享难度大。
为了解决这一问题，构建一个基于云计算的教育资源共享平台成为必然。
该平台可满足教育领域内的共享需求，促进资源的优化配置，提高教学质量。
三、平台设计（一）总体架构设计本平台采用基于Hadoop的云计算架构，包括数据存储层、数据处理层、应用层和用户层。
数据存储层利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行大规模数据的存储；数据处理层通过MapReduce等计算框架进行数据的处理和分析；应用层提供各类应用服务，如资源搜索、资源上传、资源下载等；用户层则提供用户界面，方便用户进行操作。
（二）功能模块设计1. 资源管理模块：负责资源的上传、下载、存储和管理。
2. 资源搜索模块：提供关键词搜索、分类搜索等多种搜索方式，方便用户快速找到所需资源。
3. 用户管理模块：实现用户的注册、登录、权限管理等功能。
4. 数据处理模块：利用MapReduce等计算框架对数据进行处理和分析，为资源推荐、资源评估等提供支持。
5. 安全模块：保障平台数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。
四、平台实现（一）技术选型本平台采用Hadoop作为基础架构，利用其强大的数据处理能力和高可扩展性。
同时，采用Java作为开发语言，MySQL作为数据库，以及一系列开源框架和技术进行开发。
（二）具体实现过程1. 搭建Hadoop集群：包括NameNode、DataNode等节点的配置和部署。
基于Hadoop的大数据分析系统设计与实现
基于Hadoop的大数据分析系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的核心资源之一。
大数据分析系统作为处理和分析海量数据的重要工具，扮演着至关重要的角色。
本文将围绕基于Hadoop 的大数据分析系统的设计与实现展开讨论，探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个开源的分布式计算平台，提供了可靠、高效、可扩展的分布式存储和计算能力。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架。
HDFS用于存储海量数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了各种组件，如Hive、Pig、Spark等，为大数据处理提供了丰富的选择。
三、大数据分析系统设计1. 系统架构设计基于Hadoop的大数据分析系统通常采用分布式架构，其中包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等模块。
数据采集模块负责从各个数据源获取原始数据，数据存储模块使用HDFS进行数据持久化存储，数据处理模块通过MapReduce等技术进行数据处理，最终结果通过可视化工具展示给用户。
2. 数据处理流程设计在大数据分析系统中，数据处理流程至关重要。
设计合理的数据处理流程可以提高系统的效率和准确性。
通常包括数据清洗、数据转换、特征提取、模型训练等环节。
利用Hadoop平台提供的并行计算能力，可以加速这些过程，并支持更复杂的分析任务。
四、大数据分析系统实现1. 数据采集与存储在实际应用中，大数据分析系统需要从多个来源采集海量数据，并将其存储到HDFS中。
可以利用Flume、Kafka等工具进行实时数据采集，同时通过Hive建立元数据管理，方便对存储在HDFS中的数据进行查询和分析。
2. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中最经典的计算框架之一，通过编写Map和Reduce函数来实现并行计算任务。
基于Hadoop的电信BSS大数据平台建设研究
Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台搭 建 流 量 经 营 大 数 据 管 理 和 大 数 据 服 务 的 一 种 分 布 式平 台 ， 同时 通 过 实 验 数 据 ， 论 证 该 平 台 与传 统
Ｉ Ｔ架 构 对 比的 优 势 。 关键词 ： 大数据 ； 平 台； Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ ； Ｈ ｂ ａ ｓ ｅ ； 高 可 用 ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ０ ８ ０ １ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ３ ． ０ ０ ８
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｂｉ ｇ Ｄａ ｔ ａ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ Ｔｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ
Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｎａ ， Ｘｕ Ｘｉ ｎ ｙ ｉ ， Ｓ ｏ ｎ ｇ Ｈｏ ｎ ｇ ｂ ｉ ｎ ｇ ￣ ， Ｈｅ Ｙｉ
孽 罄 蓠 尊 蓊 “ 孽 鬻 囊 鏊 麓 蔫 嚣 鐾 藏 糍 蠢 曩 糍 瓣 瓣 揣 麓 赫 戮 ■掘 瓤 嘲 麓 应 用
基于 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ的电信 Ｂ Ｓ Ｓ大数 据平 台建设研 究
陈 娜’ ， 徐 歆壹 ’ ， 宋 红兵 ， 何 毅。
（ １ ． 中国电信股份 有 限公 司广 东研 究 院 广 州 ５ １ ０ ６ ３ ０ ； ２ ． 中国 电信 集 团公 司 北京 １ ０ ０ ０ ３ ２ ；
３ ． 亚信联创 集 团股份 有 限公 司 南京 ２ １ ０ ０ １ ３ ）
摘 要 ： 当前 电信 运 营商 从 传 统 的 “ 话音＋ 短 信＋ 增值业 务” 的业务模式转变为“ 话音＋ 应用＋ 流量” 的 业 务模 式 ． 电
信 的核 心 战 略 转 向流 量 经 营 。 在 该 背 景 下 ，大 数 据 是 电信 Ｉ Ｔ支 撑 面 临 的 首 要 技 术 课 题 。本 文 主要 研 究 使 用
hadoop基本架构及系统安装和程序开发实验报告
hadoop基本架构及系统安装和程序开发实验报告实验报告：Hadoop基本架构及系统安装和程序开发一、实验目的本实验旨在帮助学习者掌握Hadoop的基本架构、系统安装及程序开发。
通过实际操作，使学习者能够深入理解Hadoop的工作原理，并掌握其在大数据处理中的应用。
二、实验内容1. Hadoop基本架构：了解Hadoop的分布式存储系统HDFS和计算框架MapReduce的基本原理；熟悉YARN的资源管理和调度功能。
2. Hadoop系统安装：在本地计算机上安装Hadoop，配置环境变量，并测试Hadoop集群的连通性。
3. Hadoop程序开发：编写简单的MapReduce程序，实现对文本数据的处理；学习使用Hive和HBase等工具进行数据存储和查询。
三、实验步骤1. 准备环境：确保本地计算机安装了Java开发环境，并配置好相应的环境变量。
2. 下载Hadoop：从Apache官网下载Hadoop的稳定版本，并解压到本地计算机。
3. 配置Hadoop：编辑Hadoop的配置文件，设置相关参数，如HDFS的块大小、端口号等。
4. 安装与配置：将Hadoop安装目录添加到系统的环境变量中，并配置网络设置，以确保Hadoop集群中的节点可以相互通信。
5. 启动与测试：启动Hadoop集群，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等节点。
使用命令行工具测试集群的连通性。
6. 编写MapReduce程序：编写一个简单的MapReduce程序，实现对文本数据的处理。
例如，统计文本中每个单词的出现次数。
学习使用Hadoop 的API进行程序开发。
7. 使用Hive和HBase：学习使用Hive进行数据仓库的构建和查询；了解HBase的基本原理和使用方法，实现对结构化数据的存储和查询。
四、实验总结通过本次实验，学习者对Hadoop的基本架构、系统安装和程序开发有了较为深入的了解和实践经验。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目8 Hadoop平台应用综合案例
教 学 提 示
项目8 Hadoop平台应用综合案例
任务8.1 本地数据集上传到数据仓库Hive中
下面把test.txt中的数据导入到数据仓库Hive中。为了完成这个操作，需要先把test.txt上传到HDFS中，再在Hive中创建一个外部表，完成数据的导入。
1．启动HDFS
HDFS是Hadoop的核心组件，因此，要想使用HDFS，必须先安装Hadoop。这里已经安装了Hadoop，打开一个终端，执行命令“start-all.sh”，启动Hadoop服务。
（3）在项目名上，右击选择Open Module Settings，在弹出的页面中选择Modules，单击+号，选择Scala，若本地没有scala，则单击Create...，再单击Download...，选择scala版本2.11.0,单击OK。
（4）编辑pom.xml文件。
（5）在scala文件夹下，新建scala文件，选择Object型，命名为WordCount。
578 NodeManager
3154 Jps
1028 QuorumPeerMain
474 DataNode
1102 HRegionServer
进入HBase Shell。
在HBase中创建user_action表。
新建一个终端，导入数据。
再次切换到HBase Shell运行的终端窗口，执行命令“scan'user_action'”，查询插入的数据。
启动Hadoop集群和HBase服务，并查看集群节点进程。
master1节点的进程如下。
[root@master1 bin]# jps
1714 SecondaryNameNode
大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1）
⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1） 关于⼤数据，⼀看就懂，⼀懂就懵。
⼀、简介 Hadoop的平台搭建，设置为三种搭建⽅式，第⼀种是“单节点安装”，这种安装⽅式最为简单，但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势，适合初学者快速搭建；第⼆种是“伪分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件，但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势，不适⽤于开发，适合学习；第三种是“全分布式安装”，也叫做“分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能，适⽤于开发，提供了Hadoop的所有功能。
⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台，所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。
既然是2.7.3版本，那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本，是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本，开发中不建议使⽤该版本，可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。
相较于以前的版本，2.7.3主要功能和改进如下： 1、common： ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。
当使⽤代理服务器访问WebHDFS时，能发挥很好的作⽤。
②、⼀个新的Hadoop指标接收器，允许直接写⼊Graphite。
③、与Hadoop兼容⽂件系统（HCFS）相关的规范⼯作。
2、HDFS： ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。
②、使⽤OfflineImageViewer，客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。
③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。
Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关，⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。
④、SecondaryNameNode，JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。
3、yarn： ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现
基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的处理和分析对于企业决策、市场营销、风险控制等方面起着至关重要的作用。
在这样的背景下，基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现显得尤为重要。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它由Apache基金会开发，采用Java编程语言。
Hadoop主要包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System（HDFS）、Hadoop YARN和Hadoop MapReduce等模块。
三、大数据处理与分析平台设计1. 架构设计在设计基于Hadoop的大数据处理与分析平台时，首先需要考虑整体架构。
典型的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
其中，数据采集层负责从各个数据源收集数据，数据存储层用于存储原始和处理后的数据，数据处理层包括数据清洗、转换和计算等功能，数据展示层则提供可视化的报表和图表展示。
2. 数据采集与存储在大数据处理平台中，数据采集是至关重要的一环。
可以通过Flume、Kafka等工具实现对各类数据源的实时采集。
而数据存储方面，HDFS是Hadoop中用于存储海量数据的分布式文件系统，具有高可靠性和高扩展性。
3. 数据处理与计算Hadoop MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过Map和Reduce两个阶段实现对大规模数据的处理和计算。
同时，Hadoop YARN作为资源管理器，可以有效管理集群中的资源，并提供任务调度功能。
4. 数据展示与应用为了更好地展示和利用处理后的数据，可以使用Apache Hive、Apache Pig等工具进行SQL查询和复杂分析操作。
此外，通过搭建BI系统或者开发自定义应用程序，可以实现对数据进行更深入的挖掘和应用。
基于Hadoop的大数据平台架设探讨
基于Hadoop的大数据平台架设探讨
秦杰仪;曾志;孙蕾;邓昭宇
【期刊名称】《现代工业经济和信息化》
【年(卷),期】2018(008)005
【摘要】Hadoop作为当今大数据时代下最流行的技术之一,对学术的发展和商业模式都产生了深远的影响.首先简单地介绍了Hadoop及其核心组成部分HDFS、MapReduce的技术原理,然后详细说明了如何在CentOS系统下安装并搭建Apache Hadoop平台,并在虚拟机中实现Hadoop的完全分布式环境的配置.最后简要地提出了Hadoop的安装配置过程中的常见问题及其解决办法.
【总页数】3页(P47-49)
【作者】秦杰仪;曾志;孙蕾;邓昭宇
【作者单位】湖南师范大学,湖南长沙410081;湖南师范大学,湖南长沙410081;湖南师范大学,湖南长沙410081;湖南师范大学,湖南长沙410081
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
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4.基于Hadoop的高校校园大数据平台构建 [J], 黄少聪
5.基于Hadoop_8的新疆棉田土壤微生物资源大数据平台建设与可视化分析 [J], 刘海燕;杨榕;侯彤瑜;赵维;姚兆群;王海江;张泽;高攀;吕新
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ＵＪｌ ＡＮ Ｃ ＯＭ ＰＵＴＥＲ
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ６ ７ ０ ７ ￣ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｆ ｊ ｐ ｃ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ３ ． ０ ７ １
基于 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台的搭建及应用研究
李 晓佳 ，董延华
（ 吉林 师范大学计算机学院 吉林 四平 １ ３ ６ ０ ０ ０ ）
ｈ ｏ ｓ ｔ ｎ ａ ｍ ｅ ｍａ ｓ ｔ ｅ ｒ
＃修 改 生 效命 令
架， 采用并行 的方式 ， 以一种可靠 、 高效、 可伸缩 的方式进行数
据处理 。利用 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ分布式技术解决多个终端 间的数据存储 与传输 问题 ， 对有效处 理空间开销、 节 约计 算时间、 适用于低廉
＃查看修改结果
Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ的 实 现 依 靠 分 布 式 文件 系 统 ＨＤ Ｆ Ｓ和 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ — Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ两个组件。 ＨＤ Ｆ Ｓ有着较高 的容错性特 点，可 以将 平台设计在廉价的 硬件集群 上， 并且 可 以保证提供高吞吐量 的数据访 问。它采用 主从 结构设计 ，集 群中主要 由名字结 点 Ｎ ａ ｍ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ和数据结点
Ｎａ ｍｅ ｎ ｏ ｄ ｅ Ｄａ ｔ ａ ｎ ｏ ｄ ｅ
Ｄａ ｔ ａ ｎ ｏ ｄ ｅ
集群 中各 结点需要通过密码进行登陆 ， 这 给访 问数据和传
递信 息 带来 了不 便 。 因此， 需要配置 Ｓ Ｓ Ｈ 无 密码 验 证 的设 置 ， 释 放各 结 点对 文 件 的控 制 权 限 。 （ １ ） 在终端生成密钥。
１ ９２ ． １ ６ ８ ． ０． １ ０ ２
子 网掩码
２ ５ ５ ． ２ ５ ５ ． ２ ５ ５ ． ０ ２ ５ ５． ２ ５ ５． ２ ５ ５． ０
２ ５ ５ ． ２ ５ ５ ． ２ ５ ５ ． ０
（ ３ ） 重 启 网络 服 务 ， ／ ｓ ｂ ｉ ｒ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ａ ｒ ｔ 。 ２ ＿ ３ Ｓ Ｓ Ｈ 无 密 码 验 证 配 置
是实验顺利进行的重要保障。
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 是 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台的最核心组件 ，将数 据集 的大 规模操作划分为 多个数 据块 ， 通过主 结点分发给 网络上 的每个 结点 ， 每个数据 块 即为一个待 处理信 息， 并 自动调度 计算结 点
来 处 理相 应 的 数据 信 息 。 ２ 、 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ集 群 的搭 建
的硬 件 平 台等 优 化 方 面 具 有 十 分 重 要 的 意 义 。 １ 、 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台 结构
ｈ ｏ ｓ ｔ ｎ ａ ｍ ｅ
Ｓ ｌ ａ ｖ ｅ结 点 的设 置 参 照 以上 设 置 即 可 。 （ ２ ） 网络 环 境 具体 文本 内容 配 置 如 下 ：
ｇ ｅ ｄ ｉ ｔ／ ｅ ｔ ｅ ／ ｈ ｏ ｓ ｔ ｓ １ ９ ２ ． １ ６ ８ ． ０ ． １ ０ ０ １ ９ ２ ． １ ６ ８ ． ０ ． １ ０ １ １ ９ ２ ． １ ６ ８ ． ０ ． １ ０ ２ ｍａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ａ ｖ ｅ ｌ ｓ ｌ ａ ｖ ｅ ２
１ 所示。
表 １ 结点参数设置
保存退 出。
操作系统 结点用途
Ｃｅ ｎ ｔ ＯＳ ６ Ｃｅ ｎ ｔ ＯＳ ６
Ｃｅ ｎ ｔ ＯＳ ６
主机名
Ｍａ ｓ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｌ ａ ｖ ｅ １
Ｓ ｌ ａ ｖ ｅ ２
Ｉ Ｐ 地址
１ ９２ ． １ ６８ ． ０． １ ０ ０ １ ９２ ． １ ６ ８ ． ０． １ ０ １
【 摘 要】 本文针对 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台的结构和特 点 ， 介 绍 了 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ集群 的搭 建过 程 ， 采用 Ｖ ｍｗａ ｒ ｅ 虚拟化 方法通过合 理 配置建立虚拟硬件 资源支持上 的 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ虚拟 结点集群 ， 通过 结点网络 的配置实现 各结点间的无密码通信 ， 并在该平 台
（ １ ） 在 文本编辑器 中修改／ ｅ ｔ ｃ ／ ｕ ｄ ｅ ｖ ／ ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ． ｄ ／ ７ ０ 一 ｐ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｔ — ｎ ｅ ｔ ． ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ 文件 ，将 Ｐ Ｃ Ｉ ｄ ｅ ｖ ｉ ｃ ｅ中的 ｎ ａ ｍｅ 更改为 ｅ ｔ ｈ Ｏ ，并将 原有的 （ ２ ）修 改网卡配置 文件 ， ｅ ｔ ｃ ／ ｓ ｙ ｓ ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｇ ／ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ — ｓ ｅ ｒ ｉ ｐ ｔ ｓ ／ ｉ ｆ ｃ ｆ ｇ —
上 实现 数 据 的采 集应 用 ， 从 而验 证 了 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ平 台 的可 行 性 。
【 关键词 】 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ集群 ； 虚拟化 ； 无 密码通ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
引 言 Ｈ Ｏ Ｓ Ｔ Ｎ ＡＭ Ｅ ＝ ｍ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ＃主机 名
Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ是一个 能够对 大量数据进 行分布式处 理的软件框
Ｄ ａ ｔ ａ ｎ ｏ ｄ ｅ 来构成 。
按 照 以上 方 法 设 置 后 ， 确 保 在 局 域 网 范 围 内使 用 主 机 名 能 够互 ｐ ｉ ｎ ｇ成功 即可 。
２ ． ２配置过程 中的常见问题 正常的情况下 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ 在识别 网卡时第一张会是 ｅ ｔ ｈ ０ ，第二 张才是 ｅ ｔ ｈ ｌ 。但使用虚拟机克隆技术后 网卡 的信 息就会改变 ， 新克 隆出来 的虚拟 主机 网卡名字可能变为 ｅ ｔ ｈ ｌ ， 解 决这个 问题
ｅ ｔ ｈ ０ ， 配置 Ｉ Ｐ Ａ Ｄ Ｄ Ｒ参数， 并 将 ＨＷＡＤ Ｄ Ｒ修改成原 ｍ ａ ｃ 地 址 并
ｔ ｈ Ｏ相 关 行 注释 。 由于 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ采取主从结 点的架 构， 集群 的搭建过程 中， 配 ｅ
置一 台主 结点 Ｍａ ｓ ｔ ｅ ｒ ， 两 台从 结点 Ｓ ｌ ａ ｖ ｅ ， 具体的 部署情况如表