hadoop安装配置实验报告

本文档详细介绍了Hadoop的HDFS安装配置实验,包括HDFS的特点、数据复制、元数据持久化、副本选择策略等内容,以及Namenode、Datanode、Secondary NameNode等核心进程的工作原理。此外,还提及了Map/Reduce框架和JobTracker、TaskTracker的角色与功能。

Hadoop三种模式安装配置实验报告

2.1. Hadoop分布式文件系统(HDFS)
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。

2.2. 简单的一致性模型
HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题,并且使高吞吐量的数据访问成为可能。Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型,使之支持文件的附加写操作。

2.3. “移动计算比移动数据更划算”
一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,在数据达到海量级别的时候更是如此。因为这样就能降低网络阻塞的影响,提高系统数据的吞吐量。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好。HDFS为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。

2.4. 数据复制
HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块,除了最后一个,所有的数据块都是同样大小的。为了容错,文件的所有数据块都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变。HDFS中的文件都是一次性写入的,并且严格要求在任何时候只能有一个写入者。

Namenode全权管理数据块的复制,它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。

2.5. 副本选择
为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果在读取程序的同一个

### Hadoop 单机安装配置实验报告或使用指南 Hadoop单机模式的安装配置是一个基础且重要的步骤,它为后续的分布式环境搭建提供了坚实的基础。以下是关于Hadoop单机安装配置的相关内容及指南。 #### 1. 安装前准备 在开始安装之前,需要确保系统环境已经准备好。这包括下载并安装JDK和Hadoop软件包。具体步骤如下: - 下载Hadoop软件包[^3]。 - 确保Java环境已正确安装,并设置JAVA_HOME环境变量[^4]。 ```bash # 下载Hadoop cd ~ wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz # 解压Hadoop tar -xzvf hadoop-2.6.0.tar.gz ``` #### 2. 配置环境变量 为了方便使用Hadoop命令,需要将HADOOP_HOME和PATH环境变量添加到系统的环境变量中[^4]。 ```bash # 编辑/etc/profile文件 vi /etc/profile # 添加以下内容 export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH # 使配置生效 source /etc/profile ``` #### 3. 验证安装 完成上述步骤后,可以通过运行简单的命令来验证Hadoop是否安装成功[^2]。 ```bash # 检查Hadoop版本 hadoop version # 运行WordCount示例程序 bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount /home/hadoop/input/ /home/hadoop/output/ ``` #### 4. 单机模式的特点 在单机模式下,Hadoop并不启动任何守护进程,而是直接使用本地文件系统进行操作。这种模式适合用于测试和学习目的[^2]。 #### 5. 实验报告参考 如果需要完整的实验报告,可以参考以下资源: - 实验报告中详细记录了Hadoop安装步骤、配置方法以及运行示例程序的过程[^5]。 - 提供的链接中包含实验报告的下载地址,便于进一步学习和参考。 ```python # 示例:运行Hadoop WordCount程序 def run_wordcount(): input_path = "/home/hadoop/input/" output_path = "/home/hadoop/output/" command = f"bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount {input_path} {output_path}" os.system(command) ```
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