实验1_熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作

最新推荐文章于 2024-09-17 13:49:10 发布
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#linux #hadoop #centos

一、实验目的

由于Hadoop运行在Linux系统上，因此需要学习实践一些常用的Linux命令。本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。

二、 实验平台

  • 操作系统：Linux Ubuntu16.04(虚拟机)
  • Hadoop：Hadoop3.1.3

三、实验步骤

  1. 熟悉常用的Linux操作

  • cd命令：切换目录

    • 切换到目录"/usr/local"

      cd /usr/local

      此处贴命令执行完的截图（下面的题目按相同方式完成）请添加图片描述

    • 切换到当前目录的上一级目录请添加图片描述

    • 切换到当前登录Linux系统的用户的自己的主文件夹请添加图片描述

  • ls命令：查看文件与目录

    • 查看目录“/usr”下的所有文件和目录
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<think>好的，我现在需要处理用户关于常用Linux操作和Hadoop操作的实验报告或学习资料的请求。首先，我要回顾用户之前的引用内容，确保回答符合他们的需求。用户提到了引用[1]和[2]，其中包含Hadoop目录创建和find、tar命令的使用。用户现在明确需要实验报告或学习资料，所以我的回答应该结构清晰，分步骤讲解，并附上相关示例。 首先，我应该整理常用的Linux命令，分为文件操作、权限管理、进程管理和网络工具。每个部分需要列出常用命令及其示例，比如ls、cd、grep等，结合用户提到的find和tar命令，确保覆盖用户提到的内容。 接下来是Hadoop操作部分，需要包括HDFS基本命令，如hadoop fs -mkdir、-put、-ls等，以及启动Hadoop集群的步骤。用户之前提到创建用户目录，这部分需要详细说明，比如使用hadoop用户登录并创建目录。此外，MapReduce示例可以帮助用户理解实际操作，需要提供一个简单的wordcount例子。 实验报告结构部分，我应该建议用户如何组织实验报告，包括实验目的、环境、步骤、结果分析等，这样他们可以参考这个结构来撰写自己的报告。同时，学习资料推荐需要权威且免费，比如官方文档、在线教程和书籍，确保用户能进一步学习。 最后，生成相关问题时要围绕用户的需求，可能涉及Linux与Hadoop的关系、HDFS命令、性能优化等。需要确保问题有针对性，帮助用户深入理解。 在回答过程中，要注意使用正确的LaTeX格式，所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前内容可能较少涉及数学公式，所以主要关注代码块和引用标识。同时，引用用户提供的引用[^1]和[^2]，比如在创建Hadoop用户目录和tar命令时添加注释。 需要检查是否有遗漏的常用命令或Hadoop操作，确保覆盖用户的需求。此外，语言要口语化，避免使用专业术语过多，保持自然流畅。最后，确保所有代码示例正确，比如Hadoop命令和Shell脚本，避免语法错误。</think>### 常用 Linux 操作与 Hadoop 操作实验报告框架 #### 一、实验目标 1. 掌握 Linux 基础命令（文件管理、权限设置、进程监控等） 2. 熟悉 Hadoop 集群的启动与 HDFS 基本操作 3. 完成简单大数据处理任务验证环境配置 --- #### 二、Linux 常用操作（含示例） **1. 文件操作** ```bash # 查找配置文件（引用用户提供的示例） find ~ -name .bashrc # 在用户目录查找.bashrc文件[^2] # 压缩/解压目录（引用示例扩展） mkdir test && tar -zcvf test.tar.gz test # 创建并压缩 tar -zxvf test.tar.gz -C /tmp # 解压到指定目录[^2] ``` **2. 权限管理** ```bash chmod 755 script.sh # 设置可执行权限 sudo useradd hadoop # 创建Hadoop专用用户[^1] ``` **3. 进程监控** ```bash top -u hadoop # 查看用户进程 ps -ef | grep java # 筛选Java进程 ``` --- #### 三、Hadoop 基础操作 **1. 环境启动（引用用户提供的路径）** ```bash # 切换Hadoop用户后执行 /usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh # 启动HDFS[^1] hadoop fs -mkdir /user/hadoop # 创建用户目录[^1] ``` **2. HDFS 文件操作** ```bash hadoop fs -put localfile.txt /user/hadoop # 上传文件 hadoop fs -cat /user/hadoop/result.txt # 查看文件内容 ``` **3. MapReduce 示例** ```python # WordCount示例代码（Python版） from hadoop.mapreduce import Mapper, Reducer class WordMapper(Mapper): def map(self, key, value): for word in value.split(): yield (word, 1) class SumReducer(Reducer): def reduce(self, key, values): yield (key, sum(values)) ``` --- #### 四、实验报告核心结构建议 1. **实验环境** - Linux 发行版：Ubuntu 22.04 - Hadoop 版本：3.3.4 - Java 版本：OpenJDK 11 2. **实验结果验证** ```bash hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100 # 计算圆周率验证集群 ``` 3. **问题分析** - 权限问题：`Permission denied` 错误解决方案 - 端口冲突：50070/webUI 无法访问排查 --- #### 五、学习资料推荐 1. **权威文档** - [Hadoop 官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/stable/) - [Linux命令速查表](https://linux.die.net/man/) 2. **实验教程** - 《Hadoop权威指南》第四章"YARN" - 实验楼《HDFS分布式文件系统实战》 3. **在线课程** - Coursera: Hadoop Platform and Application Framework - 阿里云大学: 大数据开发入门 ---
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