在最终部署的Hadoop上运行WordCount程序实验报告

在最终部署的Hadoop上运行WordCount程序实验报告
在最终部署的Hadoop上运行WordCount程序实验报告

XX 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 | grep

kvm,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 --disk

path=/images/test/disk.img,size=10 --network network:default --accelerate --vnc --vncport=5911 --cdrom /images/iso/ubuntu-15.04-server-amd64.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 start

VMNAME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、

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

install openssh-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/init.d/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id_rsa.pub,前者为私钥,后者为

公钥。下面我们将公钥追加到authorized_keys中,它用户保存所有允许以当前用户身份登录到ssh客户端用户的公钥内容。cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys,程序截图如下所

hadoop实验报告

基于hadoop的大规模文本处理技术实验专业班级:软件1102 学生姓名:张国宇 学号: Setup Hadoop on Ubuntu 11.04 64-bit 提示:前面的putty软件安装省略;直接进入JDK的安装。 1. Install Sun JDK<安装JDK> 由于Sun JDK在ubuntu的软件中心中无法找到,我们必须使用外部的PPA。打开终端并且运行以下命令: sudo add-apt-repository ppa:ferramroberto/java sudo apt-get update sudo apt-get install sun-java6-bin sudo apt-get install sun-java6-jdk Add JAVA_HOME variable<配置环境变量>: 先输入粘贴下面文字: sudo vi /etc/environment 再将下面的文字输入进去:按i键添加,esc键退出,X保存退出;如下图: export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26" Test the success of installation in Terminal<在终端测试安装是否成功>: sudo . /etc/environment

java –version 2. Check SSH Setting<检查ssh的设置> ssh localhost 如果出现“connection refused”,你最好重新安装 ssh(如下命令可以安装): sudo apt-get install openssh-server openssh-client 如果你没有通行证ssh到主机,执行下面的命令: ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. Setup Hadoop<安装hadoop> 安装 apache2 sudo apt-get install apache2 下载hadoop: 1.0.4 解压hadoop所下载的文件包: tar xvfz hadoop-1.0.4.tar.gz 下载最近的一个稳定版本,解压。编辑/ hadoop-env.sh定义java_home “use/library/java-6-sun-1.6.0.26”作为hadoop的根目录: Sudo vi conf/hadoop-env.sh 将以下内容加到文件最后: # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会,比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试,所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x,必须安装,建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行,以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件,你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

Hadoop入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示

开始研究一下开源项目hadoop,因为根据本人和业界的一些分析,海量数据的分布式并行处理是趋势,咱不能太落后,虽然开始有点晚,呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解,这个恐怕是我们搞软件开发的,最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了,废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的,java和ssh安装就不在这里讲了,这两个是必须要安装的,好了我们进入主题安装hadoop: 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz: https://www.360docs.net/doc/8811047639.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压:$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同): $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置,datanode 的配置相同) core-site.xml: hadoop.tmp.dir /home/yangchao/tmp A base for other temporary directories. https://www.360docs.net/doc/8811047639.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml:( replication 默认为3,如果不修改,datanode 少于三台就会报错)

Hadoop云计算实验报告

Hadoop云计算实验报告

Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群; 编写一个用Hadoop处理数据的程序,在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机:VMware 9 操作系统:ubuntu-12.04-server-x64(服务器版),ubuntu-14.10-desktop-amd64(桌面版)Hadoop版本:hadoop 1.2.1 Jdk版本:jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本:eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群:一台namenode主机master,一台datanode主机salve, master主机IP为10.5.110.223,slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下,安装必要软件和环境搭建,使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。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。 3.2算法设计 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程序将输入读入后切出其中的用户名,并标记它的数目为1,形成的形式,然后交由reduce处理,reduce 将相同key值(也就是word)的value值收集起来,形成的形式,之后再将这些1值加起来,即为用户名出现的个数,最后将这个对以TextOutputFormat 的形式输出到HDFS中。 3.3程序说明 1) UserNameCountMap类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper,4个泛型类 型分别是map函数输入key的类型,输入value的类型,输出key的类型,输出value 的类型。 2) UserNameCountReduce类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer,4个泛 型类型含义与map类相同。 3) main函数通过addInputPath将数据文件引入该类,在通过setOutputPath将生成 结果转为一个文件,实现生成结果,即统计结果的查看。 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 程序具体代码如附件中源程序。

(完整版)hadoop习题册

第一章大数据概述 1.互联网的发展分为______个阶段。 A.一 B.三 C.二 D.四 2.下列不属于大数据特点的是()。 A.种类和来源多样化 B.数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高 3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。 A.3.0 B.4.0 C.1.0 D.2.0 4.关于大数据叙述不正确的一项是()。 A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据” B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合 C.大数据可以及时有效的分析海量的数据 D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。 5.下列数据换算正确的一项为()。 A.1YB=1024EB B.1TB=1024MB C.1PB==1024EB D.1024ZB=1EB 6.结构化数据的表现形式为______。 A.文本 B.视图 C.二维表 D.查询 7.结构化的数据,先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 8.结构化的数据,先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 9.软件是大数据的_________。 A.核心 B.部件 C.引擎 D.集合 10.大数据技术不包括( )。 A.数据计算 B.数据存储 C.数据冗余 D.数据采集 11.大数据的特点不包括()。 A.数量大 B.类型少 C.速度快 D.价值高 第二章Hadoop简介 1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。 A.三层云栈架构 B.四层云栈架构 C.五层云栈架构 D.六层云栈架构 2.下列______不是云计算三层架构的概括。

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。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色:客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器,存放着文件的元数据信息,它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,文件被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组DataNode上,HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度,通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

Windows下使用Hadoop安装与测试实例

Windows下使用Hadoop0.20.2实例 1.1 Windows 下使用Hadoop 的环境配置 (1)安装Hadoop 前,首先需要安装Cygwin 首先下载Cygwin(https://www.360docs.net/doc/8811047639.html,/install.html),当setup.exe 下载成功后,直接运行,在弹出的“Cygwin Net Release Setup Program”的对话框中直接点击“下一步”,选择“download source”如下: 选择“Install from Internet”,进入下图所示对话框: 设置Cygwin 的安装目录,Install For 选择“All Users”,Default Text File Type 选择“Unix/binary”。“下一步”之后,设置Cygwin 安装包存放目录:

设置“Internet Connection”的方式,选择“Direct Connection”: 之后选择“Download site”: 选择最好选.cn结尾的,若无可以随意选择,若安装失败可多尝试几个。

“下一步”之后,可能会弹出下图的“Setup Alert”对话框,直接“确定”即可。在上图所示的对话框过程中,可能会弹出如下图所示的“Setup Alert”对话框,直接点击“确定”即可。 进入“Select Packages”对话框,必须保证“Net Category”下的“OpenSSL”被安装: 安装中需要选中Net category 中的openssh,如下图所示: 如果还打算在eclipse上编译Hadoop,则还必须安装“Base Category”下的“sed”,如下图所示:

云计算实验报告

期末实践报告 题目:Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩: 学号:161440119 姓名:罗滔 登录邮箱:750785185@https://www.360docs.net/doc/8811047639.html, 任课老师:许娟 2016年11月12日 目录 实验一:AWS身份与访问管理(P2~P11)实验二:Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三:Hadoop实验报告(P21~)

AWS 管理控制台 使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中,单击【服务/Services】,然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中,单击【用户/Users】。

8. 找到“userone”,然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中,找到有关该用户的以下三方面的信息: a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组 c. 目前没有任何策略与该用户关联(“附加到”该用户)

9. 现在,单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到, 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串: “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示: arn:aws:iam::596123517671:group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA 7X4S 从现在开始,我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串,以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后,在【内联策略/Inline Policies】部分, 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中,您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略,或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略,但请单击【编辑策略/Edit Policy】,使其显示在一个窗口中,以便您进行查 看和滚动。 请留意 IAM 策略中语句的基本结构。“Action”部分指定了该服务内的 AWS 服务和功能。“Resource”部 分定义了该策略规则所涵盖的实体范围,而“Effect”部分则定义了所需结果。更多有关定义 IAM 策略的 信息,请访问“AWS Identity and Access Management:权限和策略”文档页面。

虚拟化与云计算实验报告.

实验报告 课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院 专业班级11级网络工程3班学号3211006414 姓名李彩燕 指导教师孙为军 2014 年12 月03日

EXSI 5.1.0安装 安装准备 安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER(EXSI 5.1.0)需要准备: 无操作系统的机器(如有系统,安装过程中会格式化掉),需切换到光盘启动模式。BOIS中开启虚拟化设置(virtualization设置成enable) VMware vSphere Hypervisor 自启动盘 安装过程 1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统,并且设置BIOS到光盘启 动模式 2.插入光盘,引导进入安装界面。 3.选择需要安装在硬盘 4.选择keyboard 类型,默认US DEFAULT

5.设置ROOT的密码 6.安装完毕后,请注意弹出光盘。然后重启。 7.F2进入系统配置界面。

8.选择到Configure management network去配置网络。

9.配置完毕后,注意重启网络以使设置生效,点击restart management network,测 试网络设置是否正确,点test management network。至此,sever端安装完毕。配置 1.添加机器名:在DNS服务器上添加相关正反解析设置。 2.License设置:Vsphere client登陆后,清单→配置→已获许可的功能→编辑 输入license

3.时间与NTP服务设置:Vsphere client登陆后,清单→配置→时间配置→属性 钩选上NTP客户端 选项中,NTP设置设添加NTP服务器,然后在常规中开启NTP服务

Hadoop云计算实验报告

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,形成的形式,然后交由reduce值收集起来,形成的形式,(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,最后将这个对以之后再将这些中。的形式输出到HDFSTextOutputFormat 程序说明 3.3 4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

常见的七种Hadoop和Spark项目案例

常见的七种Hadoop和Spark项目案例 如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目。 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来,HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚,打开一个新的局面,创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”,但事实上,要取得成功,你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython 笔记本作为前端。 项目二:专业分析 许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。这些往往是令人难以置信的特定领域,如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。在过去,这

hadoop常用算法例子

基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和 问题陈述: 有许多文档,每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如,给定一个log文件,其中的每条记录都包含一个响应时间,需要计算出平均响应时间。 解决方案: 让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里,Mapper每遇到指定词就把频次记1,Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1.class Mapper 2. method Map(docid id, doc d) 3. for all term t in doc d do 4. Emit(term t, count 1) 5. 6.class Reducer 7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...]) 8. sum = 0 9. for all count c in [c1, c2,...] do 10. sum = sum + c 11. Emit(term t, count sum) 复制代码 这种方法的缺点显而易见,Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量: [size=14.166666030883789px] 1. 1 class Mapper 2. 2 method Map(docid id, doc d) 3. 3 H = new AssociativeArray 4. 4 for all term t in doc d do 5. 5 H{t} = H{t} + 1

hadoop倒排索引实验报告

大数据技术概论实验报告 作 业 三 姓名:郭利强 专业:工程管理专业 学号: 2015E8009064028

目录 1.实验要求 (3) 2.环境说明 (4) 2.1系统硬件 (4) 2.2系统软件 (4) 2.3集群配置 (4) 3.实验设计 (4) 3.1第一部分设计 (4) 3.2第二部分设计 (6) 4.程序代码 (11) 4.1第一部分代码 (11) 4.2第二部分代码 (17) 5.实验输入和结果 (21) 实验输入输出结果见压缩包中对应目录 (21)

1.实验要求 第一部分:采用辅助排序的设计方法,对于输入的N个IP网络流量文件,计算得到文件中的各个源IP地址连接的不同目的IP地址个数,即对各个源IP地址连接的目的IP地址去重并计数 举例如下: 第二部分:输入N个文件,生成带详细信息的倒排索引 举例如下,有4个输入文件: – d1.txt: cat dog cat fox – d2.txt: cat bear cat cat fox – d3.txt: fox wolf dog – d4.txt: wolf hen rabbit cat sheep 要求建立如下格式的倒排索引: – cat —>3: 4: {(d1.txt,2,4),(d2.txt,3,5),(d4.txt,1,5)}–单词—>出现该单词的文件个数:总文件个数: {(出现该单词的文件名,单词在该文件中的出现次数,该文件的总单词数),……}

2.环境说明 2.1系统硬件 处理器:Intel Core i3-2350M CPU@2.3GHz×4 内存:2GB 磁盘:60GB 2.2系统软件 操作系统:Ubuntu 14.04 LTS 操作系统类型:32位 Java版本:1.7.0_85 Eclipse版本:3.8 Hadoop插件:hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar Hadoop:2.6.1 2.3集群配置 集群配置为伪分布模式,节点数量一个 3.实验设计 3.1第一部分设计

Hadoop入门-WordCount示例_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/8811047639.html, Hadoop入门-WordCount示例_光环大数据培训 光环大数据培训,WordCount的过程如图,这里记录下入门的过程,虽然有很多地方理解的只是皮毛。 hadoop的安装 安装比较简单,安装完成后进行单机环境的配置。 hadoop-env.sh:指定JAVA_HOME。 # The only required environment variable is JAVA_HOME. All others are# optional. When running a distributed configuration it is best to# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on# remote nodes.# The java implementation to use.export JAVA_HOME="$(/usr/libexec/java_home)" core-site.xml:设置Hadoop使用的临时目录,NameNode的地址。 hadoop.tmp.dir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp https://www.360docs.net/doc/8811047639.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml:一个节点,副本个数设为1。 dfs.replication 1

云计算实验报告

云计算实验报告 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

云计算原理课程 期末实践报告 题目:Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩: 学号: 姓名:罗滔 登录邮箱: 任课老师:许娟 2016年11月12日 目录 实验一:AWS身份与访问管理(P2~P11)实验二:Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三:Hadoop实验报告(P21~) AWS 管理控制台

使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中,单击【服务/Services】,然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中,单击【用户/Users】。 8. 找到“userone”,然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中,找到有关该用户的以下三方面的信息: a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组

c. 目前没有任何策略与该用户关联(“附加到”该用户) 9. 现在,单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到, 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串: “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示: EC2support--GA9LGREA7X4S 从现在开始,我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串,以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后,在【内联策略/Inline Policies】部分, 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中,您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略,或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略,但请单击【编辑策略/Edit Policy】,使其显示在一个窗口中,以便您进行查

《Hadoop大数据开发实战》教学教案—01初识Hadoop

《Hadoop大数据开发实战》 教学设计 课程名称:Hadoop大数据开发实战 授课年级:______ _______ 授课学期:___ ____ _______ 教师姓名:______________ _

第一课时 (大数据简介、大数据技术的核心需求) 介绍本书,引出本课时主题 1.介绍本书,引出本课时的主题 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用,数据的规模不断扩大,数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素,和各个国家和地区争夺的重要资源,谁掌握数据的主动权和主导权,谁就能赢得未来。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”,认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。一个全新的概念——大数据开始风靡全球。本节将学习大数据简介和大数据技术的核心需求的现关内容。 2.明确学习目标 (1)能够熟悉大数据的五大特征 (2)能够了解大数据的六大发展趋势 (3)能够了解大数据在电商行业、交通行业、医疗行业的应用 (4)能够理解大数据核心技术需求 知识讲解 ?大数据简介 从前,人们用饲养的马来拉货物。当一匹马拉不动一车货物时,人们不曾想过培育一匹更大更壮的马,而是利用更多的马。同样的,当一台计算机无法进行海量数据计算时,人们也无需去开发一台超级计算机,而应尝试着使用更多计算机。 下面来看一组令人瞠目结舌的数据:2018年11月11日,支付宝总交易额2135亿元,支付宝实时计算处理峰值为17.18亿条/秒,天猫物流订单量超过10亿…… 这场狂欢的背后是金融科技的护航,正是因为阿里巴公司拥有中国首个具有自主知识产权、全球首个应用在金融核心业务的分布式数据库平台OceanBase,海量交易才得以有序地进行。分布式集群具有高性能、高并发、高一致性、高可用性等优势,远远超出单台计算机的能力范畴。 ?大数据的五大特征 大数据(Big Data),是指数据量巨大,无法使用传统工具进行处理的数

hadoop应用案例

Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样,MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处理超大的分布式系统得资源。 一、概论 作为Hadoop程序员,他要做的事情就是: 1、定义Mapper,处理输入的Key-Value对,输出中间结果。 2、定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果。 3、定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用,不定义时默认为String。 4、定义main函数,在里面定义一个Job并运行它。 然后的事情就交给系统了。 1.基本概念:Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统,NameNode作为文件系统的负责调度运行在master,DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce,JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master,TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。 2.main()函数,创建JobConf,定义Mapper,Reducer,Input/OutputFormat 和输入输出文件目录,最后把Job提交給JobTracker,等待Job结束。 3.JobTracker,创建一个InputFormat的实例,调用它的getSplits()方法,把输入目录的文件拆分成FileSplist作为Mapper task 的输入,生成Mapper task加入Queue。 4.TaskTracker 向JobTracker索求下一个Map/Reduce。 Mapper Task先从InputFormat创建RecordReader,循环读入FileSplits的内容生成Key 与Value,传给Mapper函数,处理完后中间结果写成SequenceFile. Reducer Task 从运行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http协议获取所需的中间内容(33%),Sort/Merge后(66%),执行Reducer函数,最后按照OutputFormat写入结果目录。 TaskTracker 每10秒向JobTracker报告一次运行情况,每完成一个Task10秒后,就会向JobTracker索求下一个Task。 Nutch项目的全部数据处理都构建在Hadoop之上,详见Scalable Computing with Hadoop。 二、程序员编写的代码

Hadoop云计算实验——数据去重

hadoop云计算实验报告数据去重 实验名称:数据去重 实验目的: 1、基本了解一个Hadoop程序的结构、编译、封装、运行、查看结果等流程 2、掌握并利用并行化编程思想对数据做有意义的筛选 问题描述: 编写Mapreduce程序读取文本文件,去掉所有数据中的重复数据后输出结果。 实验要求: 1、完成Mapreduce程序,测试其对数据的筛选能力。 输入:输入是一组文本文件,在每个输入文件中每一行是一个数据。每一个元数据都是一个字符串 输出:输出文件的每一行都是在输入文件中出现过的一个数据,并且输出文件中的每一行都不相同。 【数据样例】 输入: input1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c input2: 2006-6-9 b 2006-6-10 a 2006-6-11 b 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 c 2006-6-15 d 2006-6-11 c 输出: 2006-6-10 a 2006-6-10 b

2006-6-11 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-14 c 2006-6-15 c 2006-6-15 d 2006-6-9 a 2006-6-9 b 算法分析: 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器,无论这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了。 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个时就直接将key复制到输出的key中,并将value设置成空值。 在MapReduce流程中,map的输出经过shuffle过程聚集成后会交给reduce。所以从设计好的reduce输入可以反推出map的输出key应为数据,value任意。继续反推,map输出数据的 key为数据,而在这个实例中每个数据代表输入文件中的一行内容,所以map阶段要完成的任务就是在采用Hadoop默认的作业输入方式之后,将value设置为key,并直接输出(输出中的value任意)。map中的结果经过shuffle过 程之后交给reduce。reduce阶段不会管每个key有多少个value,它直接将输入的key复制为输出的key,并输出就可以了(输出中的value被设置成空了)。 实验内容和过程: package shiyan1_1; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

hadoop 2.6.0详细安装过程和实例(有截图)

Hadoop 环境搭建 时间:2015-07-26 作者:周乐相 环境搭建之前准备工作 我的笔记本配置: 硬盘:500G (实际上用不完) CPU: Intel(R) Core(TM) i5-2450M CPU @ 2.50GHz 内存:10G 操作系统:WIN7 (64位) 软件准备 1). 虚拟机软件:vmwareworkstation64.exe ( VMware work station 64 bit V 11.0) 2). Linux 版本: Red Hat Enterprise Linux Server release 6.5 (Santiago) (rhel-server-6.5-x86_64-dvd.iso) 3). hadoop 版本: hadoop-2.6.0.tar.gz 4). JAVA 版本:java version "1.6.0_32" (jdk-6u32-linux-x64.bin) 安装VMware 软件 傻瓜操作下一步。。。。。。 安装Linux操作系统 傻瓜操作下一步。。。。。 安装完成。 1). 创建hadoop操作系统安装hadoop的用户第一台操作系统命主机名为: master 2) 拷贝该虚拟机master 分别为node01 、node02 两个节点数 3) 分别对拷贝的node01 、node02 修改IP和主机名称

主机名: IP master : 192.168.2.50 node01: 192.168.2.51 node02: 192.168.2.52 jdk安装 并设置好环境变量 ## 设置JAVA_HOME环境变量 配置ssh 免密码通信三台服务器SSH关系

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