《云计算虚拟化hadoop实验报告(共26页).doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《云计算虚拟化hadoop实验报告(共26页).doc（26页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、精选优质文档-倾情为你奉上四 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 课程名称 云计算与分布式系统实验课时6实验项目在最终部署的Hadoop上运行WordCount程序实验时间2015年6月11日星期四实验目的 1. 首先通过Linux系统和KVM虚拟机的安装达成对Linux系统与虚拟机相关知识的了解和熟悉；2. 通过Linux下JAVA-ADT的安装以及Hadoop的相关配置了解Hadoop的基础知识及基础的应用方法；3. 通过多台主机的虚拟化以及Hadoop的联合部署，在该平台上运行WordCount程序，体验基本的云
2、计算的雏形应用并加深对云计算相关知识的了解。实验环境 硬件环境：PC机软件环境：Ubuntu镜像，Linux镜像以及KVM虚拟机程序包实验内容（算法、程序、步骤和方法） 一、 实验背景1. 在云计算及其相关应用日益火爆的今天，我们通过课堂上老师讲述的云计算相关的基本知识，已经对于利用Hadoop的配置实现一个较为简单的云计算环境有了一定的认识，因此，在本课程的期末设计中，我们采用Linux下的Hadoop搭建来运行一些简单的程序比如Wordcount来达成对云计算的实现的基本知识的学习效果；2. 本实验中使用的是MapReduce的编程模型，采用“分而治之”的基本思想，把对大规模数据集的操作，
3、分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是任务的分解与结果的汇总；3. 在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker；4. 但是值得注意的一点是若要使用本实验中的MapReduce来处理数据集（或任务），其必须具备如下特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。二
4、、 Linux及KVM虚拟机安装1. 首先我们找到比较常用的Linux适用版本镜像文件，这里我们使用的是图形化做得非常好的Ubuntu 14.04，然后使用UltraISO做出一个启动盘并在电脑上做出一个双系统，分区大小我们参照网络上的建议将主分区目录设置为20G，成功做出一个Linux系统（这里我忘了截图了）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：$
5、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 p
6、ath=/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 addgr
7、oup 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：（接上）实验内容（算法、程序、步骤和方法）1.2. 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 |
8、 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homehadoop/.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6. 最后我们使用指令：ssh localhost来登录ssh，完成我
9、们第二部分的前期准备工作，程序截图如下所示：四、 JAVA环境变量配置1. 我们使用指令：sudo apt-get install openjdk-7-jdk来获取并安装java的jdk，并使用指令：java version来检测jdk是否安装成功，程序截图如下所示：五、 安装Hadoop1. 首先从官网下载Hadoop的安装包，然后使用指令：sudo tar xzf hadoop-2.4.0.tar.gz将hadoop解压，然后我们在命令窗口中输入指令：sudo mv hadoop-2.4.0 /usr/local/hadoop拷贝到/usr/local/下，使用指令：sudo chmod
10、774 /usr/local/hadoop获取文件读写权限，步骤截图如下所示：2. 然后我们需要对/.bashrc文件进行配置，需要知道JAVAHOME环境变量，使用如下指令查询：update-alternatives - -config java，然后利用指令：sudo gedit /.bashrc打开文本编辑窗口，并如图所示编辑内容，保存后关闭，执行指令：source /.bashrc使更改生效，步骤截图如下所示：3. 最后我们进行目录为/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh的文件更改，执行命令：sudo gedit /usr/local/ha
11、doop/etc/hadoop/hadoop-env.sh打开文本编辑窗口，如图所示修改文本内容，保存后关闭，步骤截图如下所示：六、 WordCount实例测试1. 首先我们在/usr/local/hadoop路径下创建input文件夹，使用指令：mkdir input，然后使用指令：cp README.txt input将README.txt拷贝到input文件夹下，步骤截图如下所示：2. 最后到现在我们已经基本实现了程序运行的初始化条件，然后我们输入如下指令：bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-exa
12、mples-2.4.0-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output完成程序的运行，运行截图如下所结 论（结 果） 由上图的实验记录以及截图过程可以看到，本次实验基本完成了老师的要求，成功安装linux操作系统，在linux操作系统中成功安装KVM虚拟机，但是在KVM下在安装linux操作系统还存在问题，安装遇到麻烦，并没有成功。成功安装JAVA环境以及hadoop，并成功执行了hadoop下经典的WordCount程序，完成了老师的要求。小 结 虽然只是安装，配置好hadoop的环境，但是在实验过程中，并不是想象的
13、那么简单，还是遇到了较大的问题。在安装kvm的时候，由于没有在操作系统里开虚拟机，所以造成了后面的命令一直不能成功，在这里卡了很久。再后来查阅资料后，弄清楚了这些细节，才能完成后续的实验安装操作。 然后就是我找的教程上面的wordcount部分是有错误的，导致很久都找不到目标文件夹，所以这里花了很多时间，最后又同学的指导以及查阅资料下，就找到了问题所在，成功完成了实验。 本次试验里，同学的帮助以及资料的查阅是不可少的，有很多搭建成功的同学给予了我很多指导，所以我们之后要多多的互相学习，解决问题。收获很多，让自己弄清楚了很多关于云计算 Hadoop的知识，为以后的发展，打下了很好的基础。指导老师评 议 成绩评定： 指导教师签名：专心-专注-专业