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：VMware9操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop1.2.1Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64Hadoop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word,1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word,listof1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key,value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,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));程序具体代码如附件中源程序。4实验过程4.1安装实验环境4.1.1安装ubuntu操作系统1)打开VMware,在Hometab中单击“CreateaNewVirtualMachine”，2)选择custom，选择虚拟硬件版本Workstation9.0，选择ios文件，next，3)录入目标操作系统信息,包括Fullname、Uername和Password，next，4)选择默认的选项，一般不做更改，最后确认信息，Finish，5)安装成功后，会看到如下画面，4.1.2安装配置Samba安装samba主要为了实现与windows操作系统的通讯，由于server版本的ubuntu没有自带图形操作界面，所以下载资料等操作不太方便，这也是安装samba的目的之一。1）安装samba，输入如下命令：2）安装vim3）创建共享目录，并修改权限4）配置samba。修改samba的配置文件/etc/samba/smb.conf，将security=share，并在文件的末尾追加如下内容，5）测试。在windows实机中，通过ip访问ubuntu虚拟机，可以见到share文件夹4.1.3安装配置JDK首先，下载java开发工具包JDK。在本次试验中，我们下载的版本是jdk-7u80-linux-x64.gz。解压安装到/usr/lib/jvm/目录下，更名为java-7-sun。配置环境变量/etc/environment，使配置生效测试安装配置结果4.1.4在单节点（伪分布式）环境下运行HADOOP1)添加Hadoop用户并赋予sudo权限2)安装配置SSH切换至hadoop用户，配置密钥，使得hadoop用户能够无须输入密码，通过SSH访问localhost，测试结果：3)安装配置Hadoop首先下载Hadoop,解压缩到/opt/hadoop目录下,本次试验中我们下载的版本是hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，更改目录名称为hadoop。修改与hadoop相关的配置文件（在/opt/hadoop/conf目录下），分别是core-site.xml,hadoop-env.sh,hdsf-site.xml,mapred-site.xml。在此不一一列举。4)运行Hadoop首先格式化HDFS，启动单节点集群，通过jps查看，masterslave停止单节点集群，4.1.5在多节点（分布式）环境下运行HADOOP1)设置/etc/hosts文件实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为master，ip地址为10.5.110.223，一台作为slave，ip地址为10.5.110.207，修改两台机器的/etc/hosts文件，2)设置节点之间无密码SSH登陆验证配置SSH是否正确3)修改集群配置文件修改master的masters、slaves，修改所有节点的core-site.xml,hdsf-site.xml,mapred-site.xml，在此不一一列出。4)在master上格式化HDFS5)启动和停止集群启动集群，在master上启动HDFS后，jps结果如下：masterslave在master上启动mapreduce后，jps结果如下：masterslave停止集群4.2运行程序4.2.1在单机上运行程序（1）在Eclipse下，新建map/reduce工程（2）新建一个java类UserNameCount，编写代码（3）运行程序，结果如下：（4）在eclipse中编译好源代码后，导出程序的jar包，供在集群上使用。4.2.2在集群上运行程序（1）启动集群，通过jps命令查看master，slave上启动的服务列表，结果如下：（2）在集群环境下运行该程序jar包（UserNameCount.jar），结果如下：（3）查看集群环境下启动程序生成的结果，即output文件，结果如下：（4）数据统计结果在part-r-00000中，具体内容如下，5附件源代码如下：packagehadoop;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;publicclassUserNameCount{publicstaticclassUserNameCountMapextendsMapperLongWritable,Text,Text,IntWritable{privatefinalIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertoken=newStringTokenizer(line);while(token.hasMoreTokens()){word.set(token.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassUserNameCountReduceextendsReducerText,IntWritable,Text,IntWritable{publicvoidreduce(Textkey,IterableIntWritablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}context.write(key,newIntWritable(sum));}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);job.setJarByClass(UserNameCount.class);job.setJobName(usernamecount);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(UserNameCountMap.class);job.setReducerClass(UserNameCountReduce.class);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));job.waitForCompletion(true);}}