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伪分布式安装和目录机构介绍

Hbase从入门到精通
DATAGURU专业数据分析社区 HBase 从入门到精通第一版讲师李绍华

法律声明
【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.sodocs.net/doc/594186216.html,
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第二讲 Hbase 伪分布式安装
Hbase伪分布式安装
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课程回顾
回顾了Hadoop基本原理和Hadoop生态系统 Hadoop核心组件HDFS和MapReduce Hbase是运行在Hadoop之上的NoSQL数据库 Hbase与传统RDBMS不同 Hbase的应用需要以数据为中心的设计理念 Hbase支持一张表存储大量数据，支持高吞吐量的访问 Hbase的表由rows,columns,column family组成每一行都有唯一的rowkey
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Hbase 伪分布式安装
本课内容 Hbase 安装模式介绍安装前准备 Linux安装配置 Hadoop安装配置 Hbase安装配置 Hbase HDFS目录分析
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Hbase 安装模式介绍
单机模式
– – Hbase 不使用HDFS,仅使用本地文件系统 ZooKeeper与Hbase运行在同一个JVM中
分布式模式
– 伪分布式模式
? ? 所有进程运行在同一个节点上,不同进程运行在不同的JVM当中比较适合实验测试
–
完全分布式模式
? 进程运行在多个服务器集群中
–
分布式依赖于HDFS系统，因此布署Hbase之前一定要有一个正常工作的HDFS集群
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Hbase 版本
版本介绍
– https://https://www.sodocs.net/doc/594186216.html,/jira/browse/HBASE?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projectsplugin:versions-panel&subset=-1
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安装顺序
Linux环境搭建 Hadoop环境搭建 Hbase环境搭建
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安装前准备
Linux: CentOS 6.4 JDK: jdk-7u79-linux-x64.rpm Hadoop:hadoop-2.5.2.tar.gz Hbase:hbase-1.2.3-bin.tar.gz Tools
– – – SecureCRT Notepad++ Lrzsz
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Linux 环境搭建
关闭防火墙和SELINUX 配制IP和DNS 配置主机名设置SSH免密码登录安装JDK
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Linux 环境搭建
关闭防火墙和SELINUX
– – – Service iptables stop Chkconfig iptables off Vim /etc/sysconfig/selinux
? SELINUX=enforcing -> disabled
配置IP地址和DNS
– – – vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 vi /etc/sysconfig/network vi /etc/hosts
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Linux 环境搭建
SSH免密码登录
– – – ssh-keygen –t rsa ssh-copy-id 192.168.1.11 reboot
安装SecureCRT
– – Install Configuration to linux
安装lrzsz
– Rpm –ivh lrzsz-0.12.20-22.1.x86_64.rpm
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Linux 环境搭建
安装JDK
– – – rpm –ivh jdk-7u79-linux-x64.rpm export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79. export PARH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
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Hadoop和Hbase 安装配置
安装Hadoop 安装Hbase
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Hadoop安装配置
安装hadoop
– – – – – 下载 hadoop : https://www.sodocs.net/doc/594186216.html,/releases.html 安装 tar –zxf hadoop-2.5.2.tar.gz –C ../softwares/ 配置HDFS,YARN 格式化HDFS 启动
? ? sbin/start-dfs.sh Sbin/start-yarn.sh
–
JPS 查看进程， WEB 界面查看，验证安装
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Hbase 与Java 版本
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Hbase 与Hadoop 版本
选择 Hadoop 版本对HBase部署很关键。下表显示不同HBase支持的Hadoop版本信息。基于HBase版本，应该选择合适的Hadoop版本 Hadoop version support matrix HBase-0.92.x Hadoop-0.20.205 Hadoop-0.22.x Hadoop-1.0.x Hadoop-1.1.x Hadoop-0.23.x Hadoop-2.x
S = supported and tested,支持 X = not supported,不支持 NT = not tested enough.可以运行但测试不充分
HBase-0.94.x X X S S S S
HBase-0.96 X X S S NT S
S S S NT X X
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Hbase 与Hadoop 版本
HBase0.94.x Hadoop-1.0.x Hadoop-1.1.x Hadoop-0.23.x Hadoop-2.0.x-alpha Hadoop-2.1.0-beta Hadoop-2.2.0 Hadoop-2.3.x Hadoop-2.4.x Hadoop-2.5.x Hadoop-2.6.0 Hadoop-2.6.1+ Hadoop-2.7.0 Hadoop-2.7.1+ X S S NT NT NT NT NT NT X NT X NT HBase-0.98.x (Support for Hadoop 1.1+ is deprecated.) X NT X X X S S S S X NT X NT HBase-1.0.x (Hadoop 1.x is NOT supported) X X X X X NT NT S S X NT X NT HBase-1.1.x X X X X X NT NT S S X NT X NT HBase-1.2.x X X X X X X X S S X S X S HBase-1.3.x X X X X X X X S S X S X S
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Hbase安装配置
下载解压修改hbase-env.sh
– export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
修改Hbase-site.xml
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Hbase目录分析
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Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。环境本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。网络配置假设集群所用的节点都位于同一个局域网。如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成MAC 地址，否则IP 会冲突）：

hadoop2.7.2 伪分布式安装

hadoop：建立一个单节点集群伪分布式操作安装路径为：/opt/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压hadoop: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 配置文件 1. etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 2. etc/hadoop/core-site.xml fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 hadoop.tmp.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/tmp 3. etc/hadoop/hdfs-site.xml https://www.sodocs.net/doc/594186216.html,.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/data dfs.replication 1 dfs.webhdfs.enabled true

hadoop伪分布式搭建2.0

1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1. 2. virtualbox安装出错情况 1. 2.1. 安装时直接报发生严重错误 1. 2.2. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况1 1. 2.3. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况2 1. 2.4. 安装将要成功，进度条回滚，报“setup wizard ended prematurely”错误 2. 新建虚拟机 2. 1. 创建虚拟机出错情况 2. 1.1. 配制好虚拟光盘后不能点击OK按钮 3. 安装Ubuntu系统 3. 1. 安装Ubuntu出错情况 3. 1.1. 提示VT-x/AMD-V硬件加速在系统中不可用 4. 安装增强功能 4. 1. 安装增强功能出错情况 4. 1.1. 报未能加载虚拟光盘错误 5. 复制文件到虚拟机 5. 1. 复制出错情况 5. 1.1. 不能把文件从本地拖到虚拟机 6. 配置无秘登录ssh 7. Java环境安装 7. 1. 安装Java出错情况 7. 1.1. 提示不能连接 8. hadoop安装 8. 1. 安装hadoop的时候出错情况 8. 1.1. DataNode进程没启动 9. 开机自启动hadoop 10. 关闭服务器（需要时才关） 1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1.选择hadoop安装软件中的VirtualBox-6.0.8-130520-Win

2.双击后进入安装界面，然后直接点击下一步 3.如果不想把VirtualBox安装在C盘，那么点击浏览

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现

太原理工大学硕士学位论文基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现姓名：封俊申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：胡彧 20100401

基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现摘要分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径，让人们更有效地获取信息，现在它已经深入到网络生活的每一方面，被誉为上网第一站。目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构，即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上，这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高，同时，系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求，然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外，在传统的信息检索系统中，许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果，这种搜索方式虽然实现简单，但在数据量比较大时，搜索效率非常低，导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战，在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上，总结了现有系统的优缺点，针对现有系统的不足，提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进，对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析，将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分：数据计算和数据合并。同时，应用Map/Reduce编程模型思想，把数据计算任务封装到Map函数中，把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中，并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合，因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外，系

Hadoop试题题库

1.以下哪一项不属于 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 Hadoop 可以运行的模式 2. Hado op 的作者是下面哪一位 A. Marti n Fowler B. Doug cutt ing C. Kent Beck D. Grace Hopper A. TaskTracker B. DataNode C. Secon daryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是 A. 32MB B. 64MB C. 128MB D. 256M 5.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 A. CPU 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是 _D ______ o 3.下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动 B. C. D. 网络磁盘IO 内存 6. F 列关于 A. Map Reduce B. Map Reduce C. Map Reduce D. Map Reduce Map Reduce 说法不正确的是 _ 是一种计算框架来源于google 的学术论文程序只能用 java 语言编写隐藏了并行计算的细节，方便使用

A.—次写入， B.多次写入， C.多次写入， D.—次写入，少次读少次读

7. HBase依靠 A ________ 存储底层数据。 A. HDFS B.Hadoop C.Memory D. Map Reduce 8. HBase依赖 D 提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B.Chubby C.RPC D. Map Reduce 9. HBase依赖 A 提供消息通信机制 A.Zookeeper B.Chubby C. RPC D. Socket 10.下面与 HDFS类似的框架是 A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11.关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的 A.它是NameNode的热备 B.它对内存没有要求 C.它的目的是帮助 NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间 D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 12.大数据的特点不包括下面哪一项巨大的数据量多结构化数据 A. B. C. D. 增长速度快价值密度高

对典型分布式计算技术的分析和比较

对典型分布式计算技术的分析和比较 1不同的人对于分布式计算的理解是不同的，我们可以用不同的方式定义分布式计算的具体含义。其中一种较为普遍的定义就是，分布式计算就是利用网络把成千上万台计算机连接起来，组成一台虚拟的超级计算机，并利用它们的空闲时间和存储空间来完成单台计算机无法完成的超大规模计算事务的求解。分布式计算的最早形态出现在80年代末的Intel公司。随着Internet的迅速发展和普及，分布式计算的研究在90年代后达到了高潮。 Internet技术实现了计算机硬件的连通,Web则实现了网页的连通,而分布式计算技术的目标就是实现Internet上所有资源的全面连通。它要把整个Internet整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源的全面共享,为现代信息技术开创一个新的纪元。分布式计算研究主要集中在分布式操作系统和分布式计算环境研究两个方面。但随着Internet技术的飞速发展,分布式计算的研究热点也从以分布式操作系统为中心的传统模式转换到以网络计算平台为中心的实用分布式技术,并取得了较大的成功。此外，在过去的20多年间也涌现出了大量的分布式计算技术，如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P 技术以及最近推出的WebService技术，它们在特定的范围

内都得到了广泛的应用。但是，现有的分布式计算技术都存在着一些没有解决的问题，从而也影响了分布式计算技术的使用和普及。本文力争通过介绍分布式计算技术的工作原理，以及对几种典型的分布式计算技术的分析和比较，来发现它们共同面临的一些问题。除此之外，还简要介绍了一下存储整合对解决分布式计算中出现的一些问题所起到的作用。最后对分布式计算技术的发展方向进行了探讨。下面就让我们来看一下分布式计算技术的工作原理。 2分布式计算技术的工作原理要想实现分布式计算，首先就要满足三方面的条件：第一、计算机之间需要能彼此通信;第二、需要有实施的“交通”规则(例如，决定谁第一个通过，第二个做什么，如果某事件失败会发生什么情况等);第三、计算机之间需要能够彼此寻找。只有满足了这三点，分布式计算才有可能实现。目前，一个分布式网络体系结构包括了安装了超轻量软件代理客户端系统，以及一台或多台专用分布计算管理服务器。此外，还会不断有新的客户端申请加入分布式计算的行列。当代理程序探测到客户端的CPU处于空闲时，就会通知管理服务器此客户端可以加入运算行列，然后就会请求发送应用程序包。客户端接收到服务器发送的应用程序包之后，就会在机器的空闲时间里运行该程序，并且将结果返回给管理服务器。应用程序会以屏保程序，或者直接在后台运行的方式

Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)

Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等一．安装环境简介根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示：（1）网络拓补图如六所示：图六完全分布式网络拓补图（2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。（3）软件要求操作系统64位版本:

并且所有机器均需配置SSH免密码登录。二． Hadoop集群安装部署目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名）实验环境搭建平台如图七所示：

在windows下安装hadoop

在windows下通过安装cygwin模拟linux环境，然后再安装hadoop，是一种简单方便的方式。首先是搭建cygwin环境：一、安装cygwin 二、安装sshd服务三、启动sshd服务四、配置ssh无密码登录一、此处无话可说，按照网上的文档，选择必要的组件即可。二、 1 以管理员身份运行cygwin 2 输入：ssh-host-config 有关键的两步：*** Query: Do you want to use a different name? (yes/no)选择yes *** Query: Create new privileged user account 'cyg_server'? (yes/no) 选择yes 创建的用户名最好为新的用户名，密码最好与windows用户的密码一致三、在开始菜单运ervices.msc或其他手段进入服务列表，找到cygwin sshd服务，查看属性是否为上一步的用户名登陆的，否则更改之。此时可能不能启动，需要在计算机右击“管理”，用户和组的管理中将上面的用户加入管理员的组，即授予管理员权限。四、此时使用ssh服务，即输入：ssh localhost会要求输入密码，若显示为“last login:......”则说明已经正确安装ssh服务并且可以启动。接下来是配置ssh的无密码登陆： 1输入：ssh-keygen （一直回车，一般是三次回车） 2 输入：cd ~/.ssh 3 输入：cp id_rsa.pub authorized_keys 此时输入exit退出cygwin，再次以管理员身份进入cygwin，输入ssh localhost，若没有要求输入密码便显示“last login.....”则说明成功了。接下来是安装Hadoop：一、安装JDK 二、下载hadoop及配置hadoop环境三、格式化namenode 四、启动hadoop

Hadoop试题试题库

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop 的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce 是一种计算框架 B. MapReduce 来源于google 的学术论文 C. MapReduce 程序只能用java 语言编写 D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D____。 A．一次写入，少次读 B．多次写入，少次读 C．多次写入，多次读 D．一次写入，多次读

7. HBase 依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 8. HBase 依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce 9. HBase 依赖___A___提供消息通信机制 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. Socket 10. 下面与HDFS类似的框架是___C____？ A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11. 关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。 A. 它是NameNode 的热备 B. 它对内存没有要求 C. 它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志，减少NameNode 启动时间 D. SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点 12. 大数据的特点不包括下面哪一项___D___。 A. 巨大的数据量 B. 多结构化数据 C. 增长速度快 D. 价值密度高 HBase测试题 9. HBase 来源于哪一项？ C

Hadoop分布式文件系统架构和设计

Hadoop分布式文件系统：架构和设计引言....................................... 错误!未指定书签。一前提和设计目标.......................... 错误!未指定书签。 1 hadoop和云计算的关系................. 错误!未指定书签。 2 流式数据访问.......................... 错误!未指定书签。 3 大规模数据集.......................... 错误!未指定书签。 4 简单的一致性模型...................... 错误!未指定书签。 5 异构软硬件平台间的可移植性............ 错误!未指定书签。 6 硬件错误.............................. 错误!未指定书签。二HDFS重要名词解释...................... 错误!未指定书签。 1 Namenode........................... 错误!未指定书签。 2 secondary Namenode................ 错误!未指定书签。 3 Datanode............................ 错误!未指定书签。 4 jobTracker........................... 错误!未指定书签。 5 TaskTracker.......................... 错误!未指定书签。三HDFS数据存储........................... 错误!未指定书签。 1 HDFS数据存储特点..................... 错误!未指定书签。 2 心跳机制.............................. 错误!未指定书签。 3 副本存放.............................. 错误!未指定书签。 4 副本选择.............................. 错误!未指定书签。 5 安全模式.............................. 错误!未指定书签。四HDFS数据健壮性......................... 错误!未指定书签。

分布式系统概述

分布式系统是建立在网络上的软件系统。由网络中的多个节点组成，作为整体向用户提供资源，对用户透明，数据文件存放于不同的存储节点上，而管理者可以任意添加或者删除节点，可以支持大规模的节点扩展以及PB级的数量存储。 [17]目前大多数分布式系统的基本架构都是基于client/server模式，架构如图2-1所示：图2-1分布式系统的基本架构图当前比较流行的分布式系统有GFS、Hadoop、FastDFS、Lustre、MooseFS、等等。 1)GFS（Google File System）是由Google公司开发的分布式系统，GFS的整体结构也是基于C/S结构，在数据存储方面GFS有别于以往的文件系统。在传统的存储概念上，几个G的文件可以算作一个大文件，但在GFS中，这种大小的数据文件是大量的。而且提供了一个比以往的文件体统更强的容错性能，因为系统是由大量的廉价的商业级别的机器构成，在使用中不能保证其长时间运行中完美的可靠性，所以把系统的各种部件发生错误的情况当做一种常态，而不像以往的系统将此列入特殊的故障情况。GFS文件系统由一个Master节点和多个Chunk 节点组成,。Master节点主要完成对文件系统元数据的维护工作，数据块的存储则由数量巨大的Chunk节点完成。GFS的数据读写流程是首先客户端与Master 节点通信，以获取文件的元数据信息，通过元数据信息找到存储该数据块的Chunk节点，之后同Chunk节点进行通信,完成数据的读写操作。由于GFS分布式系统是Google公司根据自身的搜索业务而设计的，所以并不具备通用性，同时主从式的系统架构存在着Master节点的性能瓶颈和单点失效问题。 2)Lustre是由SUN公司开发和维护的一个规模大、安全可靠、具备高可用性的分布式系统，该名字的由来因为该系统的设计是基于Linux和Clusters两个概念的，该分布式文件系统解决了传统文件系统处理不好的大数据存储问题，在高性

基于Hadoop的分布式文件系统

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/594186216.html, 基于Hadoop的分布式文件系统作者：陈忠义来源：《电子技术与软件工程》2017年第09期摘要HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统，Hadoop分布式文件系统具有方便、健壮、可扩展性、容错性能好、操作简单、成本低廉等许多优势。。深入了解HDFS的工作原理对在特定集群上改进HDFS的运行性能和错误诊断都有极大的帮助。本文介绍了HDFS的主要设计理念、主要概念及其高可靠性的实现等。【关键词】Hadoop 分布式文件系统 Hadoop是新一代的大数据处理平台，在近十年中已成为大数据革命的中心，它不仅仅承担存储海量数据，还通过分析从中获取有价值信息。进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）运应而生，它是Hadoop的底层实现部分，存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 1 HDFS的设计理念面对存储超大文件，Hadoop分布式文件系统采用了流式数据访问模式。所谓流式数据，简单的说就是像流水一样，数据一点一点“流”过来，处理数据也是一点一点处理。如果是全部收到数据以后再进行处理，那么延迟会很大，而且会消耗大量计算机内存。 1.1 存储超大文件这里的“超大文件”通常达到几百GB甚至达到TB大小的文件。像大型的应用系统，其存储超过PB级数据的Hadoop集群比比皆是。 1.2 数据访问模式最高效的访问模式是一次写入、多次读取。HDFS的构建思路也是这样的。HDFS存储的数据集作为Hadoop的分析对象。在数据集生成以后，采用各种不同分析方法对该数据集进行长时间分析，而且分析涉及到该数据集的大部分数据或者全部数据。面对庞大数据，时间延迟是不可避免的，因此，Hadoop不适合运行低时间延迟数据访问的应用。 1.3 运行在普通廉价的服务器上 HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。

分布式计算课程报告

实验环境： Win7或者Win XP都可以，但是要安装VS2008以上版本。因为要实现分布式，形成多线程，电脑至少是双核系统。本次试验用的编程语言是C#，主要用的是OpenMp实现多核开发技术。 OpenMp简单介绍： OpenMP起源于ANSI X3H5标准，它具有简单、移植性好和可扩展等优点，是共享存储系统编程的一个工业标准。OpenMP使用Fork-Join并行执行模型。支持增量并行化(Incremental Parallelization) 。实际上OpenMP并不是一门新的语言，它是对基本语言（如Fortan77、Fortan90、C、C++等）的扩展。OpenMP规范中定义的编译制导(Compiler Directive)、运行库(Runtime Library)和环境变量(Environment Variables)，能够使用户在保证程序的可移植性的前提下，按照标准将已有的串行程序逐步并行化。制导指令是对程序设计语言的扩展，进一步提供了对并行区域、工作共享、同步构造的支持，并且支持数据的共享和私有化。这样，用户对串行程序添加制导指令的过程，就类似于进行显式并行程序设计。运行库和环境变量，使得用户可以调整并行程序的执行环境。OpenMP的提出，是希望遵循该并行编程模型的并行程序，可以在

不同的产商提供的共享存储体系结构间比较容易地移植。实际上，已经有许多硬件和软件供应商提供支持OepnMP的编译器，如DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI、及U.S.DOE ASCI program等，并且包括了Linux,UNIX和Windows等多种操作系统平台。目前，Fortran77、Fortran90、C、C++语言的实现规范已经完成。 OpenMp并行编程模型：首先，OpenMP是基于线程的并行编程模型(Programming Model)，一个共享存储的进程由多个线程组成，OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例；其次，OpenMP是一个外部的编程模型，而不是自动编程模型，它能够使程序员完全控制并行化，OpenMP使用Fork-Join并行执行模型。所有的OpenMP 程序开始于一个单独的主线程（Master Thread）。主线程会一直串行的执行，直到遇见第一个并行域(Parallel Region)才开始并行执行。接下来的过程如下： ①Fork:主线程创建一队并行的线程，然后，并行域中的代码在不同的线程队中并行执行； ②Join:当主线程在并行域中执行完之后，它们或被同步或被中断，最后只有主线程在执行。实际上，所有OpenMP的并行化，都是通过使用嵌入到C/C++或Fortran源代码中的编译制导语句来达到的。并且，一个OpenMP 应用编程接口(API)的并行结构可以嵌入到别的并行结构中去。应用

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.sodocs.net/doc/594186216.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.sodocs.net/doc/594186216.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)

实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式

实验报告封面课程名称： Hadoop大数据处理课程代码： JY1124 任课老师：宁穗实验指导老师: 宁穗实验报告名称：实验3 Hadoop安装与配置2 学生：学号：教学班：递交日期：签收人：我申明，本报告的实验已按要求完成，报告完全是由我个人完成，并没有抄袭行为。我已经保留了这份实验报告的副本。申明人(签名): 实验报告评语与评分：评阅老师签名：

一、实验名称：Hadoop安装与配置二、实验日期：2015年9 月25 日三、实验目的： Hadoop安装与配置。四、实验用的仪器和材料：安装环境:以下两个组合之一 1.硬件环境：存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部系统环境：windows 、linux或者mac os x 软件环境：运行vmware或者virtualbox (2) 存ddr 1g及以上的主机两部及以上五、实验的步骤和方法：本次实验重点在ubuntu中安装jdk以及hadoop。一、关闭防火墙 sudo ufw disable iptables -F 二、jdk的安装 1、普通用户下添加grid用户

2、准备jdk压缩包，把jdk压缩包放到以上目录（此目录可自行设置） 3、将jdk压缩包解压改名改名为jdk：mv jdk1.7.0_45 jdk 移动到/usr目录下：mv jdk /usr（此目录也可自行设置，但需与配置文件一致）4、设置jdk环境变量此采用全局设置方法，更改/etc/profile文件 sudo gedit /etc/profile 添加（根据情况自行设置） export JA VA_HOME=/usr/jdk export JRE_HOME=/usr/ jdk/jre export CLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PA TH=$JA V A_HOME/bin: $JRE_HOME/ bin: $PATH 然后保存。 5、检验是否安装成功 java -version 二、ssh免密码 1、退出root用户，su grid 生成密钥 ssh-keygen –t rsa

基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证

毕业设计（论文）中文题目:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证英文题目:Setuping and verification distributed storage platform based on hadoop 学院：计算机与信息技术专业：信息安全学生姓名：学号：指导教师： 2018 年06 月01 日 1

任务书题目：基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证适合专业：信息安全指导教师（签名）：毕业设计（论文）基本内容和要求：本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现Hadoop多节点分布式计算系统。基本原理及基本要求如下： 1.实现一个NameNode NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。 2。实现若干个DataNode DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。 DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。具体设计模块如下：

分布式系统概述与云计算

分布式系统概述与云计算软件专业09-1班李天（20）指导教师：胡晓宏摘要随着社会的信息化和互联网的发展，分布式系统的重要性日益提高。本文将从分布式系统的产生、发展、演变谈起，并展望分布式系统的未来，并着重谈分布式系统的主要应用：云计算。关键词：分布式系统云计算引言分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。其基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中。（网格计算是分布式计算的一种。通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的闲置资源（CPU、磁盘空间等），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，以解决大规模的计算问题。网格计算的焦点在于支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。）概述分布式：分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。世界上第一个分布式数据库系统SDD-1 是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机／服务器模式发展。

分布式系统，顾名思义，为操作系统的一种类型，是传统操作系统思想的变革。分布式操作系统安装在整个分布系统里面，其中任何一台也可以安装有自己的本地操作系统。分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。它和集中式操作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。分布式系统主要分为以下几类：分布式软件系统，分布式文件系统，分布式数据库系统。分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来操纵这些结点上的子数据库。分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。 1.分布式数据库系统发展其原因（1）它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。（2）如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。（3）均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。

hadoop安装最终版

一．在Microsoft Windows XP操作系统下,安装Ubuntu 8.04 lts server版本+ xubuntu桌面到VMware虚拟机上 1.下载ubuntu server 及xubuntu 1)Ubuntu 8.04 server: http://119.147.41.16/down?cid=A97349CDC5DF51672F26FCABACBF5BC5AF9AF89D &t=2&fmt=&usrinput=ubuntu 8.04&dt=1&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 2)Xubuntu: 可不下，不用桌面 http://119.147.41.16/down?cid=DADD7F929F5F442A7881C2B382865468B70B8AA5 &t=2&fmt=&usrinput=xubuntu&dt=1002002&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 3)VMware http://119.147.41.16/down?cid=9BAA5720718DE23B4F7312C915E8028E71779B39 &t=2&fmt=-1&usrinput=Vmware&dt=2056000&redirect=no 2.本人硬件环境(参考) CPU: 2 core 4.12G Memory: 2G ddr3 Mainboard Chip : Intel p43d3 Graphic Chip : N Geoforce 9600gs0 3.本人软件环境(参考) OS : Microsoft windows xp sp3 VM: vmware5.5.1.19175 Linux: Ubuntu linux 8.04 lts server(iso) + xubuntu (ISO) 4.设置虚拟环境 1)安装VMware ：略(出现警告仍然继续，sn: E8HFE-5MD6N-F25DC-4WRNQ, 可不汉化) 2)打开VMware Workstation软件，点击“file”菜单，选择“new”－“virtual machine” 命令 3)弹出新建虚拟机向导，点击“下一步”按钮 4)在“virtual machine configuration”中，选择第二项“custom”单选项目，点击 “下一步”按钮 5)在“virtual machine format”中，选择第一项“new - Workstation 5”单选项目，点击“下一步”按钮 6)之后将询问虚拟机的操作系统，我们在“guest operating system”中选择“Linux”，在下面的版本中选择“Ubuntu”，点击“下一步”按钮 7)这时询问虚拟机的名称和保存目录，请根据自己的需要进行设置。在此我使用 d:\\My Virtual Machines\Ubuntu，点击“下一步”按钮 8)虚拟处理器数，选择“one”，点击“下一步”按钮。（我是双核心处理器，所以有这个项目） 9)这时提示分配虚拟机内存，请根据自己物理内存实际情况进行设置，建议至少分配128MB内存，如果物理内存数量允许，推荐设置256MB内存。我的物理内存是2GB，在此我使用虚拟机推荐的内存数量384MB，点击“下一步”按钮 10)网络连接类型。如果不想让虚拟机访问，请选择“不使用网络连接”。如果需要访问网络，请根据自己的情况设置，在此我推荐使用第二项“NAT”，这个选项让虚拟机使用宿主计算机的IP访问网络，宿主计算机将共享网络给虚拟机。点击“下一步”按钮