云计算虚拟化hadoop实验报告(共26页).doc
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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
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