Hadoop框架之HDFS的shell操作
(完整版)hadoop常见笔试题答案
Hadoop测试题 一．填空题，1分（41空），2分（42空）共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为：core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块 中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分，即namenode 与datanode 。一般来说，一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护，并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发 送给client ，由client 直接与datanode 进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元，默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode 报告错误，并 请求namenode 排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败，那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息，并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ，并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为：hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为：start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为：start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为：stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录（如：/a/b/c）的命令为：hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为：hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是：Hadoop common 、HDFS 、
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.wendangku.net/doc/c316536026.html,/view/391
hadoop基本命令_建表-删除-导数据
HADOOP表操作 1、hadoop简单说明 hadoop 数据库中的数据是以文件方式存存储。一个数据表即是一个数据文件。hadoop目前仅在LINUX 的环境下面运行。使用hadoop数据库的语法即hive语法。（可百度hive语法学习） 通过s_crt连接到主机。 使用SCRT连接到主机，输入hive命令，进行hadoop数据库操作。 2、使用hive 进行HADOOP数据库操作
3、hadoop数据库几个基本命令 show datebases; 查看数据库内容; 注意：hadoop用的hive语法用“;”结束，代表一个命令输入完成。 usezb_dim; show tables;
4、在hadoop数据库上面建表； a1: 了解hadoop的数据类型 int 整型; bigint 整型，与int 的区别是长度在于int; int，bigint 相当于oralce的number型，但是不带小数点。 doubble 相当于oracle的numbe型,可带小数点； string 相当于oralce的varchar2(),但是不用带长度； a2: 建表，由于hadoop的数据是以文件有形式存放，所以需要指定分隔符。 create table zb_dim.dim_bi_test_yu3(id bigint,test1 string,test2 string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; --这里指定'\t'为分隔符 a2.1 查看建表结构: describe A2.2 往表里面插入数据。 由于hadoop的数据是以文件存在，所以插入数据要先生成一个数据文件，然后使用SFTP将数据文件导入表中。
hadoop练习题--带答案
Hadoop 练习题姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存
7.关于SecondaryNameNode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 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？ a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode √
Hadoop 集群基本操作命令-王建雄-2016-08-22
Hadoop 集群基本操作命令 列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help （注：一般手动安装hadoop大数据平台，只需要创建一个用户即可，所有的操作命令就可以在这个用户下执行；现在是使用ambari安装的dadoop大数据平台，安装过程中会自动创建hadoop生态系统组件的用户，那么就可以到相应的用户下操作了，当然也可以在root用户下执行。下面的图就是执行的结果，只是hadoop shell 支持的所有命令，详细命令解说在下面，因为太多，我没有粘贴。） 显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name （注：可能有些命令，不知道什么意思，那么可以通过上面的命令查看该命令的详细使用信息。例子： 这里我用的是hdfs用户。） 注：上面的两个命令就可以帮助查找所有的haodoop命令和该命令的详细使用资料。
创建一个名为 /daxiong 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /daxiong 查看名为 /daxiong/myfile.txt 的文件内容$ bin/hadoop dfs -cat /hadoop dfs -cat /user/haha/part-m-00000 上图看到的是我上传上去的一张表，我只截了一部分图。 注：hadoop fs <..> 命令等同于hadoop dfs <..> 命令（hdfs fs/dfs）显示Datanode列表 $ bin/hadoop dfsadmin -report
$ bin/hadoop dfsadmin -help 命令能列出所有当前支持的命令。比如： -report：报告HDFS的基本统计信息。 注：有些信息也可以在NameNode Web服务首页看到 运行HDFS文件系统检查工具(fsck tools) 用法：hadoop fsck [GENERIC_OPTIONS]
Hadoop 100道面试题及答案解析
3.6 误） 3.7Hadoop支持数据的随机读写。（错） (8) NameNode负责管理metadata，client端每次读写请求，它都会从磁盘中3.8 读取或则会写入metadata信息并反馈client端。（错误） (8) NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。（个人认为正确，欢迎提出其它意见） (9) 3.9 3.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。（有分歧） (9) Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）9 3.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误） (9) hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。（错误） (9) Hadoop默认调度器策略为FIFO（正确） (9) 100道常见Hadoop面试题及答案解析 目录 1单选题 (5) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。 (5) HDfS中的block默认保存几份？ (5) 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ (5) Hadoop作者 (6) HDFS默认Block Size (6) 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈： (6) 关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ (6) 2 3多选题 (7) 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 下列哪项可以作为集群的管理？ (7) 配置机架感知的下面哪项正确： (7) Client端上传文件的时候下列哪项正确？ (7) 下列哪个是Hadoop运行的模式： (7) Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？ (7) 判断题 (8) 3.1 3.2 3.3 Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确） (8) Block Size是不可以修改的。（错误） (8) Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。（错误） 8 3.4如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。（错误） (8) 3.5Cloudera CDH是需要付费使用的。（错误） (8) Hadoop是Java开发的，所以MapReduce只支持Java语言编写。（错 8
Hadoop命令大全
Hadoop命令大全 Hadoop配置： Hadoop配置文件core-site.xml应增加如下配置，否则可能重启后发生Hadoop 命名节点文件丢失问题：
1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统： $ bin/hadoop namenode -format 6、在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS： $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce： $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves 文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS： $ bin/stop-dfs.sh bin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。 9、在分配的JobTracker上，运行下面的命令停止Map/Reduce： $ bin/stop-mapred.sh bin/stop-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止TaskTracker守护进程。 10、启动所有 $ bin/start-all.sh 11、关闭所有 $ bin/stop-all.sh DFSShell 10、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 11、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 12、查看名为 /foodir/myfile.txt 的文件内容 $ bin/hadoop dfs -cat /foodir/myfile.txt
hadoop常用算法例子解读
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最全面试题整理(附目录)
Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份？ a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务，软件启动之后JobTracker 接收Job，负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上，并监控它们，如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案：B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案：C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机
面试必过——50个最受欢迎的Hadoop面试问题
50个最受欢迎的Hadoop面试问题 您是否打算在大数据和数据分析领域找到工作？您是否担心破解Hadoop面试？ 我们整理了一份方便的Hadoop面试问题清单。您可能具有关于软件框架的丰富知识，但是在短短的15分钟面试环节中无法测试所有这些知识。因此，面试官会问您一些特定的大数据面试问题，他们认为这些问题易于判断您对主题的了解。 立即注册：Hadoop基础在线培训课程 Hadoop面试的前50名问答 当前，与大数据相关的工作正在增加。五分之一的大公司正在迁移到大数据分析，因此现在是时候开始申请该领域的工作了。因此，我们不需再拖延地介绍Hadoop面试的前50名问答，这将帮助您完成面试。 Hadoop基本面试问题 这些是您在大数据采访中必将面对的最常见和最受欢迎的大数据Hadoop采访问题。通过准备这些Hadoop面试问题，无疑会给您带来竞争优势。 首先，我们将重点关注人们在申请Hadoop相关工作时遇到的常见和基本的Hadoop 面试问题，无论其职位如何。
1. Hadoop框架中使用了哪些概念？ 答：Hadoop框架在两个核心概念上起作用： ?HDFS：Hadoop分布式文件系统的缩写，它是一个基于Java的文件系统，用于可扩展和可靠地存储大型数据集。HDFS本身在主从架构上工作，并以块 形式存储其所有数据。 ?MapReduce：这是用于处理和生成大型数据集的编程模型以及相关的实现。 Hadoop作业基本上分为两个不同的任务作业。映射作业将数据集分解为键 值对或元组。然后，reduce作业获取map作业的输出，并将数据元组合并 为较小的元组集。 2.什么是Hadoop？命名Hadoop应用程序的主要组件。 答：Hadoop是“大数据”问题的解决方案。Hadoop被描述为提供许多用于存储和处理大数据的工具和服务的框架。当难以使用传统方法进行决策时，它在大数据分析和制定有效的业务决策中也起着重要作用。 Hadoop提供了广泛的工具集，可以非常轻松地存储和处理数据。以下是Hadoop的所有主要组件：
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
hadoop基本操作指令
Hadoop基本操作指令 假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/admin/hadoop，默认认为Hadoop环境已经由运维人员配置好直接可以使用 启动与关闭 启动Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/stop-all.sh 文件操作 Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。 查看文件列表 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。 我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron 创建文件目录 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir 删除文件 删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete 删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
基于Hadoop的云计算算法研究
基于Hadoop 的云计算算法研究 辛大欣，屈伟 （西安工业大学陕西西安710021） 摘要：随着科技技术的发展，数据呈现几何级的增长，面对这个情况传统存储服务无法满足复杂数据慢慢地暴露出来，传统的存储计算服务不仅浪费着极大的资源，还对于环境有着极大的不利影响。在这个大环境下云计算应势而生。本论文将针对目前的存储服务无法满足复杂数据的问题，研究云存储中的任务调度技术。通过与Hadoop 平台结合的试验对于现有的三种算法进行算法的实现过程的研究以及结果的对比。关键词：云计算；数据存储；任务调度技术；低碳节能中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2013）03-0033-03 Cloud computing algorithm research based on Hadoop XIN Da -xin ，QU Wei （Xi ’an Technological University ，Xi ’an 710021，China ） Abstract:With the development of technologies ，data exponentially growth ，face the situation of traditional storage service can not satisfy the complicated data slowly emerged ，the traditional storage calculation service is not only a waste of a great resource ，but also for the environment has a great adverse effects.In the environment of cloud computing should situation and unripe.This paper will analyze the current storage service can not satisfy the complicated data ，study the cloud task scheduling technology.With the Hadoop platform with experiment for three kinds of existing algorithm algorithm implementation process and research results. Key words:cloudcomputing ；virtualization ；taskscheduling algorithms ；low -carbon energy 收稿日期：2012-09-24 稿件编号：201209170 作者简介：辛大欣（1966—），男，陕西西安人，硕士，副教授。研究方向：计算机网络，人工智能，云计算。 随着信息技术的不断提高，信息和数据呈现几何级的增长，大量的数据需要处理。在这种环境下，单点存储的问题已逐步暴露。 区域问题：单点存储，使用户在外出需要克服相当大的网络延迟访问服务。同时，为了方便维修，升级等问题使得存储数据选择的位置变得相对困难。 灾难恢复问题：当系统崩溃后必须被恢复时，如果数据存储备份被破坏将导致灾难性的后果。假如盲目地支持多个备份，不仅本身就是一种资源浪费，而且多个数据备份之间的一致性和可用性也是一个棘手的问题。 可扩展性问题：单点存储在可扩展性方面有很多问题。每个额外需要增加的功能或者服务都需要重新对硬件软件的结构进行重新设计和配置。同时对于硬件的更新也会带来巨大的麻烦。 管理费用：单点存储需要很多额外的管理开销，如机房，服务集群功率消耗，以及专门的数据管理开销和人员的培训费用。据统计仅数据中心的碳排放量占碳的总排放量百分之二，排放量达到约35000000吨每年。 有些公司电力成本每年超过硬件投资。在电力分配中，服务器设备占52%的总能源消耗，冷却系统和电力系统各38%和9%，只有1%的照明系统。面对这种严峻的形势下，构 建节能绿色数据中心已成为焦点。 云计算在节约能源方面的特点正好符合了”低碳节能”的思想。 1）通过使用云计算，提高了设备的利用资源，减少数据 中心能耗，同时避免经济损失造成的闲置设备。云“自我服务”的计算架构将大大降低成本和管理，可以节省资源。 2）使用公共云服务，企业只需购买云计算服务，根据自 己的需要，不需要购买电脑设备，尤其是不需要购置管理服务和数据中心的服务器，从而达到节约能耗的目的。 3）使用云桌面终端接入，没有笨重的机箱和风扇声。减 少功率消耗，减少热量，每个用户平均耗电量小于25瓦，大大降低了能源消耗，每年可节省近70%的电力供应。 从上面可以看出云计算可以解决目前单点存储的局限性以，而且对于资源的节约有很好的效果。下面对于云计算中的3种方法进行研究。 1 在Hadoop 云计算框架中的调度算法 1.1 FIFO 算法 FIFO 调度算法中所有的用户任务都被提交到一个队列 中，然后由TaskTracker 按照任务的优先级（比如提交时间的 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第21卷 Vol.21 第3期No.32013年2月Feb.2013 －33－
Hadoop 学习笔记
Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，
hadoop练习题--带答案
Hadoop练习题 姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode√ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler
b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存 7.关于SecondaryNameNode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 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？a)1 b)2√ c)3 d)4
9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（withindex）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode
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