云计算虚拟化hadoop实验报告VIP专享

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2025 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日，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,我们采纳 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，采纳“分而治之"的基本思想，把对大规模数据集的操作，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、 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...