测试Job 序号 任务名称 任务一 准备MapReduce输入文件 任务二 将输入文件上传到HDFS 任务三 运行MapReduce程序测试Job 任务一 准备MapReduce输入文件 在master主节点，使用 root 用户登录，然后切换为 hadoop用户 [root@master ~]# su – hadoop --从root用户切换为hadoop身份 [hadoop@master ~]$ 创建新文件：wc.input 作为 MapReduce输入文件，输入以下内容，然后保存文件 [hadoop@master ~]$ vi wc.input hadoop mapreduce hive spark hbase spack storm sqoop hadoop hive spark hadoop 查看输入的文件内容 [hadoop@master ~]$ more wc.input 任务二 将输入文件上传到HDFS 在master主节点，使用 root 用户登录，然后切换为 hadoop用户 [root@master ~]# su – hadoop --从root用户切换为hado

规划Hadoop大数据平台集群 Hadoop集群的三种模式 单机模式 在单机上运行。 没有分布式文件系统，直接读写本地操作系统。 伪分布模式 在单机上运行。 使用分布式文件系统。 hadoop集群只有一个节点，因此hdfs的块复制将限制为单个副本。 在单个节点上运行NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、SeconderyNameNode 这5个进程。 完全分布模式 在多个节点上运行。 使用分布式文件系统。 在不同的节点上运行NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、SeconderyNameNode 这5个进程中的某几个。 在一台服务器上使用虚拟机软件虚拟所有的节点，也属于完全分布模式，在一些数据量比较少的公司集群就是这样部署的。 完全分布模式Hadoop大数据平台集群 - 服务器角色规划 Master （IP：192.168.128.128） Slave1 （IP：192.168.128.129） Slave2 （IP：192.168.128.130） NameNode SecondaryNameNo

Hadoop基础环境配置 基础环境配置 序号 任务名称 任务一 安装集群主节点 任务二 配置集群主机映射表 任务三 关闭防火墙与SELinux 任务四 安装JDK 任务五 安装时间同步服务（chrony） 任务六 克隆或复制集群从节点 任务七 新建Hadoop用户 任务八 配置SSH无密钥登录（master为主节点） 任务一 安装集群主节点 创建一台虚拟机。在虚拟机软件VMWare Workstation中创建一台服务器，作为集群主节点，服务器主要硬件配置：2CPU、2G内存、20G硬盘，网络模式：NAT。 安装CentOS操作系统。在master 主节点服务器上安装CentOS 7操作系统，设置超级用户root的密码，安装完成之后设置主机名为：master。 使用 ip 命令获得master主节点服务器的IP地址、路由、域名服务器等信息。 使用远程终端软件（如：SecureCRT等）远程登录master主节点服务器。 配置好主节点服务器的静态IP地址，如：192.168.128.128。 安装完成之后，在虚拟机软件VMWare Workstation中创建一个快照。 任务二 配置集群

HDFS配置、启动与验证 HDFS配置、启动与验证 序号 任务名称 任务一 Hadoop安装及JDK环境变量配置 任务二 HDFS组件参数配置 任务三 配置Hadoop环境变量 任务四 分发Hadoop文件 任务五 NameNode格式化 任务六 启动HDFS集群 任务七 验证HDFS集群 任务一 Hadoop安装及JDK环境变量配置 所有节点，使用 root 用户登录，修改 /opt 的权限 # chmod 777 /opt --修改 /opt 文件夹的权限，使得 hadoop用户可读写 主节点使用 hadoop 用户登录 [root@master ~]# su – hadoop --从root用户切换为hadoop身份 通过 SecureCRT 软件上传 Hadoop安装文件到 /opt 目录，再由hadoop用户解压 [hadoop@master ~]$ cd /opt [hadoop@master opt]$ tar –zxvf hadoop-2.8.5.tar.gz 配置JDK环境变量，修改 hadoop解压缩后 etc 目录下的 hadoop-env.sh、mapred-e

原生大数据平台构建与应用

传统的分布式新能源智能服务平台信息检索精准度差，服务效率低。为了解决上述问题，基于云架构研究了一种新的分布式新能源智能服务平台，利用网络将多个小型发电站连接到一起，集中调配，同时提高能源利用的广度和深度。通过数据挖掘、数据处理、数据采集和传输、数据采集网关四个领域构建服务平台结构，设定采集功能、存储功能、显示功能。为验证平台的有效性，设定对比实验，结果表明，基于云架构构建的分布式新能源智能服务平台具有宽幅兼容、实时监测、智能分析、准确预测的优势，整体性能优于传统智能服务平台。

信息化平台构建解决方案

基于物联网技术的物流园区供应链集成管理平台构建

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Unity3D 的化学虚拟实验教学平台构建