【hadoop实验报告】一、实验目的
本次实验旨在通过实际操作，了解和掌握Hadoop的基本架构与使用方法。通过对Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型的实践，加深对大数据处理技术的理解，提升在分布式环境下进行数据存储与计算的能力。
二、实验环境
1. 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS
2. Hadoop版本：Hadoop 3.3.6
3. Java版本：OpenJDK 8
4. 网络环境：局域网内多节点集群（单机伪分布式模式）
三、实验内容
1. Hadoop安装与配置
在本实验中，首先完成了Hadoop的安装与基本配置，包括修改`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`以及`yarn-site.xml`等核心配置文件，确保Hadoop能够正常运行。
2. HDFS操作实践
实验过程中，进行了HDFS的基本操作，如创建目录、上传文件、下载文件、查看文件内容、删除文件等。通过命令行工具`hadoop fs -ls`、`hadoop fs -put`、`hadoop fs -get`等指令，验证了HDFS的读写能力。
3. MapReduce程序编写与运行
编写了简单的WordCount程序，用于统计文本文件中各个单词出现的次数。通过编写Java代码实现Mapper和Reducer类，并打包成JAR文件，在Hadoop环境中运行，观察执行结果并分析性能表现。
四、实验过程记录
- 步骤1：启动Hadoop服务
使用`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`命令启动Hadoop的NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等组件。
- 步骤2：测试HDFS功能
在本地创建一个文本文件`input.txt`，使用`hadoop fs -put input.txt /user/hadoop/input`将文件上传至HDFS的指定路径。随后通过`hadoop fs -cat /user/hadoop/input/input.txt`查看文件内容，确认文件已成功上传。
- 步骤3：运行WordCount程序
将编写的WordCount程序打包为`wordcount.jar`，使用`hadoop jar wordcount.jar WordCount /user/hadoop/input /user/hadoop/output`命令提交作业。运行结束后，检查输出目录中的结果文件，确认统计结果正确无误。
五、实验结果与分析
实验结果显示，Hadoop能够有效地处理大规模数据集，特别是在分布式环境中，其读写速度和任务调度机制表现出良好的性能。通过WordCount程序的运行，进一步验证了MapReduce模型在数据处理方面的高效性。
此外，在实验过程中也发现了一些问题，例如Hadoop配置不当可能导致服务无法启动，或者程序逻辑错误导致运行失败。通过查阅文档和调试代码，最终解决了这些问题。
六、实验总结
本次实验使我对Hadoop系统的整体结构和工作原理有了更深入的理解，掌握了HDFS的基本操作和MapReduce编程方法。同时，也认识到在实际应用中，合理配置和优化程序是保证系统高效运行的关键。
通过此次实验，不仅提升了我的动手能力，也增强了我对大数据处理技术的兴趣和信心，为今后进一步学习和研究Hadoop及相关技术打下了坚实的基础。
七、参考文献
1. Hadoop官方文档
2. 《Hadoop权威指南》第4版
3. Ubuntu系统操作手册
4. Java编程基础教程
注：本实验报告为原创内容，基于个人实验过程撰写，未抄袭任何现有资料。
