华南理工：Hadoop编程实战与云计算配置教程

本篇实验报告是华南理工大学计算机科学与技术专业学生骆明楠针对《高性能计算与云计算》课程所完成的关于Hadoop编程操作的实践作业。实验的主要目的是让学生掌握如何在Linux环境下安装、配置和使用Hadoop，这个分布式计算框架，以实现高性能云计算。 实验内容分为几个关键部分： 1. **安装配置Hadoop环境**： - 学生首先创建了一个名为hadoop的新用户，并通过`sudo adduser`命令赋予root权限。这确保了Hadoop进程将以安全的身份运行。 - 接着，学生登录到hadoop用户，安装SSH服务器（OpenSSH）以便在集群间进行安全通信。他们启动SSH服务，配置无密码登录，并将其公钥添加到authorized_keys中，简化远程访问。 - 安装Java Development Kit (JDK) 是Hadoop运行的基础，学生下载并解压JDK，将其环境变量添加到系统中，以验证安装成功。 2. **Hadoop的安装**： - 学生下载Hadoop 2.7版本的压缩包，解压并调整文件权限，确保所有文件归属于hadoop用户。这是为了遵循Hadoop的最佳实践，以避免权限冲突。 3. **配置Hadoop环境变量**： - 学生设置HADOOP_INSTALL环境变量指向Hadoop的安装目录，这是后续运行Hadoop程序所必需的。同时，他们还会修改Hadoop的相关配置文件，如核心配置文件（core-site.xml）和名称节点配置文件（hdfs-site.xml），这些配置对Hadoop集群的运行至关重要。 4. **实战应用：WordCount示例**： - 实验的核心部分是运行WordCount示例程序，这是一个常见的Hadoop MapReduce任务，用于统计文本文件中单词的出现频率。学生将在Eclipse这样的集成开发环境（IDE）中编写程序，然后将程序编译并部署到Hadoop集群上执行。 通过这次实验，骆明楠不仅熟悉了Hadoop的基本操作，还了解了如何在实际场景中利用Hadoop处理大规模数据，提高计算效率。这为他日后在IT行业中进行大数据处理和分布式计算项目打下了坚实的基础。