大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS

实验名称

实战HDFS

实验性质

(必修、选修)

必修

实验类型(验证、设计、创新、综合)

综合

实验课时

2

实验日期

2023.10.23-2023.10.27

实验仪器设备以及实验软硬件要求

专业实验室(配有centos7.5系统的linux虚拟机三台

实验目的

1. 理解HDFS体系架构。

2. 理解HDFS文件存储原理和数据读写过程。

3. 熟练掌握HDFS Web UI界面的使用。

4. 熟练掌握HDFS Shell常用命令的使用。

5. 熟练掌握HDFS项目开发环境的搭建。

6. 掌握使用HDFS Java API编写HDFS文件操作程序。

实验内容(实验原理、运用的理论知识、算法、程序、步骤和方法)

1.启动全分布模式Hadoop集群,守护进程包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager和JobHistoryServer。

此时使用jps查看各个节点端口的启用情况:

主节点:大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第1张图片

从节点:大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第2张图片

2.查看HDFS Web界面。大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第3张图片

3.练习HDFS Shell文件系统命令和系统管理命令。

查看文件目录:

hdfs dfs -ls <路径>

上传文件:

hdfs dfs -put

这个命令可以将本地文件上传到HDFS1。

下载文件:

hdfs dfs -get

这个命令可以将HDFS的文件下载到本地1。

创建目录:

hdfs dfs -mkdir <路径>

这个命令可以在HDFS中创建新的目录1。

删除文件:

hdfs dfs -rm <路径>

这个命令可以删除HDFS中的文件1。

查看安全模式状态:

hdfs dfsadmin -safemode get

这个命令可以查看HDFS的安全模式状态

以上就是一些基本的HDFS Shell命令,你可以通过这些命令来操作HDFS文件系统。

4.在Hadoop集群主节点上搭建HDFS开发环境Eclipse。

大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第4张图片

5.使用HDFS Java API编写HDFS文件操作程序,实现上传本地文件到HDFS的功能,采用本地执行和集群执行的两种执行方式测试,观察结果。大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第5张图片

6.使用HDFS Java API编写HDFS文件操作程序,实现查看上传文件在HDFS集群中位置的功能,采用本地执行和集群执行的两种执行方式测试,观察结果。

   单击Eclipse工具栏中的Run按钮,直接运行UploadFile,执行结果如图2-32所示。从图2-32中可以看出,在/root/eclipse-workspace/HDFSExample目录下增加一个“file1.txt”文件,本地文件系统发生的变化如图2-33所示,file1.txt没有上传到HDFS上,使用命令“hadoop fs -ls /”查看不到file1.txt。

   此时进行传送到hadoop的集群上进行处理:大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第6张图片

此时登录webUI界面:大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--实战HDFS_第7张图片

此时可以看到的是file1.txt文件已经上传上去了

7. 关闭全分布模式Hadoop集群。

    关闭全分布模式Hadoop集群的命令与启动命令次序相反,只需在主节点master上依次执行以下3条命令即可关闭Hadoop。

   mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

   stop-yarn.sh

   stop-dfs.sh

   执行mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver时,其*historyserver.pid文件消失;执行stop-yarn.sh时,*resourcemanager.pid和*nodemanager.pid文件依次消失;stop-dfs.sh,*namenode.pid、*datanode.pid、*secondarynamenode.pid文件依次消失。

实验结果与分析

       通过本次实验,我们深入理解了HDFS的体系架构、文件存储原理以及数据读写过程。通过练习HDFS Shell命令,掌握了基本的文件系统和系统管理操作。同时,在搭建HDFS开发环境和使用Java API编写HDFS文件操作程序的过程中,提高了对HDFS项目开发的实际应用能力。实验结果表明,在正确配置和操作的情况下,Hadoop集群可以有效地管理大规模数据,并提供可靠的分布式存储和处理服务。

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