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实验背景
随着大数据时代的到来，Hadoop作为一款分布式计算框架，在处理大规模数据集方面表现出色，本实验旨在搭建一个Hadoop伪分布式环境，通过实际操作加深对Hadoop框架的理解，并对其性能进行初步分析。
实验环境
1、操作系统：CentOS 7.4
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2、Java版本：1.8.0_231
3、Hadoop版本：Hadoop 3.2.1
实验步骤
1、准备工作
（1）下载Hadoop安装包：从Apache官网下载Hadoop 3.2.1安装包，解压至指定目录。
（2）配置Java环境：确保Java环境变量配置正确，测试Java版本是否为1.8.0_231。
2、配置Hadoop
（1）修改hadoop配置文件：进入Hadoop解压后的目录，编辑以下配置文件。
① hadoop-env.sh：设置Hadoop运行时的环境变量，如JAVA_HOME。
② core-site.xml：配置Hadoop运行时的文件系统，如HDFS的存储路径。
③ hdfs-site.xml：配置HDFS的副本因子、文件存储路径等。
④ mapred-site.xml：配置MapReduce的运行参数，如MapReduce的运行环境。
⑤ yarn-site.xml：配置YARN的运行参数，如资源管理器、应用程序管理等。
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（2）配置SSH免密登录：在集群中配置SSH免密登录，方便后续操作。
3、启动Hadoop集群
（1）格式化HDFS：在Hadoop命令行中执行以下命令，格式化HDFS。
hdfs namenode -format
（2）启动HDFS：在Hadoop命令行中执行以下命令，启动HDFS。
start-dfs.sh
（3）启动YARN：在Hadoop命令行中执行以下命令，启动YARN。
start-yarn.sh
实验结果与分析
1、测试Hadoop集群
（1）查看HDFS文件系统：在Hadoop命令行中执行以下命令，查看HDFS文件系统。
hdfs dfs -ls /
（2）测试MapReduce程序：编写一个简单的MapReduce程序，上传至HDFS，并执行。
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2、性能分析
（1）HDFS读写性能：通过在HDFS上存储和读取大量数据，测试HDFS的读写性能。
（2）MapReduce计算性能：通过执行MapReduce程序，测试MapReduce的计算性能。
（3）YARN资源管理性能：通过在YARN上运行多个应用程序，测试YARN的资源管理性能。
本实验成功搭建了Hadoop伪分布式环境，并对Hadoop集群的性能进行了初步分析，通过实际操作，加深了对Hadoop框架的理解，为后续的大数据处理奠定了基础，在实验过程中，需要注意以下几点：
1、确保Java版本与Hadoop版本兼容。
2、正确配置Hadoop配置文件，确保集群稳定运行。
3、充分利用SSH免密登录，提高操作效率。
4、关注Hadoop集群性能，优化配置，提高数据处理能力。
标签： #hadoop集群伪分布式搭建实验报告
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