云计算实验报告.docx
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云计算原理课程
期末实践报告
题目：
Linux集群、MapReduce和CloudSim实践
成绩：
学号：
161440119
姓名：
罗滔
登录邮箱：
750785185@
任课老师：
许娟
2016年11月12日
目录
实验一：
AWS身份与访问管理（P2~P11）
实验二：
AmazonRelationalDatabaseService（P11~P20）
实验三：
Hadoop实验报告（P21~）
AWS管理控制台
使用qwikLABS登录AWS管理控制台
6.在AWS管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM或身份与访问管理/
IAMorIdentity&AccessManagement】。
7.在IAM控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。
8.找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。
在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息：
a.已向该用户分配了一个密码
b.该用户不属于任何组
c.目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户）
9.现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。
本实验的CloudFormation模板还创建了三个组。
在IAM控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到，
自动化CloudFormation脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。
这些唯一名称包含以下字符串：
“EC2support”
“EC2admin”
“S3admin”
完整组名的格式如下所示：
arn:
aws:
iam:
:
596123517671:
group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA7X4S
从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。
您可以在【组/Groups】仪表板中搜
索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。
10.单击“EC2support”对应的组名。
其格式应与上面的类似。
11.向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后，在【内联策略/InlinePolicies】部分，
可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。
在策略中，您可以规定将允许或拒绝对特定AWS资源执行哪些操作。
您可以使用自定义策略，或通过
选择AWS托管策略来使用一组预定义的权限。
12.虽然我们不会更改此策略，但请单击【编辑策略/EditPolicy】，使其显示在一个窗口中，以便您进行查
看和滚动。
请留意IAM策略中语句的基本结构。
“Action”部分指定了该服务内的AWS服务和功能。
“Resource”部
分定义了该策略规则所涵盖的实体范围，而“Effect”部分则定义了所需结果。
更多有关定义IAM策略的
信息，请访问“AWSIdentityandAccessManagement：
权限和策略”文档页面。
13.单击另外两个组（“EC2admin”和“S3admin”），查看附加到这两个组的策略。
您现在能否识别出附加到这些组的策略所允许的权限？
18.完成后，再次单击左侧面板中的【组/Groups】。
各组的【用户/Users】列中应显示“1”，表示各组中
的用户数。
设置自定义密码
替换和设置自定义密码
22.为“userone”设置一个密码，然后在临时的记事本文件中记下该密码。
24.重复上述步骤，为“usertwo”和“userthree”设置密码。
测试对S3的访问权限
您在本实验中使用的“awsstudent”用户所拥有的权限寥寥无几，例如，您可以访问S3仪表板，但无法查看
其中的存储桶。
立即对此进行测试：
25.在主AWS控制台上，单击【服务/Services】，然后单击【S3】。
26.您应该会看到三个存储桶。
尝试单击存储桶以查看其内容–您将无法查看其内容。
25.
28.在主IAM仪表板上，在【欢迎使用身份识别和访问管理/WelcometoIdentityandAccessManagement】
下方，您将看到IAM用户登录链接。
复制此URL，然后将其粘贴到临时记事本文件中。
30.现在，您的记事本文件中应包含登录URL、完整的“userthree”登录名和密码。
在新的浏览器中，使用这些信息以“userthree”的身份登录。
31.您应该会看到标准的AWS控制台。
但是，在右上角，您的用户名不再是“awsstudent”，而是
“userthree”。
32.现在，访问S3服务仪表板。
您可以看到之前的三个存储桶，但现在，作为“S3admin”组的一部分，您可以查看这些存储桶、复制文件、创建新的存储桶和文件等。
实验二：
AmazonRelationalDatabaseService（P12~P21）
1.登录AWS管理控制台
登录之后，返回qwikLAB™⽹网
2.创建RelationalDatabaseService（RDS）实例要开始创建第⼀一个AmazonRDS实例，您需要访问Amazon管理控制台上的AmazonRDS图标，然后使⽤RelationalDatabaseService向导。
7.单击⾸首页上的AmazonRDS图标并转到该控制⾯面板。
8.单击“LaunchaDatabaseInstance／启动数据库实例”按钮来启动RDS向导。
9.单击MySQL数据库引擎类型对⾯面的“Select／选择”按钮。
10.看到该数据库是否⽤用于⽣生产⽬目的的询问时，选择“开发测试”单选按钮，然后单击“NextStep／下⼀一步”。
11.在接下来的“DBInstanceDetails／指定数据库详细信息”屏幕上，按以下内容进⾏行设置：
a.DBInstanceClass／数据库实例类
b.Multi--AZDeployment／多可⽤用区部署
c.AllocatedStorage／分配的存储空间:
5
d.DBInstanceIdentifier／数据库实例标识符:
RDSLab
e.MasterUsername:
／主⽤用户名AWSMaster
f.MasterPassword／主密码:
AWS12345
12.单击“NextStep／下⼀一步”。
13.在接下来的“AdditionalConfig／配置⾼高级设置”屏幕上，按以下内容进⾏行设置：
a.DatabaseName／数据库名称:
RDSLab
b.PublicallyAccessible／公开访问:
否
c.VPCSecurityGroup／VPC安全组：
选择包含⽂文本“qlstack”的安全组
14.在备份中，选择备份保留期为0天。
15.单击“LaunchDBInstance／启动数据库实例”。
从亚马逊系统映像（AMI）创建AmazonLinux实例
要开始创建第⼀一个Amazon实例，您需要访问Amazon管理控制台上的AmazonEC2图标，然后使⽤用向导。
16.返回AWS管理控制台（它在浏览器中仍是打开的）。
17.单击AWS管理控制台⾸首页上的EC2图标。
18.单击“Instances／实例”链接来创建实例。
19.单击“LaunchInstance／启动实例”按钮来开始该过程。
20.在第⼀一个对话窗⼜.口中，步骤1：
选择⼀一个Amazon系统映像，然后单击该AMI旁边的“Select／选.”来选择AmazonLinuxAMI实例。
注意：
确认是64位的映像。
21.步骤2：
使实例类型保留默认设置，即t2.micro。
要继续，则单击“Next:
ConfigureInstanceDetails／下⼀一
步：
配置实例详细信息”。
22.步骤3：
ConfigureInstanceDetails／配置实例详细信息，我们将保留所有默认选项，并单击“Next:
AddStorage／下⼀一步：
添加存储”。
23.步骤4：
AddStorage／添加存储，保留默认虚拟拟硬。
单击“Next:
TagInstance／下⼀一步：
标签实例”。
注意：
您可以在此轻松增加更多虚拟硬盘或更改硬盘⼤大⼩小。
24.步骤5：
TagInstance／标.实例，使⽤标签实例界⾯面为实例命名。
您将注意到左边⽂文本框填充了标签的名字为Name，右边.文本框为空。
在空⽂文，键⼊入名称，例如“EC2FreeLab”并单击“Next:
Configure
SecurityGroup／下⼀一步：
配置安全组。
25.步骤6：
ConfigureSecurityGroup／配置安全组，接受默认安全组，因为它允许通过端⼜⼝口22（SSH）从任意位置连接此Linux实例，单击“ReviewandLaunch／审核和启.
26.步骤7：
通过“ReviewInstanceLaunch／审核和启.动”，您可以获取全部设置的概览。
。
单击“Launch／启动”以继续。
27.QwikLab⾃自动.您⽣生成的密钥.应.自动填第⼆二个下拉框。
28.单击“acknowledgement／确认”复选框，声明。
29.现在，单.“LaunchInstance／启.实例。
30.单击“ViewInstances／查看实例。
40.将ec2--user@键⼊入HostName字段，然后将您复制到剪贴板板的连接字符串粘贴到42.单击单词“Auth”选择“Auth”类（⽽而不是单词“Auth”旁边的+符号）。
43.单击“Browse”。
44.浏览到您稍早在本实验中保存.ppk⽂文件的位置。
45.选择您下载的.ppk⽂文件。
46.单击“Open”。
47.在PuTTY客户端，单击“Open”。
48.出现提⽰示时，单击“Yes”允许PuTTY缓存服务器的主机键。
您已成功登录了Linux主机！
50.回到RDS页⾯面，选中并展开之前创建的RDS实例。
50.记录下Endpoint／终端节点名字，⽐比如:
-north-
51.回到LinuxEC2主机的终端，输⼊入以下命令：
$mysql–h-p–uAWSMaster
52.在密码的提⽰示符下输⼊入AWS12345
53.然后在mysql>提⽰示符下输⼊入showdatabases;;并检查结果。
54.您现在已将MySQL客户端连接到您新创建的RDS实例。
恭喜您！
Hadoop云计算实验报告（P21-）
1、实验目的
在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群；
编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。
2、实验环境
虚拟机：
VMware9
操作系统：
ubuntu-12.04-server-x64
Hadoop和Jdk和Eclipse
Hadoop集群：
一台namenode主机master，一台datanode主机salve，
master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。
3、主要设计思路
在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。
实现大数据的统计。
本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。
4、算法设计
该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成的形式，然后交由reduce处理，reduce将相同key值（也就是word）的value值收集起来，形成的形式，之后再将这些1值加起来，即为用户名出现的个数，最后将这个对以TextOutputFormat的形式输出到HDFS中。
5、安装实验环境
5.1安装ubuntu操作系统
1）打开VMware,在Hometab中单击“CreateaNewVirtualMachine”，
2）选择custom，选择虚拟硬件版本Workstation9.0，选择ios文件，next，
3）录入目标操作系统信息,包括Fullname、Uername和Password，next，
4）选择默认的选项，一般不做更改，最后确认信息，Finish，
5）安装成功后，会看到如下画面，
5.2安装配置Samba
安装samba主要为了实现与windows操作系统的通讯，由于server版本的ubuntu没有自带图形操作界面，所以下载资料等操作不太方便，这也是安装samba的目的之一。
1）安装samba，输入如下命令：
2）安装vim
3）创建共享目录，并修改权限
4）配置samba。
修改samba的配置文件/etc/samba/smb.conf，将security=share，并在文件的末尾追加如下内容，
5）测试。
在windows实机中，通过ip访问ubuntu虚拟机，可以见到share文件夹
5.3安装配置JDK
首先，下载java开发工具包JDK。
在本次试验中，我们下载的版本是jdk-7u80-linux-x64.gz。
解压安装到/usr/lib/jvm/目录下，更名为java-7-sun。
配置环境变量/etc/environment，
使配置生效
测试安装配置结果
5.4在单节点（伪分布式）环境下运行HADOOP
1）添加Hadoop用户并赋予sudo权限
2）安装配置SSH
切换至hadoop用户，
配置密钥，使得hadoop用户能够无须输入密码，通过SSH访问localhost，
测试结果：
3）安装配置Hadoop
首先下载Hadoop,解压缩到/opt/hadoop目录下,本次试验中我们下载的版本是hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，更改目录名称为hadoop。
修改与hadoop相关的配置文件（在/opt/hadoop/conf目录下），分别是core-site.xml,hadoop-env.sh,hdsf-site.xml,mapred-site.xml。
在此不一一列举。
4）运行Hadoop
首先格式化HDFS，
启动单节点集群，
通过jps查看，
master
slave
停止单节点集群，
5.5在多节点（分布式）环境下运行HADOOP
1）设置/etc/hosts文件
实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为master，ip地址为10.5.110.223，一台作为slave，ip地址为10.5.110.207，修改两台机器的/etc/hosts文件，
2）设置节点之间无密码SSH登陆
验证配置SSH是否正确
3）修改集群配置文件
修改master的masters、slaves，修改所有节点的core-site.xml,hdsf-site.xml,mapred-site.xml，在此不一一列出。
4）在master上格式化HDFS
5）启动和停止集群
启动集群，
在master上启动HDFS后，jps结果如下：
master
slave
在master上启动mapreduce后，jps结果如下：
master
slave
停止集群
6、运行程序
1.在单机上运行程序
（1）在Eclipse下，新建map/reduce工程
（2）新建一个java类UserNameCount，编写代码
（3）运行程序，结果如下：
（4）在eclipse中编译好源代码后，导出程序的jar包，供在集群上使用。
2.在集群上运行程序
（1）启动集群，通过jps命令查看master，slave上启动的服务列表，结果如下：
（2）在集群环境下运行该程序jar包（UserNameCount.jar），结果如下：
（3）查看集群环境下启动程序生成的结果，即output文件，结果如下：
（4）数据统计结果在part-r-00000中，具体内容如下，
7、源代码：
packagehadoop;
importjava.io.IOException;
importjava.util.StringTokenizer;
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;
importorg.apache.hadoop.fs.Path;
importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;
importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;
importorg.apache.hadoop.io.Text;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
publicclassUserNameCount{
publicstaticclassUserNameCountMapextends
Mapper{
privatefinalIntWritableone=newIntWritable
（1）;
privateTextword=newText（）;
publicvoidmap（LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext）
throwsIOException,InterruptedException{
Stringline=value.toString（）;
StringTokenizertoken=newStringTokenizer（line）;
while（token.hasMoreTokens（））{
word.set（token.nextToken（））;
context.write（word,one）;
}
}
}
publicstaticclassUserNameCountReduceextends
Reducer{
publicvoidreduce（Textkey,Iterablevalues,
Contextcontext）throwsIOException,InterruptedException{
intsum=0;
for（IntWritableval:
values）{
sum+=val.get（）;
}
context.write（key,newIntWritable（sum））;
}
}
publicstaticvoidmain（String[]args）throwsException{
Configurationconf=newConfiguration（）;
Jobjob=newJob（conf）;
job.setJarByClass（UserNameCount.class）;
job.setJobName（"usernamecount"）;
job.setOutputKeyClass（Text.class）;
job.setOutputValueClass（IntWritable.class）;
job.setMapperClass（UserNameCountMap.class）;
job.setReducerClass（UserNameCountReduce.class）;
job.setInputFormatClass（TextInputFormat.class）;
job.setOutputFormatClass（TextOutputFormat.class）;
FileInputFormat.addInputPath（job,newPath（args[0]））;
FileOutputFormat.setOutputPath（job,newPath（args[1]））;
job.waitForCompletion（true）;
}
}
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