毕业设计-IaaS与大数据平台方案设计与实施.docx

该云平台使用的是先电版IaaS平台（XianDian-IaaS-v2.2.iso）以及配置资料。该平台由2台服务器组成，1台控制节点（controller），1台计算节点（compute）根据先电提供的脚本文件，可以快速的部署IaaS平台。在IaaS平台上创建两个云主机用来部署先电大数据平台，一台master和一台slaver1。先电大数据平台是基于Ambari进行二次开发的Hadoop分布式集群配置管理工具，该平台通过安装向导来进行集群的搭建。 先电大数据平台支持作业与任务执行的可视化与分析，能够更好地查看依赖和性能。它的用户界面非常直观，用户可以轻松有效地查看信息并控制集群。 【IaaS基础架构即服务】 IaaS（Infrastructure as a Service）是云计算的一种服务模式，它提供了虚拟化的计算资源，如服务器、存储、网络和操作系统，让客户无需购买和维护硬件设备，只需按需使用和支付服务费用。在这个毕业设计中，使用的IaaS平台是先电版IaaS平台（XianDian-IaaS-v2.2.iso）。这个平台由两台服务器构成，一台作为控制节点（controller），另一台作为计算节点（compute），这符合典型的OpenStack部署模型，其中控制器节点负责网络、身份服务和计量等功能，计算节点则主要处理虚拟机实例。 【大数据平台与Ambari】 先电大数据平台是基于Apache Ambari进行二次开发的Hadoop分布式集群配置和管理系统。Ambari提供了一个用户友好的Web界面，用于安装、管理和监控Hadoop集群，简化了集群的配置和日常运维工作。在这个设计中，使用Ambari创建了一个包含master和slaver1的Hadoop集群，master节点通常承担NameNode、ResourceManager等角色，而slaver节点则作为DataNode和NodeManager运行，处理数据存储和计算任务。 【Hadoop分布式文件系统（HDFS）】 Hadoop是Apache软件基金会的一个开源项目，其核心包括HDFS和MapReduce。HDFS是一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的硬件上，可以处理PB级别的数据。它将大文件分块存储在多台机器上，提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集的应用。 【MapReduce并行计算模型】 MapReduce是Hadoop的主要计算框架，它将大规模数据处理分解为两个阶段：map（映射）和reduce（规约）。map阶段将数据分发到各个节点进行局部处理，reduce阶段再将结果聚合。这种并行计算模型使得Hadoop能够在大量计算节点上高效处理大数据。 【Hive数据仓库工具】 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，方便对大数据进行分析。Hive将SQL查询转换为一系列的MapReduce任务来执行，适合离线批处理场景。 【毕业设计过程】 这个毕业设计主要涵盖了以下步骤： 1. 部署IaaS平台：使用先电提供的脚本文件在两台服务器上部署IaaS环境。 2. 创建云主机：在IaaS平台上创建两台云主机，分别用于部署master和slaver1节点。 3. 配置大数据平台：利用Ambari安装向导搭建Hadoop集群，包括master和slaver1节点。 4. 实施数据分析：使用Hive构建数据分析平台，进行数据查询和分析。 【评价与总结】 从指导教师的评语来看，这个毕业设计不仅展示了对IaaS平台和大数据平台的深入理解，还体现了综合运用专业知识解决实际问题的能力。设计者成功地将IaaS与大数据平台结合，实现了高效的数据处理和分析环境，符合专业培养目标，达到了综合训练的效果。