简介：本资源是一份完整的华为云大数据实验教学报告，面向高校大数据、云计算相关专业学生及初入云平台实践的开发者，聚焦在华为云环境中动手搭建与管理Hadoop/Spark集群的核心能力培养。报告系统覆盖四大实验模块：基于ECS云主机的手动部署大数据环境、调用华为云原生服务（OBS、ECS、数据库等）构建数据处理链路、使用BigData Pro一站式方案完成Hadoop+Spark协同集群配置，以及通过Spark SQL实现大数据交互式查询。内容包含详细操作步骤、密钥配置示例、节点SSH连接验证、防火墙关闭指令、OBS存储对接测试等关键实操细节，附有清晰目录结构与命令级记录，便于复现与排错。资源为1个4.36MB的docx文档，格式规范、图文可读性强，已供2443人学习下载，是理解云上大数据平台架构与落地实践的优质参考材料。

1. 华为云大数据实验报告：不是照着点点点就能跑通的 Hadoop+OBS 实战笔记

这份《华为云大数据实验报告》不是一份交差用的 PDF 文档，而是一套在真实华为云 ECS 环境中从零拉起 Hadoop 集群、打通 OBS 存储、跑通 WordCount 并验证 Spark 联动能力的完整操作链。我去年带某高校实验室做模拟项目X时，四台 ECS（node1~node4）搭了三天才把ssh node2无密码跳转和hadoop fs -ls obs://bucket-name/同时跑通——中间卡在 SSH 公钥分发顺序、OBS endpoint 域名拼写、以及/etc/hosts与core-site.xml里fs.defaultFS的协议头不一致上。它解决的不是“什么是大数据”，而是“为什么你改了配置却连 namenode 都起不来”“为什么 OBS 列目录返回空但 HTTP 状态码是 200”“为什么 Spark 提交作业后卡在 ACCEPTED 状态不动”。适合正在准备华为云大数据认证（如 HCIA-Big Data）、需要交付课程设计源码包、或正被导师催着交“可复现集群环境”的工程实践者。它不讲 MapReduce 原理，只告诉你哪一行命令必须在哪个节点执行、哪个配置项漏写一个字符就全盘崩。

2. Hadoop 集群搭建：四节点免密互通 + JDK/Hadoop 安装 + core-site.xml 关键参数校准

2.1 为什么必须用四节点？单节点伪分布式根本过不了 OBS 互联测试

Hadoop 生产级部署对节点角色分离有硬性要求：namenode（主控）、secondarynamenode（检查点）、datanode（数据块存储）、yarn resourcemanager（资源调度）。实验报告里 node1~node4 的划分不是随意的——node1 固定为 namenode + resourcemanager，node2~node4 全部是 datanode + nodemanager。若强行压缩成单节点，hdfs dfsadmin -report会显示 live datanodes=0，后续所有 OBS 挂载操作都会因无法定位数据节点而超时。更关键的是，OBS 作为远端对象存储，其读写路径必须经过 datanode 的本地缓存层（hadoop.tmp.dir），单节点环境下该路径与 OBS 的fs.obs.impl实现存在线程锁竞争，实测会导致java.io.IOException: Failed to replace a bad datanode报错。所以，别省那点 ECS 钱，四台起步是底线。

2.2 OpenJDK 安装：必须用 1.8.0_362+，且 JAVA_HOME 不能带空格或符号链接

华为云新购 ECS 默认预装 OpenJDK 17，但 Hadoop 3.3.x 官方明确声明仅兼容 JDK 8u191 至 JDK 8u362（见 Hadoop Java Versions ）。用 JDK 17 会导致ClassNotFoundException: javax.xml.bind.DatatypeConverter——因为 JAXB 在 JDK 9+ 中被移除。安装步骤如下（所有节点均需执行）：

# 下载 OpenJDK 8u362（华为云镜像源加速） wget https://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u362-b09/jdk-8u362-linux-x64.tar.gz tar -zxvf jdk-8u362-linux-x64.tar.gz -C /opt/ # 创建软链接确保路径稳定（注意：此处必须用绝对路径，不能用 ~ 或 $HOME） ln -sf /opt/jdk1.8.0_362 /opt/java8 # 配置环境变量（写入 /etc/profile，避免用户级 profile 被覆盖） echo 'export JAVA_HOME=/opt/java8' >> /etc/profile echo 'export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH' >> /etc/profile source /etc/profile # 验证：java -version 必须输出 "1.8.0_362" java -version

提示：JAVA_HOME必须指向解压后的完整目录（如/opt/jdk1.8.0_362），不能指向软链接/opt/java8。Hadoop 启动脚本内部用readlink -f $JAVA_HOME解析真实路径，若$JAVA_HOME是软链接，解析结果会多一层嵌套导致bin/hadoop找不到lib/tools.jar。

2.3/etc/hosts与 SSH 免密配置：IP 和主机名必须严格一一对应，且顺序不能错

这是整个集群最玄学的环节。实验报告里给出的 IP 映射（192.168.0.10 ecs-ca89-0001）只是内网地址，但 Hadoop 配置文件中引用的是ecs-ca89-0001这个 hostname。如果/etc/hosts里写成192.168.0.10 node1，而ssh-keygen生成的公钥里却是root@ecs-ca89-0001，那么ssh node2时系统会尝试解析node2，找不到就 fallback 到 DNS，最终连接超时。正确做法是：所有节点的/etc/hosts必须完全一致，且每行格式为<内网IP> <hostname> <hostname>（两个 hostname 重复），例如：

127.0.0.1 localhost localhost.localdomain 192.168.0.10 ecs-ca89-0001 ecs-ca89-0001 192.168.0.53 ecs-ca89-0002 ecs-ca89-0002 192.168.0.169 ecs-ca89-0003 ecs-ca89-0003 192.168.0.77 ecs-ca89-0004 ecs-ca89-0004

然后在 node1 上执行：

# 生成密钥对（不设密码，否则自动化脚本会卡住） ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa # 将公钥逐个复制到其他节点（注意：必须用 hostname，不能用 IP！） ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@ecs-ca89-0002 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@ecs-ca89-0003 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@ecs-ca89-0004 # 测试：在 node1 上执行以下命令，必须全部返回 "Success" 且无密码提示 for host in ecs-ca89-0002 ecs-ca89-0003 ecs-ca89-0004; do ssh $host 'echo Success'; done

2.4core-site.xml中 OBS 配置：fs.obs.impl和fs.obs.endpoint必须匹配区域

实验报告里提到的obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com是华北-北京四区的 OBS 终端节点，但core-site.xml中若只写这个域名，Hadoop 会默认走 HTTP 协议，而华为云 OBS 强制 HTTPS。必须显式指定fs.obs.ssl.enabled=true，否则hadoop fs -ls obs://bucket-name/会报java.net.UnknownHostException: obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com（实际是 SSL 握手失败被伪装成 DNS 错误）。完整配置如下（放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml的<configuration>内）：

<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ecs-ca89-0001:9000</value> </property> <property> <name>fs.obs.impl</name> <value>org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem</value> </property> <property> <name>fs.obs.endpoint</name> <value>obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com</value> </property> <property> <name>fs.obs.ssl.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>fs.obs.access.key</name> <value>S8RSFKYBTOSPA9YX92XB</value> </property> <property> <name>fs.obs.secret.key</name> <value>jpU0nHcXWVjftBFo7lAdgbq6JjCOPENZylB1fOTk</value> </property>

参数说明：fs.obs.access.key和fs.obs.secret.key直接使用实验报告中提供的 AK/SK，无需 Base64 编码；fs.obs.ssl.enabled=true是强制开关，不加则必然失败；fs.obs.endpoint必须与购买 OBS 时选择的区域完全一致（如选华北-北京四区，就不能写cn-north-1）。

3. OBS 与 Hadoop 互联验证：绕过 Web 控制台，用 CLI 命令直击数据通路

3.1 为什么不用 OBS Browser？CLI 才暴露真实权限链路

OBS Browser 是图形化工具，它会自动处理 AK/SK 加密、签名、重试逻辑，掩盖底层问题。而hadoop fs命令调用的是 Hadoop 自带的 OBS FileSystem 实现，它会原样透传你的配置，一旦出错就是配置本身的问题。比如：若fs.obs.secret.key末尾多了个空格，Browser 可能自动 trim 掉，但hadoop fs会带着空格去签名，导致403 Forbidden: InvalidAccessKeyId。所以，验证必须用 CLI。

3.2 创建测试桶并上传文件：用hadoop fs -put替代控制台上传

先在华为云控制台创建一个名为hadoop-test-bucket的桶（区域必须是cn-north-4），然后在 node1 上执行：

# 创建 OBS 根目录（等价于 mkdir） hadoop fs -mkdir obs://hadoop-test-bucket/input # 上传本地文件（注意：-put 是上传，-copyFromLocal 是同义词） echo "hello world" > /tmp/test.txt hadoop fs -put /tmp/test.txt obs://hadoop-test-bucket/input/ # 列出桶内容（-ls 后必须跟 obs:// 协议头） hadoop fs -ls obs://hadoop-test-bucket/input/

若成功，应看到类似输出：

Found 1 items -rw-rw-rw- 3 root supergroup 12 2024-05-20 10:22 obs://hadoop-test-bucket/input/test.txt

逻辑说明：hadoop fs -put命令会触发 OBSFileSystem 的create()方法，该方法内部调用ObsClient.putObject()。若此处失败，错误日志（$HADOOP_HOME/logs/hadoop-root-datanode-*.log）里会明确出现com.obs.services.exception.ObsException，直接定位到 AK/SK 或 endpoint 问题。

3.3 权限校验三步法：AK/SK → endpoint → bucket policy

OBS 互联失败 80% 源于权限链断裂。按顺序排查：

1. AK/SK 是否有效：登录华为云控制台 → “我的凭证” → “访问密钥” → 点击 AK 查看状态是否为“启用”。若已禁用，需重新创建。
2. endpoint 是否匹配区域：在控制台打开 OBS 桶详情页，顶部地址栏显示的 URL 必须与core-site.xml中fs.obs.endpoint完全一致（包括.myhuaweicloud.com后缀）。
3. bucket policy 是否允许该 AK 访问：进入桶的“权限管理” → “桶策略”，确认 JSON 中"Principal": {"AWS": ["acs:iam::xxx:user/roy_yuki"]}的 user 名与 AK 绑定的用户名一致（即roy_yuki）。若策略为空，则默认拒绝所有外部请求。

3.4hadoop fs -du查看 OBS 使用量：验证数据持久化而非临时缓存

很多初学者以为hadoop fs -ls能列出就代表通了，其实 OBS 数据可能只存在 Hadoop 客户端内存缓存里。用磁盘用量命令强制触发真实读取：

# 查看 OBS 桶总大小（单位字节） hadoop fs -du -s obs://hadoop-test-bucket/ # 查看 input 目录下每个文件大小 hadoop fs -du obs://hadoop-test-bucket/input/

若返回0或报FileNotFoundException，说明 OBS 文件系统未真正挂载成功；若返回真实字节数（如12 obs://hadoop-test-bucket/input/test.txt），则证明数据已落盘且可被 HDFS API 访问。

4. Hadoop WordCount 实战：从本地文件到 OBS 输入/输出的全流程闭环

4.1 为什么 WordCount 是黄金验证？它同时压测 HDFS 本地读写 + OBS 远程读写

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount这个命令看似简单，实则串联了五大模块：1）客户端解析输入路径（hdfs://...或obs://...）；2）ResourceManager 分配 Container；3）NodeManager 启动 Mapper；4）Mapper 从 HDFS/OBS 读取数据；5）Reducer 将结果写回 HDFS/OBS。任何一个环节断开，都会在 YARN Web UI（http://ecs-ca89-0001:8088）里看到 Application 状态卡在ACCEPTED或RUNNING但无日志。

4.2 本地输入 + OBS 输出：规避 HDFS 格式兼容性问题

实验报告中“执行 hadoop wordcount 成功”未说明输入输出路径。为降低复杂度，我们采用混合模式：输入用 HDFS 本地路径（避免 OBS 读取性能波动影响验证），输出强制写入 OBS。步骤如下：

# 1. 在 HDFS 创建输入目录并上传文本 hadoop fs -mkdir /wordcount/input echo "hello world hello hadoop" | hadoop fs -put - /wordcount/input/data.txt # 2. 运行 WordCount，输出到 OBS（注意：obs:// 后必须是桶名+路径，不能只写桶名） hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar \ wordcount /wordcount/input obs://hadoop-test-bucket/output/wordcount-result # 3. 查看 OBS 输出结果 hadoop fs -cat obs://hadoop-test-bucket/output/wordcount-result/part-r-00000

预期输出：

hadoop 1 hello 2 world 1

参数说明：-jar后跟的是 Hadoop 自带的示例 JAR 包路径，版本号3.3.6需与你安装的 Hadoop 版本一致；obs://hadoop-test-bucket/output/wordcount-result是完整输出路径，末尾斜杠/表示目录，Hadoop 会自动创建；part-r-00000是 Reducer 输出的默认文件名。

4.3 日志定位技巧：YARN Container 日志比 Hadoop 日志更精准

当 WordCount 卡住时，别急着翻$HADOOP_HOME/logs/，直接查 YARN 的 Container 日志：

1. 打开http://ecs-ca89-0001:8088→ 点击失败的 Application ID → 点击Logs标签页；
2. 在All Containers列表中，找到ContainerId以container_e开头的条目；
3. 点击stdout，搜索关键词java.lang.Exception或Caused by:。

常见错误如java.io.IOException: Cannot initialize Cluster. Please check your configuration for mapreduce.framework.name and the correspond server addresses.，说明mapred-site.xml中mapreduce.framework.name没设成yarn。

4.4 OBS 输出目录结构解析：理解 Hadoop 的 OutputCommitter 机制

WordCount 输出到 OBS 后，你会看到obs://hadoop-test-bucket/output/wordcount-result/下有三个文件：

• part-r-00000：实际的词频结果；
• _SUCCESS：空文件，表示作业成功完成；
• _temporary：临时目录，作业运行中存放中间数据。

这个结构由FileOutputCommitter类控制。若_SUCCESS不存在，说明 Reducer 未完成提交，大概率是 OBS 写入权限不足或网络超时。此时检查yarn.nodemanager.env-whitelist是否包含HADOOP_CONF_DIR，否则 Container 无法加载core-site.xml中的 OBS 配置。

5. 避坑 / 常见问题 / 排查：血泪经验总结的五类高频翻车现场

5.1 现象：ssh node2提示Permission denied (publickey)，但ssh root@192.168.0.53能通

原因：/etc/hosts中ecs-ca89-0002解析到了错误 IP，或者ssh-copy-id时目标节点的/root/.ssh/authorized_keys文件权限不是600（Hadoop 要求严格权限）。
解决：在 node2 上执行chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys，并确认sshd_config中PubkeyAuthentication yes和AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys未被注释。

5.2 现象：hadoop fs -ls obs://bucket-name/返回空列表，但控制台能看到文件

原因：OBS 桶开启了“多版本控制”，而 Hadoop OBS FileSystem 默认只读取最新版本（listObjectsAPI 不返回历史版本）。若你用控制台上传后又删除再上传同名文件，旧版本仍存在但 Hadoop 不识别。
解决：在 OBS 控制台关闭桶的“多版本控制”，或改用hadoop fs -ls -R obs://bucket-name/（递归列出，可能显示隐藏版本前缀）。

5.3 现象：YARN Web UI 显示 Application 状态为ACCEPTED，但 10 分钟无变化

原因：NodeManager 未启动，或yarn-site.xml中yarn.resourcemanager.hostname指向了localhost而非ecs-ca89-0001，导致 NodeManager 无法注册到 ResourceManager。
解决：在所有 datanode 节点（node2~node4）上执行yarn --daemon start nodemanager，并检查yarn-site.xml中<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>ecs-ca89-0001</value></property>。

5.4 现象：hadoop fs -put上传大文件（>100MB）时超时，报java.net.SocketTimeoutException: Read timed out

原因：OBS 默认单连接上传超时为 30 秒，大文件需分片上传，但 Hadoop OBS FileSystem 的fs.obs.multipart.upload.threshold默认值太小（10MB），导致频繁触发 multipart，而fs.obs.multipart.upload.part.size默认 5MB，分片过多引发并发限制。
解决：在core-site.xml中增加：

<property> <name>fs.obs.multipart.upload.threshold</name> <value>104857600</value> <!-- 100MB --> </property> <property> <name>fs.obs.multipart.upload.part.size</name> <value>52428800</value> <!-- 50MB --> </property>

5.5 现象：Spark 提交作业后报java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem

原因：Spark 未加载 Hadoop 的 OBS 依赖 JAR。Hadoop 的hadoop-aws-*.jar和jets3t-*.jar在$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/下，但 Spark 默认 classpath 不包含此路径。
解决：在spark-defaults.conf中添加：

spark.hadoop.fs.obs.impl org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem spark.extraClassPath /opt/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-aws-3.3.6.jar:/opt/hadoop/share/hadoop/tools/lib/jets3t-0.9.4.jar

并确保SPARK_DIST_CLASSPATH环境变量包含$HADOOP_HOME/etc/hadoop（用于加载core-site.xml）。

6. Spark 集群联动验证：用 Spark SQL 直查 OBS 中的 CSV，绕过 HDFS 中转

6.1 为什么 Spark SQL 比 MapReduce 更适合作为终态验证？

MapReduce 是批处理引擎，一次计算一个 Job；而 Spark SQL 是交互式查询引擎，它能将 SQL 编译成 DAG，在内存中流水线执行，对 OBS 的 IO 延迟更敏感。若 Spark SQL 能秒级返回SELECT COUNT(*) FROM obs_table，说明 OBS 读取链路（OBS → Spark Driver → Executor → OBS Client）完全通畅，且序列化/反序列化无异常。这比跑完一个 WordCount 更能证明“大数据平台可用”。

6.2 创建 Spark SQL 外部表：语法细节决定成败

在 Spark Shell 或spark-sqlCLI 中执行以下 DDL（注意：所有路径必须用obs://协议，且表属性fs.obs.impl必须显式声明）：

-- 1. 创建数据库（可选，避免污染 default） CREATE DATABASE IF NOT EXISTS obs_db; USE obs_db; -- 2. 创建外部表，指定 OBS 路径和文件格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS wordcount_result ( word STRING, count INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE LOCATION 'obs://hadoop-test-bucket/output/wordcount-result/'; -- 3. 强制刷新元数据（关键！否则可能查不到新数据） REFRESH TABLE wordcount_result; -- 4. 查询验证 SELECT * FROM wordcount_result LIMIT 10;

逻辑说明：EXTERNAL TABLE表示数据物理位置在 OBS，Spark 不管理生命周期；ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'对应 WordCount 输出的 tab 分隔格式；REFRESH TABLE命令会触发 Spark 重新 list OBS 目录，否则可能缓存旧的文件列表。

6.3 Spark 配置参数表：生产环境必须调整的五个核心项

6.4 从那以后我每次部署都强制走一遍spark-sql --master yarn --conf spark.sql.adaptive.enabled=true -e "SELECT 1"

这条命令能在 3 秒内完成 Spark Context 初始化、Driver 注册、Executor 启动、SQL 解析、物理计划生成、OBS 元数据探测、结果返回，全程无任何日志报错。它不产生业务价值，但能 100% 排除 Spark 与 OBS 的基础连通性问题。我把它写进deploy-check.sh脚本，作为 CI/CD 流水线的 gate step——只要这行命令失败，后面所有测试用例都不跑。因为比起花两小时 debugClassNotFoundException，不如用 3 秒确认环境底座是否健康。希望帮到你。

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