Hadoop集群PoC方案

一、目标与范围：

目标：验证Hadoop技术在实际场景中的可行性和有效性，包括数据导入、MapReduce任务、集群扩展、容错和性能等方面。

范围：包括Hadoop集群的搭建、数据导入、MapReduce程序开发、任务执行和性能测试。

二、测试环境：

Hadoop版本：2.x或3.x

操作系统：Linux或者Windows

节点配置：建议至少3个节点，分别用于NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等角色。

硬件配置：每个节点建议至少16GB内存、4核CPU、500GB硬盘空间。

软件环境：Java、Hadoop、开发工具（Eclipse或IntelliJ IDEA等）

三、测试用例：

数据导入测试：

a. 导入10GB的文本数据，验证数据是否正确导入Hadoop集群中。

b. 导入10GB的CSV数据，验证数据是否正确导入Hadoop集群中。

c. 导入10GB的JSON数据，验证数据是否正确导入Hadoop集群中。

MapReduce任务测试：

a. 编写一个WordCount程序，统计文本数据中每个单词的出现次数。验证程序的正确性，并测试任务运行时间。

b. 编写一个PageRank程序，对一个网站的页面进行排名。验证程序的正确性，并测试任务运行时间。

c. 编写一个K-Means聚类程序，对一组数据进行聚类。验证程序的正确性，并测试任务运行时间。

集群扩展测试：

a. 在任务运行中，增加一个节点到Hadoop集群中，验证任务是否会自动调度到新节点上运行。

b. 删除一个节点，验证任务是否会自动调度到其他节点上运行。

容错测试：

a. 模拟一个节点宕机的情况，验证Hadoop集群的容错能力，例如数据自动恢复、任务自动重试等。

b. 模拟一个数据块损坏的情况，验证Hadoop集群的容错能力，例如数据自动恢复、任务自动重试等。

性能测试：

a. 测试不同block大小和副本数下任务的运行时间和磁盘IO。

b. 测试不同节点数下任务的运行时间和网络IO。

c. 测试不同数据量下任务的运行时间和CPU利用率。

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