Hadoop命令大全
hadoop命令及使用方法
![hadoop命令及使用方法](https://img.taocdn.com/s3/m/9d45ffaaf9c75fbfc77da26925c52cc58bd690cf.png)
hadoop命令及使用方法Hadoop是一个分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。
下面是一些常用的Hadoop命令及其使用方法:1. hdfs命令:- hdfs dfs -ls <路径>:列出指定路径下的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir <路径>:创建一个新的目录。
- hdfs dfs -copyFromLocal <本地路径> <HDFS路径>:将本地文件复制到HDFS 上。
- hdfs dfs -copyToLocal <HDFS路径> <本地路径>:将HDFS上的文件复制到本地。
- hdfs dfs -cat <文件路径>:显示HDFS上的文件内容。
2. mapred命令:- mapred job -list:列出当前正在运行的MapReduce作业。
- mapred job -kill <job_id>:终止指定的MapReduce作业。
3. yarn命令:- yarn application -list:列出当前正在运行的应用程序。
- yarn application -kill <application_id>:终止指定的应用程序。
4. hadoop fs命令(与hdfs dfs命令功能相似):- hadoop fs -ls <路径>:列出指定路径下的文件和目录。
- hadoop fs -cat <文件路径>:显示HDFS上的文件内容。
- hadoop fs -mkdir <路径>:创建一个新的目录。
- hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS路径>:将本地文件复制到HDFS上。
- hadoop fs -get <HDFS路径> <本地文件路径>:将HDFS上的文件复制到本地。
hadoop学习笔记(十):hdfs在命令行的基本操作命令(包括文件的上传和下载和hdfs。。。
![hadoop学习笔记(十):hdfs在命令行的基本操作命令(包括文件的上传和下载和hdfs。。。](https://img.taocdn.com/s3/m/c9952330ae45b307e87101f69e3143323868f55e.png)
hadoop学习笔记(⼗):hdfs在命令⾏的基本操作命令(包括⽂件的上传和下载和
hdfs。
hdfs命令⾏
(1)查看帮助
hdfs dfs -help
(2)查看当前⽬录信息
hdfs dfs -ls /
(3)上传⽂件
hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径
(4)剪切⽂件
hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt
(5)下载⽂件到本地
hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径
(6)合并下载
hdfs dfs -getmerge /hdfs路径⽂件夹 /合并后的⽂件
(7)创建⽂件夹
hdfs dfs -mkdir /hello
(8)创建多级⽂件夹
hdfs dfs -mkdir -p /hello/world
(9)移动hdfs⽂件
hdfs dfs -mv /hdfs路径 /hdfs路径
(10)复制hdfs⽂件
hdfs dfs -cp /hdfs路径 /hdfs路径
(11)删除hdfs⽂件
hdfs dfs -rm /aa.txt
(12)删除hdfs⽂件夹
hdfs dfs -rm -r /hello
(13)查看hdfs中的⽂件
hdfs dfs -cat /⽂件
hdfs dfs -tail -f /⽂件
(14)查看⽂件夹中有多少个⽂件
hdfs dfs -count /⽂件夹
(15)查看hdfs的总空间
hdfs dfs -df /
hdfs dfs -df -h /
(16)修改副本数
hdfs dfs -setrep 1 /a.txt。
hdfs操作常用的shell命令实验总结
![hdfs操作常用的shell命令实验总结](https://img.taocdn.com/s3/m/5b883927f4335a8102d276a20029bd64783e62b9.png)
hdfs操作常用的shell命令实验总结在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,有一些常用的Shell命令可帮助用户管理和操作文件。
本文将总结几个常用的HDFS Shell命令及其功能。
1. ls命令ls命令用于列出指定目录中的文件和子目录。
通过使用ls命令,可以快速查看HDFS中的文件结构,并确定文件和目录的权限、大小和修改日期。
2. mkdir命令mkdir命令用于创建一个新的HDFS目录。
可以使用该命令在指定路径下创建一个新的目录,以便于组织和存储文件。
3. put命令put命令用于将本地文件上传到HDFS中的指定位置。
可以使用put命令将本地系统中的文件复制到HDFS,以便于后续的处理和分析。
4. get命令get命令用于将HDFS中的文件下载到本地系统。
使用get命令可以将HDFS上的文件复制到本地,方便离线查看和处理。
5. rm命令rm命令用于删除HDFS中的文件或目录。
可以使用rm命令删除不再需要的文件或目录,释放存储空间。
6. mv命令mv命令用于移动HDFS中的文件或目录,并可更改名称。
通过使用mv命令,可以重新组织HDFS中的文件结构,或更改文件的命名。
7. cat命令cat命令用于打印HDFS中文件的内容到标准输出。
可以使用cat命令快速查看文件的内容,对文件进行简单的检查。
8. chmod命令chmod命令用于更改HDFS中文件或目录的权限。
通过使用chmod命令,可以为文件或目录设置适当的权限,以确保数据的安全性和可访问性。
总之,以上提到的命令是HDFS操作中常用的一些Shell命令。
它们能够帮助用户管理和操作HDFS中的文件和目录,方便数据的存储、上传、下载、删除、移动和查看。
这些命令是Hadoop生态系统中不可或缺的一部分,对于大规模数据处理和分析具有重要的作用。
hadoop的distcp命令
![hadoop的distcp命令](https://img.taocdn.com/s3/m/6dfe5625fd4ffe4733687e21af45b307e871f981.png)
hadoop的distcp命令
distcp是Hadoop的一个工具,用于在Hadoop集群之间复制数据。
它的命令格式如下:
hadoop distcp [options] <源路径> <目标路径>
其中,[options]是可选项,用于指定一些额外的配置参数。
常用的选项包括:
- -i:忽略校验和,即不使用CRC校验
- -p:保持文件属性,包括权限、修改时间等信息
- -update:只复制源路径中修改时间较新的文件
- -delete:删除目标路径中存在但源路径中不存在的文件
- -overwrite:覆盖目标路径中已存在的文件
- -bandwidth <带宽限制>:限制网络带宽
示例:
1. 将本地目录/tmp/data1拷贝到Hadoop集群的
/user/hadoop/data1目录下:
hadoop distcp /tmp/data1
hdfs://namenode:8020/user/hadoop/data1
2. 保持文件属性,并限制带宽为100MB/s:
hadoop distcp -p -bandwidth 100 /tmp/data1
hdfs://namenode:8020/user/hadoop/data1。
熟悉常用的linux操作和hadoop操作实验报告
![熟悉常用的linux操作和hadoop操作实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/8172de5326284b73f242336c1eb91a37f11132db.png)
熟悉常用的linux操作和hadoop操作实验报告本实验主要涉及两个方面,即Linux操作和Hadoop操作。
在实验过程中,我深入学习了Linux和Hadoop的基本概念和常用操作,并在实际操作中掌握了相关技能。
以下是我的实验报告:一、Linux操作1.基本概念Linux是一种开放源代码的操作系统,它允许用户自由地使用、复制、分发和修改系统。
Linux具有更好的性能、更高的安全性和更好的可定制性。
2.常用命令在Linux操作中,一些常用的命令包括:mkdir:创建目录cd:更改当前目录ls:显示当前目录中的文件cp:复制文件mv:移动文件rm:删除文件pwd:显示当前所在目录chmod:更改文件权限chown:更改文件所有者3.实验操作在实验中,我对Linux的文件系统、文件权限、用户与组等进行了学习和操作。
另外,我还使用Linux命令实现了目录创建、文件复制、删除等操作。
二、Hadoop操作1.基本概念Hadoop是一种开源框架,用于处理大规模数据和分布式计算。
它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来存储数据,使用MapReduce来处理大规模数据集。
2.常用命令在Hadoop操作中,一些常用的命令包括:hdfs dfs:操作HDFS文件系统hadoop fs:操作Hadoop分布式文件系统hadoop jar:运行Hadoop任务hadoop namenode -format:格式化文件系统start-all.sh:启动所有Hadoop服务3.实验操作在实验中,我熟悉了Hadoop的安装过程、配置过程和基本概念。
我使用Hadoop的命令对文件系统进行操作,如创建、删除、移动文件等。
此外,我还学会了使用MapReduce处理大规模数据集。
总结通过本次实验,我巩固了Linux和Hadoop操作的基本知识和技能。
我深入了解了Linux和Hadoop的基本概念和常用操作,并学会了使用相关命令进行实际操作。
hadoopfs(HDFS文件系统命令)
![hadoopfs(HDFS文件系统命令)](https://img.taocdn.com/s3/m/b89a39ca6e1aff00bed5b9f3f90f76c661374cc8.png)
hadoopfs(HDFS⽂件系统命令)Hadoop的HDFS操作命令 HDFS是存取数据的分布式⽂件系统,那么对HDFS的操作就是对⽂件系统的操作,⽐如⽂件的创建、修改、删除;⽂件夹的创建、修改、删除。
Hadoop作者认为⼤家对linux⽂件系统的命令很熟悉,于是借鉴了linux⽂件系统的命令来作为HDFS的操作命令。
(1)查看帮助hadoop fs -help(2)查看⽬录信息hadoop fs -ls /(3)递归查看⽬录信息hadoop fs -ls -R /(4)上传⽂件到HDFShadoop fs -put /本地路径 /hdfs路径(5)下载⽂件到本地hadoop fs -get /hdfs路径 /本地路径(6)剪切⽂件到hdfshadoop fs -moveFromLocal /本地路径 /hdfs路径(7)剪切⽂件到本地hadoop fs -moveToLocal /hdfs路径 /本地路径(8)创建⽂件夹hadoop fs -moveToLocal /hdfs路径 /本地路径(9)创建多级⽂件夹hadoop fs -mkdir -p /hello/hdp(10)移动hdfs⽂件hadoop fs -mv /hdfs路径 /hdfs路径(11)复制hdfs⽂件hadoop fs -cp /hdfs路径 /hdfs路径(12)删除hdfs⽂件hadoop fs -rm /⽂件路径(13)删除hdfs⽂件夹hadoop fs -rm -r /⽂件夹路径(14)查看hdfs⽂件hadoop fs -cat /⽂件路径hadoop fs -tail -f /⽂件(15)查看⽂件夹⾥有多少个⽂件hadoop fs -count /⽂件夹(16)查看hdfs的总空间hadoop fs -df /hadoop fs -df -h /。
hadoop中put用法
![hadoop中put用法](https://img.taocdn.com/s3/m/7044f1986e1aff00bed5b9f3f90f76c661374cc8.png)
hadoop中put用法Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,旨在解决大规模数据处理的问题。
在Hadoop中,Put是一个常用的命令,用于将数据加载到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。
本文将详细介绍Hadoop中Put命令的用法和相关注意事项。
一、Put命令简介在Hadoop中,Put命令用于将本地文件或文件夹上传到HDFS中的指定位置。
该命令的语法如下:```hadoop fs -put <localsrc> ... <dst>```其中,`<localsrc>`表示本地文件或文件夹的路径,`<dst>`表示目标位置在HDFS中的路径。
二、Put命令的用法1. 将单个文件上传到HDFS如果需要将单个文件上传到HDFS中,可以使用以下命令:```hadoop fs -put /path/to/localfile /path/to/hdfs```其中,`/path/to/localfile`是本地文件的路径,`/path/to/hdfs`是HDFS 中目标位置的路径。
例如,要将本地的文件`/home/user/data.txt`上传到HDFS中的`/user/hadoop`目录下,可以使用以下命令:```hadoop fs -put /home/user/data.txt /user/hadoop```2. 将文件夹上传到HDFS如果需要将整个文件夹上传到HDFS中,可以使用以下命令:```hadoop fs -put /path/to/localdir /path/to/hdfs```其中,`/path/to/localdir`是本地文件夹的路径,`/path/to/hdfs`是HDFS中目标位置的路径。
例如,要将本地的文件夹`/home/user/data`上传到HDFS中的`/user/hadoop`目录下,可以使用以下命令:```hadoop fs -put /home/user/data /user/hadoop```该命令将递归地将整个`/home/user/data`文件夹上传到HDFS中,并保持相同的目录结构。
Hadoop基本命令(记一次Hadoop课后实验)
![Hadoop基本命令(记一次Hadoop课后实验)](https://img.taocdn.com/s3/m/f4335f2d182e453610661ed9ad51f01dc2815772.png)
Hadoop基本命令(记⼀次Hadoop课后实验)实验平台:操作系统:Centos7Hadoop 版本:2.10.0JDK 版本:8实验⽬的理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的⾓⾊熟练使⽤ HDFS 操作常⽤的 Shell 命令;熟悉 HDFS 操作常⽤的 Java API实验内容⼀:编程实现以下功能,并利⽤Hadoop提供的Shell命令完成相同任务:1.向HDFS中上传任意⽂本⽂件,如果指定的⽂件在HDFS中已经存在,由⽤户指定是追加到原有⽂件末尾还是覆盖原有的⽂件Shell命令:1. 检查⽂件是否存在hadoop fs -test -e text.txt2. 上传本地⽂件到HDFS系统的/workspace⽬录hadoop fs -put text.txt3. 追加到⽂件末尾的指令hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt4. 查看和对⽐hadoop fs -cat text.txt5. 覆盖原来⽂件,第⼀种命令形式hadoop fs -copyFromLocal -f local.txt test.txt6. 覆盖原来⽂件,第⼆种命令形式hadoop fs -cp -f file:///home/godfrey/workspace/local.txt text.txt2.从HDFS中下载指定⽂件,如果本地⽂件与要下载的⽂件名称相同,则⾃动对下载的⽂件重命名if $(hadoop fs -test -e /home/godfrey/workspace/text.txt);then $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text.txt);else $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text2.txt);fi3.将 HDFS 中指定⽂件的内容输出到终端中hadoop fs -cat text.txt4.显⽰ HDFS 中指定的⽂件的读写权限、⼤⼩、创建时间、路径等信息5.给定HDFS中某⼀个⽬录,输出该⽬录下的所有⽂件的读写权限、⼤⼩、创建时间、路径等信息,如果该⽂件是⽬录,则递归输出该⽬录下所有⽂件相关信息hadoop fs -ls -R -h /6.提供⼀个HDFS内的⽂件的路径,对该⽂件进⾏创建和删除操作。
hadoop的基本操作命令
![hadoop的基本操作命令](https://img.taocdn.com/s3/m/f59cba33eef9aef8941ea76e58fafab069dc44b1.png)
hadoop的基本操作命令Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一,其强大的数据处理能力和可扩展性使其成为企业级应用的首选。
在使用Hadoop时,熟悉一些基本操作命令是必不可少的。
以下是Hadoop的基本操作命令:1. 文件系统命令Hadoop的文件系统命令与Linux系统类似,可以用于管理Hadoop的文件系统。
以下是一些常用的文件系统命令:- hdfs dfs -ls:列出文件系统中的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir:创建一个新目录。
- hdfs dfs -put:将本地文件上传到Hadoop文件系统中。
- hdfs dfs -get:将Hadoop文件系统中的文件下载到本地。
- hdfs dfs -rm:删除文件系统中的文件或目录。
- hdfs dfs -du:显示文件或目录的大小。
- hdfs dfs -chmod:更改文件或目录的权限。
2. MapReduce命令MapReduce是Hadoop的核心计算框架,用于处理大规模数据集。
以下是一些常用的MapReduce命令:- hadoop jar:运行MapReduce作业。
- hadoop job -list:列出所有正在运行的作业。
- hadoop job -kill:终止正在运行的作业。
- hadoop fs -copyFromLocal:将本地文件复制到Hadoop文件系统中。
- hadoop fs -copyToLocal:将Hadoop文件系统中的文件复制到本地。
- hadoop fs -rmr:删除指定目录及其所有子目录和文件。
3. YARN命令YARN是Hadoop的资源管理器,用于管理Hadoop集群中的资源。
以下是一些常用的YARN命令:- yarn node -list:列出所有节点的状态。
- yarn application -list:列出所有正在运行的应用程序。
- yarn application -kill:终止正在运行的应用程序。
hdfs基础命令
![hdfs基础命令](https://img.taocdn.com/s3/m/8776ad090a4c2e3f5727a5e9856a561252d321f9.png)
hdfs基础命令HDFS基础命令Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Apache Hadoop的核心组件之一,用于存储和管理大数据集。
HDFS提供了一组命令行工具,用于与文件系统进行交互和管理。
本文将介绍HDFS的基础命令,帮助用户熟悉和使用HDFS。
1. hdfs dfs -ls命令:该命令用于列出HDFS中指定目录下的文件和子目录。
例如,要列出根目录下的所有文件和目录,可以使用以下命令:```hdfs dfs -ls /```该命令将输出根目录下的所有文件和目录的详细信息,如文件大小、权限、所有者和修改时间等。
2. hdfs dfs -mkdir命令:该命令用于在HDFS中创建新目录。
例如,要在根目录下创建一个名为"test"的新目录,可以使用以下命令:```hdfs dfs -mkdir /test```该命令将创建一个名为"test"的新目录。
3. hdfs dfs -put命令:该命令用于将本地文件复制到HDFS中。
例如,要将本地文件"localfile.txt"复制到HDFS的"/test"目录中,可以使用以下命令:```hdfs dfs -put localfile.txt /test```该命令将本地文件"localfile.txt"复制到HDFS的"/test"目录中。
4. hdfs dfs -get命令:该命令用于将HDFS中的文件复制到本地文件系统中。
例如,要将HDFS中的文件"/test/hdfsfile.txt"复制到本地目录"/local"中,可以使用以下命令:```hdfs dfs -get /test/hdfsfile.txt /local```该命令将HDFS中的文件"/test/hdfsfile.txt"复制到本地目录"/local"中。
hadoop常用命令详细解释
![hadoop常用命令详细解释](https://img.taocdn.com/s3/m/de508daef021dd36a32d7375a417866fb84ac0d4.png)
hadoop常⽤命令详细解释hadoop命令分为2级,在linux命令⾏中输⼊hadoop,会提⽰输⼊规则Usage: hadoop [--config confdir] COMMANDwhere COMMAND is one of:namenode -format format the DFS filesystem#这个命令⽤于格式化DFS系统:hadoop namenode -formatesecondarynamenode run the DFS secondary namenode#运⾏第⼆个namenodenamenode run the DFS namenode#运⾏DFS的namenodedatanode run a DFS datanode#运⾏DFS的datanodedfsadmin run a DFS admin client#运⾏⼀个DFS的admin客户端mradmin run a Map-Reduce admin client#运⾏⼀个map-reduce⽂件系统的检查⼯具fsck run a DFS filesystem checking utility#运⾏⼀个DFS⽂件系统的检查⼯具fs run a generic filesystem user client#这个是daoop⽂件的系统的⼀级命令,这个⾮常常见稍后详细讲解这个命令:例如hadoop fs -ls /balancer run a cluster balancing utility#作⽤于让各个datanode之间的数据平衡,例如:sh $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh –t 15%oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage#将fsimage⽂件的内容转储到指定⽂件中以便于阅读,oiv⽀持三种输出处理器,分别为Ls、XML和FileDistribution,通过选项-p指定 fetchdt fetch a delegation token from the NameNode#运⾏⼀个代理的namenodejobtracker run the MapReduce job Tracker node#运⾏⼀个MapReduce的taskTracker节点pipes run a Pipes job#运⾏⼀个pipes作业tasktracker run a MapReduce task Tracker node#运⾏⼀个MapReduce的taskTracker节点historyserver run job history servers as a standalone daemon#运⾏历史服务作为⼀个单独的线程job manipulate MapReduce jobs#处理mapReduce作业,这个命令可以查看提交的mapreduce状态,杀掉不需要的jobqueue get information regarding JobQueues#队列管理,在后续版本中这个命名取消了version print the version#打印haoop版本jar <jar> run a jar file#运⾏⼀个jar包,⽐如mapreduce可以通过hadoop-streaming-1.2.1.jar进⾏开发distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively#distcp⼀般⽤于在两个HDFS集群中传输数据。
hadoop集群之HDFS和YARN启动和停止命令
![hadoop集群之HDFS和YARN启动和停止命令](https://img.taocdn.com/s3/m/c6114418ba68a98271fe910ef12d2af90342a851.png)
hadoop集群之HDFS和YARN启动和停⽌命令假如我们只有3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01、hadoop02和hadoop03,在这3台机器上,hadoop集群的部署情况如下:hadoop01:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager;hadoop02:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager;hadoop03:1个datenode,1个journalnode,1个nodemanager;下⾯我们来介绍启动hdfs和yarn的⼀些命令。
1.启动hdfs集群(使⽤hadoop的批量启动脚本)/root/apps/hadoop/sbin/start-dfs.sh[root@hadoop01 ~]# /root/apps/hadoop/sbin/start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop01 hadoop02]hadoop01: starting namenode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-hadoop01.outhadoop02: starting namenode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-hadoop02.outhadoop03: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.outhadoop02: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop02.outhadoop01: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop01.outStarting journal nodes [hadoop01 hadoop02 hadoop03]hadoop03: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop03.outhadoop02: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop02.outhadoop01: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop01.outStarting ZK Failover Controllers on NN hosts [hadoop01 hadoop02]hadoop01: starting zkfc, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-zkfc-hadoop01.outhadoop02: starting zkfc, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-zkfc-hadoop02.out[root@hadoop01 ~]#从上⾯的启动⽇志可以看出,start-dfs.sh这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode、datanode、journalnode以及zkfc进程进⾏批量启动的。
hadoop的count -v用法
![hadoop的count -v用法](https://img.taocdn.com/s3/m/a58085d105a1b0717fd5360cba1aa81144318fcd.png)
hadoop的count -v用法Hadoop是一个分布式计算框架,用于高效地处理大规模数据。
其中,count命令是Hadoop中最基本的命令之一,可以用于计算文件或者目录中所有行的数量。
它的-v选项可以帮助用户更详细地了解计数的结果。
count命令的基本语法如下:hadoop fs -count [-q] [-h] [-v] [-t] [-u] <paths>其中,<paths>是需要计数的文件或者目录的路径。
当使用-v选项时,count命令会显示更详细的计数信息。
以下为-v选项的使用方法及其相关参数:1. -v - 显示详细计数信息使用-v选项时,count命令会显示文件或目录中的每个子目录和文件的计数信息,包括文件大小、块数和副本数。
示例:/user/hadoop/data 183 39276 10240/user/hadoop/data/dir1 5 20 2/user/hadoop/data/dir2 10 40 2/user/hadoop/data/file1 1 10 2/user/hadoop/data/file2 2 30 2/user/hadoop/data/file3 4 20 2上述命令计算了/user/hadoop/data目录下的所有文件和子目录的计数信息,并使用了-v选项来显示详细信息。
其中,183表示所有文件和子目录的数量(包括目录本身),39276表示所有文件和子目录的总大小,10240表示块大小(单位是字节)。
183 39276 10240使用-u选项时,count命令会将文件大小和总大小以字节为单位来显示。
使用-q选项时,count命令不显示任何详细信息,仅输出文件或目录中的总数量信息。
183其中,183表示所有文件和子目录的数量(包括目录本身)。
综上所述,count命令的-v选项可以帮助用户更详细地了解计数的结果,同时,它还提供了其他选项,如-t、-u、-q和-h等,可以满足用户不同的需求。
hadoop数据副本数量相关命令;
![hadoop数据副本数量相关命令;](https://img.taocdn.com/s3/m/323870710a4c2e3f5727a5e9856a561252d3213e.png)
Hadoop是一种开源的分布式文件存储和计算系统,被广泛应用于大数据领域。
在Hadoop中,数据的可靠性和容错性是至关重要的,因此Hadoop引入了数据副本机制来保障数据的可靠性。
在Hadoop集裙中,数据会被分成多个块,并将这些块保存在不同的计算机上,以防止单点故障和数据丢失。
在本文中,我们将介绍Hadoop中与数据副本数量相关的一些命令和操作。
1. 查看数据块的副本情况在Hadoop中,可以使用以下命令来查看数据块的副本情况:hdfs fsck / -files -blocks -locations该命令会列出Hadoop集裙中所有块的副本情况,包括块的ID、复本数量、所在的数据节点等信息。
通过这些信息,可以清楚地了解每个数据块的副本情况,从而评估数据的可靠性和容错性。
2. 修改数据块的副本数量在Hadoop中,可以通过以下命令来修改数据块的副本数量:hdfs dfs -setrep -w 3 /user/hadoop/data.txt该命令会将指定文件的副本数量修改为3,这样可以增加数据的容错性和可靠性。
在某些情况下,可能需要根据实际情况来调整数据块的副本数量,以满足系统的要求。
3. 查看集裙的副本数量配置在Hadoop集裙中,可以通过以下命令来查看副本数量的相关配置信息:hadoop fs -getconf dfs.replication该命令会显示Hadoop集裙当前的副本数量配置,可以了解到集裙中数据块的默认副本数量是多少。
在实际应用中,可以根据业务需求和系统性能来调整副本数量的配置。
4. 修改集裙的副本数量配置如果需要修改集裙的副本数量配置,可以通过以下方式来实现:a. 打开Hadoop的配置文件hdfs-site.xml。
b. 修改配置项dfs.replication的值,将其设置为新的副本数量。
c. 保存文件并重启Hadoop集裙。
通过以上步骤,就可以修改Hadoop集裙的副本数量配置,从而影响整个集裙的数据副本情况。
启动hadoop的命令
![启动hadoop的命令](https://img.taocdn.com/s3/m/c92dd5efc9d376eeaeaad1f34693daef5ef7137b.png)
启动hadoop的命令start-all.sh 启动所有的守护进程。
包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrackstop-all.sh 停⽌所有的Hadoop守护进程。
包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack start-dfs.sh 启动Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNodestop-dfs.sh 停⽌Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNodehadoop-daemons.sh start namenode 单独启动NameNode守护进程hadoop-daemons.sh stop namenode 单独停⽌NameNode守护进程hadoop-daemons.sh start datanode 单独启动DataNode守护进程hadoop-daemons.sh stop datanode 单独停⽌DataNode守护进程hadoop-daemons.sh start secondarynamenode 单独启动SecondaryNameNode守护进程hadoop-daemons.sh stop secondarynamenode 单独停⽌SecondaryNameNode守护进程start-mapred.sh 启动Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTrackerstop-mapred.sh 停⽌Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTrackerhadoop-daemons.sh start jobtracker 单独启动JobTracker守护进程hadoop-daemons.sh stop jobtracker 单独停⽌JobTracker守护进程hadoop-daemons.sh start tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程hadoop-daemons.sh stop tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程如果Hadoop集群是第⼀次启动,可以⽤start-all.sh。
Hadoop命令大全
![Hadoop命令大全](https://img.taocdn.com/s3/m/5b78528f680203d8ce2f24a0.png)
Hadoop命令大全本节比较全面的向大家介绍一下Hadoop命令,欢迎大家一起来学习,希望通过本节的介绍大家能够掌握一些常见Hadoop命令的使用方法。
下面是Hadoop命令的详细介绍。
Hadoop命令大全1、列出所有HadoopShell支持的命令$bin/hadoopfs-help2、显示关于某个命令的详细信息$bin/hadoopfs-helpcommand-name3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总$bin/hadoopjob-historyoutput-dir这条命令会显示作业的细节信息,失败和终止的任务细节。
4、关于作业的更多细节,比如成功的任务,以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看$bin/hadoopjob-historyalloutput-dir5、格式化一个新的分布式文件系统:$bin/hadoopnamenode-format6、在分配的NameNode上,运行下面的Hadoop命令启动HDFS:$bin/start-dfs.shbin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
7、在分配的JobTracker上,运行下面的命令启动Map/Reduce:$bin/start-mapred.shbin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/sla ves文件的内容,在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。
8、在分配的NameNode上,执行下面的Hadoop命令停止HDFS:$bin/stop-dfs.shbin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。
Hadoop命令手册使用指南
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Hadoop命令手册使用指南2010-06-03 17:27 王亚妮 我要评论(0)字号:T | THadoop命令你是否熟悉,这里就向大家简单介绍一下Hadoop命令使用问题,希望通过本文的介绍大家对Hadoop命令有一定的了解。
AD:在学习Hadoop的过程中,你可能经常遇到Hadoop命令方面的问题,本节就向大家介绍一些常用的Hadoop 命令,欢迎大家一起来学习。
Hadoop命令手册所有的hadoop命令均由bin/hadoop脚本引发。
不指定参数运行hadoop脚本会打印所有命令的描述。
用法:hadoop[--configconfdir][COMMAND][GENERIC_OPTIONS][COMMAND_OPTIONS]Hadoop有一个选项解析框架用于解析一般的选项和运行类。
命令选项描述--configconfdir覆盖缺省配置目录。
缺省是${HADOOP_HOME}/conf。
GENERIC_OPTIONS多个命令都支持的通用选项。
COMMAND命令选项S各种各样的命令和它们的选项会在下面提到。
这些命令被分为用户命令管理命令两组。
Hadoop命令常规选项下面的选项被dfsadmin,fs,fsck和job支持。
应用程序要实现Tool来支持常规选项。
GENERIC_OPTION描述-conf<configurationfile>指定应用程序的配置文件。
-D<property=value>为指定property指定值value。
-fs<local|namenode:port>指定namenode。
-jt<local|jobtracker:port>指定jobtracker。
只适用于job。
-files<逗号分隔的文件列表>指定要拷贝到mapreduce集群的文件的逗号分隔的列表。
只适用于job。
-libjars<逗号分隔的jar列表>指定要包含到classpath中的jar文件的逗号分隔的列表。
hdoop的hdfs中的常用操作命令
![hdoop的hdfs中的常用操作命令](https://img.taocdn.com/s3/m/a3f1c45ca200a6c30c22590102020740be1ecd8b.png)
hdoop的hdfs中的常用操作命令Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)中常用的操作命令包括:1. ls:列出HDFS上的文件和目录`hadoop fs -ls <path>`2. mkdir:创建一个新目录`hadoop fs -mkdir <path>`3. cp:将文件从本地文件系统复制到HDFS或者在HDFS之间复制文件`hadoop fs -cp <source> <destination>`4. mv:将文件从一个位置移动到另一个位置(可以在HDFS内部或者HDFS与本地文件系统之间移动)`hadoop fs -mv <source> <destination>`5. rm:删除指定的文件或目录`hadoop fs -rm <path>`6. cat:将文件的内容打印到控制台上`hadoop fs -cat <path>`7. tail:显示文件的最后几行`hadoop fs -tail <path>`8. get:将文件从HDFS复制到本地文件系统`hadoop fs -get <source> <destination>`9. put:将文件从本地文件系统复制到HDFS`hadoop fs -put <source> <destination>`10. chmod:更改文件的权限`hadoop fs -chmod <mode> <path>`以上是HDFS中常用的操作命令。
可以使用命令`hadoop fs -help`查看更多的HDFS命令及其用法。
Hadoop常用命令及范例
![Hadoop常用命令及范例](https://img.taocdn.com/s3/m/6cd9ca85dc88d0d233d4b14e852458fb770b3815.png)
Hadoop常⽤命令及范例 hadoop中的zookeeper,hdfs,以及hive,hbase都是hadoop的组件,要学会熟练掌握相关的命令及其使⽤规则,下⾯就是⼀些常⽤命令及对hbase和hive的操作语句,同时也列出了⼀些范例。
start-dfs.sh NameNode 进程启动:hadoop-daemon.sh start namenode DataNode 进程启动:hadoop-daemon.sh start datanode HA ⾼可⽤环境中需要启动的进程: zookeeper: zkServer.sh start 启动 zkServer.sh stop 停⽌ zkServer.sh status 查看状态 leader follwer journalnode 集群命令 hadoop-daemon.sh start journalnode 启动 hadoop-daemon.sh stop journalnode 停⽌ ZKFC 启动 zkfc 进程: hadoop-daemon.sh start zkfc 停⽌ zkfc 进程: hadoop-daemon.sh stop zkfc 1. shell命令管理和 HDFS 的⽂件管理。
(1)启动 Zookeeper zkServer.sh start (2)启动 HDFS 的命令 start-dfs.sh (3)启动 Yarn 的命令 start-yarn.sh (4)显⽰ HDFS 中/data/test ⽬录信息 hadoop fs -mkdir /data/test hadoop fs -lsr /data/test (5)将本地⽂件/tmp/log.txt ⽂件上传到/data/test ⽬录中 hadoop fs -put /tmp/log.txt /data/test (6)设置⽂件/data/test/log.txt 的副本数为 3 hadoop fs -setrep -w 3 /data/test/log.txt (7)显⽰/data/test/log.txt ⽂件内容 hadoop fs -cat /data/test/log.txt (8)将/data/test/log.txt ⽂件移动到集群/user/hadoop ⽬录下 hadoop fs -mkdir /user/hadoop hadoop fs -mv /data/test/log.txt /user/hadoop (9)将/data/test/log.txt ⽂件下载到/home/hadoop ⽬录下 hadoop fs -copyToLocal /data/test/log.txt /home/hadoop/ (10)关闭 HDFS 命令 stop-dfs.sh (11)停⽌ Zookeeper zkServer.sh stop 2.将学⽣数据存储到 Hive 数据仓库中,信息包括(学号,姓名,性别,年龄,联系⽅式, 邮箱),创建表语法如下: 启动 hive 前切记要先启动 mysql 数据库 create table student(sno string ,name string ,sex string ,age int ,phone string, email string) row format delimited fields terminated by ',' ;(1)将本地数据“/tmp/student.dat”加载到 student 表,写出操作语句 load data local inpath '/tmp/student.dat' overwrite into table student; (2)写 HQL 语句查询全部学⽣信息 select * from student; (3)写 HQL 语句查询各个年龄及对应学⽣数量 (4) select age,count(*) from student group by age; (5)写 HQL 语句查询全部学⽣的姓名和性别 select name,sex from student; (6)写 HQL 语句查询年龄为 18 的学⽣姓名和联系⽅式 select name,phone from student where age=18; (7)写 HQL 语句查看 student 表结构 describe student; (8)写 HQL 语句删除 student 表 drop table student; (9)导出⽣地/home/hadoop/out ⽬录,写出语 from student insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select *; 3.员⼯表 employee 包含两个列族 basic 和 info,使⽤ shell 命令完成以下操作。
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Hadoop命令大全Hadoop配置:Hadoop配置文件core-site.xml应增加如下配置,否则可能重启后发生Hadoop 命名节点文件丢失问题:<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/limingguang/hadoopdata</value></property>环境变量设置:为了便于使用各种命令,可以在.bashrc文件中添加如下内容:export JAVA_HOME=/home/limingguang/jdk1.7.0_07export HADOOP_HOME=/home/limingguang/hadoop-1.0.3export HIVE_HOME=/home/limingguang/hive-0.9.0export MAHOUT_HOME=/home/limingguang/mahout-distribution-0.7exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$MAHOUT_HOME/bin: $PATHexport HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=1具体目录请更改为安装目录,HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS变量为抑制HADOOP_HOME变量重复时的告警。
常用命令:1、列出所有Hadoop Shell支持的命令$ bin/hadoop fs -help2、显示关于某个命令的详细信息$ bin/hadoop fs -help command-name3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总$ bin/hadoop job -history output-dir这条命令会显示作业的细节信息,失败和终止的任务细节。
4、关于作业的更多细节,比如成功的任务,以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看$ bin/hadoop job -history all output-dir5、格式化一个新的分布式文件系统:$ bin/hadoop namenode -format6、在分配的NameNode上,运行下面的命令启动HDFS:$ bin/start-dfs.shbin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
7、在分配的JobTracker上,运行下面的命令启动Map/Reduce:$ bin/start-mapred.shbin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves 文件的内容,在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。
8、在分配的NameNode上,执行下面的命令停止HDFS:$ bin/stop-dfs.shbin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。
9、在分配的JobTracker上,运行下面的命令停止Map/Reduce:$ bin/stop-mapred.shbin/stop-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上停止TaskTracker守护进程。
10、启动所有$ bin/start-all.sh11、关闭所有$ bin/stop-all.shDFSShell10、创建一个名为 /foodir 的目录$ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir11、创建一个名为 /foodir 的目录$ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir12、查看名为 /foodir/myfile.txt 的文件内容$ bin/hadoop dfs -cat /foodir/myfile.txt说明:hadoop fs <..> 命令等同于 hadoop dfs <..> 命令DFSAdmin13、将集群置于安全模式$ bin/hadoop dfsadmin -safemode enter14、显示Datanode列表$ bin/hadoop dfsadmin -report15、使Datanode节点 datanodename退役$ bin/hadoop dfsadmin -decommission datanodename16、bin/hadoop dfsadmin -help 命令能列出所有当前支持的命令。
比如:* -report:报告HDFS的基本统计信息。
有些信息也可以在NameNode Web服务首页看到。
* -safemode:虽然通常并不需要,但是管理员的确可以手动让NameNode进入或离开安全模式。
* -finalizeUpgrade:删除上一次升级时制作的集群备份。
17、显式地将HDFS置于安全模式$ bin/hadoop dfsadmin -safemode18、在升级之前,管理员需要用(升级终结操作)命令删除存在的备份文件$ bin/hadoop dfsadmin -finalizeUpgrade19、能够知道是否需要对一个集群执行升级终结操作。
$ dfsadmin -upgradeProgress status20、使用-upgrade选项运行新的版本$ bin/start-dfs.sh -upgrade21、如果需要退回到老版本,就必须停止集群并且部署老版本的Hadoop,用回滚选项启动集群$ bin/start-dfs.h -rollback22、下面的新命令或新选项是用于支持配额的。
前两个是管理员命令。
* dfsadmin -setquota <N> <directory>...<directory>把每个目录配额设为N。
这个命令会在每个目录上尝试,如果N不是一个正的长整型数,目录不存在或是文件名,或者目录超过配额,则会产生错误报告。
* dfsadmin -clrquota <directory>...<director>为每个目录删除配额。
这个命令会在每个目录上尝试,如果目录不存在或者是文件,则会产生错误报告。
如果目录原来没有设置配额不会报错。
* fs -count -q <directory>...<directory>使用-q选项,会报告每个目录设置的配额,以及剩余配额。
如果目录没有设置配额,会报告none和inf。
23、创建一个hadoop档案文件$ hadoop archive -archiveName NAME <src>* <dest>-archiveName NAME 要创建的档案的名字。
src 文件系统的路径名,和通常含正则表达的一样。
dest 保存档案文件的目标目录。
24、递归地拷贝文件或目录$ hadoop distcp <srcurl> <desturl>srcurl 源Urldesturl 目标Url25、运行HDFS文件系统检查工具(fsck tools)用法:hadoop fsck [GENERIC_OPTIONS] <path> [-move | -delete |-openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -racks]]]命令选项描述<path> 检查的起始目录。
-move 移动受损文件到/lost+found-delete 删除受损文件。
-openforwrite 打印出写打开的文件。
-files 打印出正被检查的文件。
-blocks 打印出块信息报告。
-locations 打印出每个块的位置信息。
-racks 打印出data-node的网络拓扑结构。
26、用于和Map Reduce作业交互和命令(jar)用法:hadoop job [GENERIC_OPTIONS] [-submit <job-file>] | [-status<job-id>] | [-counter <job-id> <group-name> <counter-name>] | [-kill <job-id>] | [-events <job-id> <from-event-#> <#-of-events>] | [-history [all] <jobOutputDir>] | [-list [all]] | [-kill-task <task-id>] |[-fail-task <task-id>]命令选项描述-submit <job-file> 提交作业-status <job-id> 打印map和reduce完成百分比和所有计数器。
-counter <job-id> <group-name> <counter-name> 打印计数器的值。
-kill <job-id> 杀死指定作业。
-events <job-id> <from-event-#> <#-of-events> 打印给定范围内jobtracker 接收到的事件细节。
-history [all] <jobOutputDir> -history <jobOutputDir> 打印作业的细节、失败及被杀死原因的细节。
更多的关于一个作业的细节比如成功的任务,做过的任务尝试等信息可以通过指定[all]选项查看。
-list [all] -list all 显示所有作业。
-list只显示将要完成的作业。
-kill-task <task-id> 杀死任务。
被杀死的任务不会不利于失败尝试。
-fail-task <task-id> 使任务失败。
被失败的任务会对失败尝试不利。
27、运行pipes作业用法:hadoop pipes [-conf <path>] [-jobconf <key=value>, <key=value>, ...] [-input <path>] [-output <path>] [-jar <jar file>] [-inputformat <class>] [-map <class>] [-partitioner <class>] [-reduce <class>] [-writer <class>] [-program <executable>] [-reduces <num>]命令选项描述-conf <path> 作业的配置-jobconf <key=value>, <key=value>, ... 增加/覆盖作业的配置项-input <path> 输入目录-output <path> 输出目录-jar <jar file> Jar文件名-inputformat <class> InputFormat类-map <class> Java Map类-partitioner <class> Java Partitioner-reduce <class> Java Reduce类-writer <class> Java RecordWriter-program <executable> 可执行程序的URI-reduces <num> reduce个数说明:Hadoop pipes给C++程序员提供了一个编写MapReduce作业的方案,它使用socket让Java和C++之间进行通信,这类似于thrift RPC的原理,也许Hadoop Pipes用thrift编写会更加简单。