Hadoop HDFS的一些操作
hdfs写入数据的流程
hdfs写入数据的流程
Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个分布式文件系统,它允许在集群中的多台机器上存储和处理大量数据。
以下是 HDFS 写入数据的流程:
1. 客户端准备数据:客户端准备要写入 HDFS 的数据。
这通常包括将要写入的数据分解为多个数据块,以便在集群中的多个节点上存储。
2. 客户端与 NameNode 通信:客户端与 NameNode 通信,以确定数据块应存储在哪些 DataNode 上。
NameNode 是一个元数据服务器,它跟踪文件系统中的所有文件和目录的元数据,包括它们的数据块位置。
3. 客户端与 DataNode 通信:一旦客户端确定了数据块的位置,它就会直接与相应的 DataNode 通信,将这些数据块写入集群中的特定节点。
4. 数据传输:客户端将数据块发送到相应的 DataNode。
DataNode 将这些数据块存储在其本地磁盘上。
5. 确认消息:当数据块成功写入 DataNode 后,该节点会向客户端发送确认消息。
6. 客户端提交写入操作:客户端收到所有数据块的确认消息后,会提交写入操作。
7. 更新 NameNode:NameNode 会定期从集群中的 DataNode 收集块报告,以更新其块映射信息。
以上就是 HDFS 写入数据的流程。
需要注意的是,这个过程是自动的,大部分情况下,用户不需要直接与 NameNode 或 DataNode 通信。
在大多数情况下,用户只需使用 Hadoop API 或其他文件系统 API 来执行写入操作即可。
hadoop命令及使用方法
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 hdfs文件读写流程
hadoop hdfs文件读写流程Hadoop HDFS文件读写流程1. 简介Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个可扩展的、容错且高可靠性的文件系统,适用于大规模数据处理。
本文将详细解释HDFS文件读写的流程。
2. 文件写入流程以下是HDFS文件写入的流程:•客户端提交写请求:–客户端与名称节点通信以获取要写入的文件的元数据信息。
–客户端向名称节点发送写入请求并提供要写入的数据块的大小和数据副本数量。
•名称节点处理请求:–名称节点验证客户端的身份和权限,以确保其有权进行写入操作。
–名称节点选择合适的数据节点来存储新的数据块。
–名称节点将选定的数据节点列表返回给客户端。
•数据节点存储数据:–客户端将写入的数据分成固定大小的数据块,并按照顺序发送给选定的数据节点。
•数据节点处理数据块写入请求:–数据节点接收到写入请求后,将数据块存储在本地磁盘上。
–数据节点将数据块复制到其他数据节点以提供冗余备份。
•数据节点向名称节点汇报写入完成:–数据节点向名称节点发送块汇报,告知已成功写入数据块。
•名称节点更新元数据:–名称节点更新文件的元数据信息,包括数据块的位置和数据块副本的数量。
•客户端完成写入:–客户端收到名称节点的确认响应后,写入过程完成。
3. 文件读取流程以下是HDFS文件读取的流程:•客户端提交读取请求:–客户端与名称节点通信以获取要读取的文件的元数据信息。
•名称节点处理请求:–名称节点验证客户端的身份和权限,以确保其有权进行读取操作。
–名称节点提供包含所需数据块位置的块映射列表给客户端。
•客户端读取数据块:–客户端按照名称节点提供的块映射列表,与数据节点通信以读取数据块。
•数据节点处理读取请求:–数据节点接收到读取请求后,将请求的数据块发送给客户端。
•客户端完成读取:–客户端收到所需的数据块后,将数据块拼接成完整的文件。
4. 总结Hadoop HDFS的文件读写流程包括客户端提交请求、名称节点处理请求、数据节点处理数据、名称节点更新元数据以及客户端完成操作等多个步骤。
hdfs集群进行格式化的命令
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop项目中的一个分布式文件系统,它用于存储大规模数据并提供高可靠性、高性能的数据访问。
HDFS采用了主从架构,由一个NameNode节点和多个DataNode节点组成。
为了有效管理存储空间和提高数据读写效率,HDFS集群在使用之前需要进行格式化操作。
HDFS集群的格式化操作是指在HDFS集群第一次运行之前或者在出现严重错误无法修复时,对HDFS的存储介质进行初始化并创建必要的系统目录和文件。
在格式化过程中,会对HDFS的NameNode节点和DataNode节点进行初始化,创建元数据信息存储文件和数据块存储文件。
在实际操作中,需要使用特定的命令来对HDFS集群进行格式化。
下面我们将介绍HDFS集群进行格式化的命令,希望对大家有所帮助。
1. 查看HDFS集群状态在进行格式化之前,首先需要确认HDFS集群的运行状态。
可以通过以下命令查看HDFS集群的状态:```bashhdfs dfsadmin -report```该命令会显示HDFS集群的整体运行状态,包括NameNode和DataNode的数量、运行状态、存储容量等信息。
2. 格式化NameNode节点在对HDFS集群进行格式化之前,首先需要对NameNode节点进行格式化操作。
格式化NameNode节点的命令如下:```bashhdfs namenode -format```该命令会对NameNode节点进行格式化操作,清空存储介质上的元数据信息,并创建新的元数据存储文件。
3. 启动HDFS集群格式化完成后,需要启动HDFS集群以使格式化生效。
可以使用以下命令来启动HDFS集群:```bashstart-dfs.sh该命令会启动HDFS集群的NameNode节点和DataNode节点,使其进入正常运行状态。
4. 验证格式化结果在完成格式化和启动操作后,需要验证HDFS集群的状态,确认格式化操作是否成功。
hdfs操作方法
hdfs操作方法Hadoop Distributed File System (HDFS)是Hadoop框架中的一部分,它是一个可伸缩、可靠的分布式文件系统。
HDFS设计用于处理大数据集,提供了高吞吐量的数据访问以及数据冗余和容错功能。
以下是HDFS的一些常见操作方法。
1.文件系统操作:- 创建目录:使用hadoop fs -mkdir命令来创建一个新的目录。
例如,hadoop fs -mkdir /user/mydirectory。
- 上传文件:使用hadoop fs -put命令将本地文件上传到HDFS中。
例如,hadoop fs -put myfile.txt /user/mydirectory。
- 列出文件/目录:使用hadoop fs -ls命令列出HDFS中的文件和目录。
例如,hadoop fs -ls /user/mydirectory。
- 删除文件/目录:使用hadoop fs -rm命令删除HDFS中的文件或目录。
例如,hadoop fs -rm /user/mydirectory/myfile.txt。
2.文件操作:- 读取文件:使用hadoop fs -cat命令来读取HDFS中的文件内容。
例如,hadoop fs -cat /user/mydirectory/myfile.txt。
- 复制文件:使用hadoop fs -cp命令在HDFS中复制文件。
例如,hadoop fs -cp /user/mydirectory/myfile.txt/user/newdirectory/myfile.txt。
- 移动文件:使用hadoop fs -mv命令将文件从一个目录移动到另一个目录。
例如,hadoop fs -mv /user/mydirectory/myfile.txt/user/newdirectory/myfile.txt。
- 修改文件名:使用hadoop fs -mv命令将文件改名。
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型,通过实际操作和案例分析,掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中,我们主要完成了以下几个部分的内容:1. HDFS的基本操作:包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程:编写Map和Reduce函数,实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建:配置Hadoop集群,了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化:通过调整参数和优化配置,提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作:首先,我们在本地机器上安装了Hadoop,并启动了HDFS。
然后,我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作,包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中,我们遇到了权限问题,通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程:我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例,编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中,我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型,以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建:我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群,配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中,我们注意到了防火墙和网络通信的问题,通过调整防火墙规则和配置网络参数,解决了问题。
4. 性能优化:我们对Hadoop集群进行了性能优化,通过调整参数和优化配置,提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法,如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验,我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中,我们遇到了一些问题,但通过查阅资料和互相讨论,最终解决了问题。
通过本次实验,我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能,还提高了解决实际问题的能力。
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。
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。
hdp 常用命令
hdp 常用命令(原创版)目录1.概述2.hdp 常用命令分类3.具体命令介绍3.1 环境变量设置3.2 创建与删除目录3.3 文件操作3.4 系统管理3.5 网络管理4.命令使用示例5.总结正文1.概述Hadoop 是一种大数据处理框架,它提供了一种分布式计算的方式来处理海量数据。
在 Hadoop 中,用户可以通过执行一些命令来管理和操作Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上的数据。
本文将为您介绍一些常用的Hadoop 命令,帮助您更好地了解 Hadoop 的命令行操作。
2.hdp 常用命令分类Hadoop 的命令主要分为以下几类:- 环境变量设置:用于设置 Hadoop 的配置参数。
- 创建与删除目录:用于在 HDFS 上创建和删除目录。
- 文件操作:用于在 HDFS 上执行文件的读写操作。
- 系统管理:用于管理 Hadoop 集群的节点和任务。
- 网络管理:用于管理 Hadoop 集群的网络设置。
3.具体命令介绍3.1 环境变量设置Hadoop 提供了一些命令来设置环境变量,例如:- `hadoop config set`:设置 Hadoop 配置参数。
- `hadoop config get`:查看 Hadoop 配置参数。
- `hadoop env`:查看当前 Hadoop 环境变量设置。
3.2 创建与删除目录在 HDFS 上创建和删除目录可以使用以下命令:- `hadoop fs -mkdir`:在 HDFS 上创建目录。
- `hadoop fs -rm`:在 HDFS 上删除目录。
3.3 文件操作在 HDFS 上执行文件的读写操作可以使用以下命令:- `hadoop fs -get`:从 HDFS 上下载文件到本地。
- `hadoop fs -put`:将本地文件上传到 HDFS 上。
- `hadoop fs -text`:查看 HDFS 上的文件内容。
- `hadoop fs -ls`:列出 HDFS 上的文件列表。
HDFS基本操作
HDFS基本操作HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop生态系统中的一个关键组件,用于在大规模集群上存储和处理大数据集。
HDFS采用分布式文件存储的方式,将大文件切分成多个块,并分散存储在多个计算节点上,从而实现高容错性和高吞吐量的数据存储。
在使用HDFS进行文件操作时,可以通过命令行工具或者API进行操作。
下面是HDFS的一些基本操作:1. 查看文件系统状态:使用"hdfs dfsadmin -report"命令可以查看HDFS的整体状态,包括存储容量、副本数量、节点状态等。
2. 创建目录:使用"hdfs dfs -mkdir"命令可以在HDFS中创建新目录。
例如,可以使用"hdfs dfs -mkdir /data"命令创建一个名为"data"的目录。
3. 上传文件:使用"hdfs dfs -put"命令可以将本地文件上传到HDFS中。
例如,可以使用"hdfs dfs -put local_file hdfs_path"命令将名为"local_file"的本地文件上传到"HDFS_path"路径下。
5. 复制文件:使用"hdfs dfs -cp"命令可以复制HDFS中的文件。
例如,可以使用"hdfs dfs -cp source_file target_file"命令将"source_file"文件复制到"target_file"。
6. 移动文件:使用"hdfs dfs -mv"命令可以移动HDFS中的文件。
例如,可以使用"hdfs dfs -mv source_file target_file"命令将"source_file"文件移动到"target_file"。
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。
hadoopfs(HDFS文件系统命令)
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的基本操作命令
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 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架,它使用 HDFS(Hadoop Distributed File System)存储大量数据,并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册,介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包,并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量,将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群,包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS,包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce,包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式,如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS,使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息,使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业,编写 MapReduce 程序,然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果,使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地,使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息,在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况,在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群,使用命令 `` 和 ``。
实验4HDFS常用操作
实验4HDFS常用操作Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个高度可靠、可扩展的分布式文件系统,为Hadoop集群提供了存储和处理大量数据的能力。
在Hadoop中,用户可以使用各种HDFS常用操作来管理和操作存储在HDFS上的数据。
本文将介绍HDFS中的一些常用操作方法。
1. 上传文件:使用命令`hadoop fs -put <local_file_path><hdfs_path>`将本地文件上传到HDFS。
例如,`hadoop fs -put/home/user/file.txt /user/hadoop/`将本地文件`file.txt`上传到HDFS的`/user/hadoop/`目录下。
3. 创建目录:使用命令`hadoop fs -mkdir <hdfs_path>`在HDFS上创建目录。
例如,`hadoop fs -mkdir /user/hadoop/data`将在HDFS的根目录下创建一个名为`data`的目录。
4. 删除文件或目录:使用命令`hadoop fs -rmr <hdfs_path>`删除HDFS上的文件或目录。
例如,`hadoop fs -rmr/user/hadoop/file.txt`将删除HDFS上的`/user/hadoop/file.txt`文件。
5. 列出目录内容:使用命令`hadoop fs -ls <hdfs_path>`列出指定目录下的文件和子目录。
例如,`hadoop fs -ls /user/hadoop/`将列出`/user/hadoop/`目录下的文件和子目录。
6. 查看文件内容:使用命令`hadoop fs -cat <hdfs_path>`将HDFS上的文件内容输出到控制台。
例如,`hadoop fs -cat/user/hadoop/file.txt`将显示`/user/hadoop/file.txt`文件的内容。
hdfs的文件操作命令以及mapreduce程序设计
hdfs的文件操作命令以及mapreduce程序设计Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop框架的一部分,用于存储和处理大规模数据集。
以下是HDFS的一些常见文件操作命令:1. 查看文件和目录:- `hadoop fs -ls <path>`:列出指定路径下的文件和目录。
- `hadoop fs -du <path>`:查看指定路径下的文件和目录的大小。
2. 创建和删除目录:- `hadoop fs -mkdir <path>`:创建一个新目录。
- `hadoop fs -rmr <path>`:递归删除指定路径下的所有文件和目录。
3. 文件复制和移动:- `hadoop fs -cp <src> <dest>`:将源路径中的文件复制到目标路径。
- `hadoop fs -mv <src> <dest>`:将源路径中的文件移动到目标路径。
4. 文件上传和下载:- `hadoop fs -put <localSrc> <dest>`:将本地文件上传到HDFS中的指定路径。
- `hadoop fs -get <src> <localDest>`:将HDFS中的文件下载到本地目录。
5. 查看文件内容:- `hadoop fs -cat <path>`:显示指定路径下文件的内容。
- `hadoop fs -tail <path>`:显示指定文件的最后几行内容。
上述命令可以在命令行中使用。
此外,Hadoop还提供了Java 编程接口(API)和命令行工具(如`hadoop jar`)来编写和运行MapReduce程序。
以下是使用Java编写的简单MapReduce程序的示例:```javaimport org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException;public class WordCount {public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String[] words = value.toString().split(" ");for (String w : words) {word.set(w);context.write(word, one);}}}public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key, result);}}public static void main(String[] args) throws Exception {Job job = Job.getInstance();job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}```该示例是一个简单的词频统计程序。
hdoop的hdfs中的常用操作命令
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。
hdfs和mapreduce综合实训hdfs文件读写
Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce是Hadoop的核心组件,用于大规模数据的存储和处理。
以下是一个简单的HDFS和MapReduce的实训例子,涉及到HDFS文件的读写操作。
实训目标:1.了解HDFS的基本操作,如创建目录、上传文件、下载文件等。
2.了解MapReduce的基本概念和工作原理。
3.使用MapReduce对HDFS中的数据进行处理。
实训步骤:一、准备环境1.安装Hadoop,配置好环境变量。
2.启动Hadoop集群,包括NameNode、DataNode等。
二、HDFS操作打开终端,使用hdfs dfs -mkdir命令创建目录。
例如:shellhdfs dfs -mkdir /user/hadoop/data上传本地文件到HDFS目录中,使用hdfs dfs -put命令。
例如:shellhdfs dfs -put localfile.txt /user/hadoop/data/从HDFS下载文件到本地,使用hdfs dfs -get命令。
例如:shellhdfs dfs -get /user/hadoop/data/localfile.txt localfile_downloaded.txt列出HDFS目录中的文件,使用hdfs dfs -ls命令。
例如:shellhdfs dfs -ls /user/hadoop/data/删除HDFS中的文件或目录,使用hdfs dfs -rm命令。
例如:shellhdfs dfs -rm /user/hadoop/data/localfile.txt三、MapReduce操作1.编写MapReduce程序,可以使用Java或其他支持的语言。
以下是一个简单的MapReduce程序的示例:Mapper类:将输入的文本行分割成单词,并输出每个单词和其出现次数。
Reducer类:将相同单词的计数进行累加。
2. 将Mapper和Reducer类编译打包成JAR文件。
hdfs 的读写流程
hdfs 的读写流程
HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的读写流程如下:
1. 写数据流程:
客户端向NameNode发起文件上传请求,NameNode会检查目标文件是否已经存在,以及父目录是否存在。
如果可以上传,NameNode会返回一个信息。
客户端向指定的DataNode(如A)发起上传请求,DataNode A收到请求后会继续调用DataNode B,然后DataNode B调用DataNode C,建立通信管道。
DataNode C、B、A主机应答客户端。
客户端开始上传第一个block块,以packet为单位(64KB),DataNode A收到一个packet就会传给DataNode B,DataNode B传给DataNode C,DataNode A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
2. 读数据流程:
客户端向NameNode发起文件读取请求,NameNode返回文件块的映射信息给客户端。
客户端根据NameNode返回的文件块映射信息,直接与相应的DataNode进行通信,读取数据。
以上是HDFS的读写流程,仅供参考,建议查阅关于HDFS的书籍或咨询技术人员获取更多信息。
HDFS基本操作
HDFS基本操作
1、HDFS的基本命令格式为:
命令:hdfs dfs -cmd <args>
注:cmd就是具体的命令,cmd前⾯的“-”千万不能省略。
本⼈已经设置了环境变量,则可以在任意的路径下可直接使⽤hdfs,否则进⼊hadoop安装路径HADOOP_HOME后,使⽤如下指令:./bin/hdfs dfs -cmd <args>
2、列出⽂件⽬录:
命令:hdfs dfs -ls 路径
3、在HDFS创建⽂件夹:
命令:hdfs dfs -mkdir ⽂件夹名称
命令:级联创建⼀个⽂件夹,即类似这样⼀个⽬录:/mybook/input,则 hdfs fs -mkdir -p ⽂件夹名称
4、上传⽂件⾄HDFS
命令:hdfs dfs -put 源路径⽬标存放路径
5、从HDFS上下载⽂件
命令:hdfs dfs -get HDFS⽂件路径本地存放路径
6、查看HDFS上某个⽂件的内容
命令:hdfs dfs -text(或cat) HDFS上的⽂件存放路径
7、统计⽬录下各⽂件的⼤⼩(单位:字节B)
命令:hdfs dfs -du ⽬录路径
8、删除HDFS上某个⽂件或者⽂件夹
命令:hdfs dfs -rm ⽂件存放⽂件
hdfs dfs -rm -r ⽂件存放⽂件
9、使⽤help命令寻求帮助
命令:hdfs dfs -help 命令
10、查看整个磁盘⼤⼩和本地某个⽂件⼤⼩:。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
HDFS的文件操作格式化HDFS命令:user@namenode:Hadoop$ bin/hadoop namenode -format启动HDFS命令:user@namenode:hadoop$ bin/start-dfs.sh列出HDFS上的文件命令:user@namenode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls使用hadoop APIpublic List<String[]> GetFileBolckHost(Configuration conf, String FileName) { try {List<String[]> list = new ArrayList<String[]>();FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);Path path = new Path(FileName);FileStatus fileStatus = hdfs.getFileStatus(path);BlockLocation[] blkLocations = hdfs.getFileBlockLocations(fileStatus, 0, fileStatus.getLen());int blkCount = blkLocations.length;for (int i = 0; i < blkCount; i++) {String[] hosts = blkLocations[i].getHosts();list.add(hosts);}return list;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}在HDFS上创建目录命令:user@namenode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /文件名使用hadoop API// 在HDFS新建文件public FSDataOutputStream CreateFile(Configuration conf, String FileName) { try {FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);Path path = new Path(FileName);FSDataOutputStream outputStream = hdfs.create(path);return outputStream;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}上传一个文件到HDFS命令:user@namenode:Hadoop$ bin/hadoop dfs -put 文件名/user/yourUserName/ 使用hadoop API// 上传文件到HDFSpublic void PutFile(Configuration conf, String srcFile, String dstFile) {try {FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);Path srcPath = new Path(srcFile);Path dstPath = new Path(dstFile);hdfs.copyFromLocalFile(srcPath, dstPath);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}从HDFS 中导出数据命令:user@namenode:hadoop$ bin/hadoop dfs -cat foo使用hadoop API// 从HDFS读取文件public void ReadFile(Configuration conf, String FileName) {try {FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);FSDataInputStream dis = hdfs.open(new Path(FileName));IOUtils.copyBytes(dis, System.out, 4096, false);dis.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}HDFS 的关闭命令:user@namenode:hadoop$ bin/stop-dfs.shHDFS全局状态信息命令:bin/Hadoop dfsadmin -report我们可以得到一份全局状态报告。
这份报告包含了HDFS集群的基本信息,当然也有每台机器的一些情况。
以上讲的都是本地操作HDFS,都是基于在Ubuntu下并配置有hadoop环境下对HDFS 的操作,作为客户端也可以在window系统下远程的对HDFS进行操作,其实原理基本上差不多,只需要集群中namenode对外开放的IP和端口,就可以访问到HDFS/*** 对HDFS操作* @author yujing**/public class Write {public static void main(String[] args) {try {uploadTohdfs();readHdfs();getDirectoryFromHdfs();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}public static void uploadTohdfs() throws FileNotFoundException, IOException { String localSrc = "D://qq.txt";String dst = "hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing/test.txt";InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(localSrc));Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);OutputStream out = fs.create(new Path(dst), new Progressable() {public void progress() {System.out.println(".");}});System.out.println("上传文件成功");IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true);}/** 从HDFS上读取文件*/private static void readHdfs() throws FileNotFoundException, IOException {String dst = "hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing/test.txt";Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);FSDataInputStream hdfsInStream = fs.open(new Path(dst));OutputStream out = new FileOutputStream("d:/qq-hdfs.txt");byte[] ioBuffer = new byte[1024];int readLen = hdfsInStream.read(ioBuffer);while (-1 != readLen) {out.write(ioBuffer, 0, readLen);readLen = hdfsInStream.read(ioBuffer);}System.out.println("读文件成功");out.close();hdfsInStream.close();fs.close();}/*** 以append方式将内容添加到HDFS上文件的末尾;注意:文件更新,需要在hdfs-site.xml中添<property><name>dfs.* append.support</name><value>true</value></property>*/private static void appendToHdfs() throws FileNotFoundException,IOException {String dst = "hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing/test.txt";Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);FSDataOutputStream out = fs.append(new Path(dst));int readLen = "zhangzk add by hdfs java api".getBytes().length;while (-1 != readLen) {out.write("zhangzk add by hdfs java api".getBytes(), 0, readLen);}out.close();fs.close();}/** 从HDFS上删除文件*/private static void deleteFromHdfs() throws FileNotFoundException,IOException {String dst = "hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing";Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);fs.deleteOnExit(new Path(dst));fs.close();}/** 遍历HDFS上的文件和目录*/private static void getDirectoryFromHdfs() throws FileNotFoundException,IOException {String dst = "hdfs://192.168.1.11:9000/usr/yujing";Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);FileStatus fileList[] = fs.listStatus(new Path(dst));int size = fileList.length;for (int i = 0; i < size; i++) {System.out.println("文件名name:" + fileList[i].getPath().getName()+ "文件大小/t/tsize:" + fileList[i].getLen());}fs.close();}}我们可以通过http://主机IP:50030就可以查看集群的所有信息,也可以查看到自己上传到HDFS上的文件。