大数据分析之HDFS文件系统的操作
利用Hadoop技术实现大数据分析与处理
利用Hadoop技术实现大数据分析与处理随着信息化时代的到来，数据量呈爆发式增长，如何将这些海量的数据有效地处理和分析成为了企业和机构面临的一项重要任务。
而随着Hadoop技术的发展和应用，大数据分析和处理变得更加高效和可行。
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，主要用于大规模数据的存储和处理。
它可以通过水平扩展的方式处理海量的数据，同时具备高可靠性和容错能力，因此成为了大数据分析和处理的重要技术。
其主要组成部分包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
其中，HDFS是一种分布式文件系统，可以通过将文件切分为多个存储块，并复制到多个服务器上，以实现可靠性存储和快速访问；而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以有效地实现数据的分布式处理和计算。
利用Hadoop技术进行大数据分析和处理，通常可以分为以下几个步骤：1. 数据收集与存储首先，需要收集大量的数据，并将其存储在HDFS中。
在存储时，需要考虑存储块大小、数据可靠性和访问速度等因素。
2. 数据预处理由于大数据通常存在着数据质量问题，如数据缺失、异常值、重复值等，因此需要对其进行预处理，以提高数据质量和分析效果。
预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
3. 数据分析与处理利用Hadoop中的MapReduce编程模型，可以对海量数据进行高效的分布式计算和处理。
在编写MapReduce程序时，需要定义Map函数和Reduce函数，其主要功能是将数据分为多个键值对，并对其进行聚合和统计分析。
4. 数据可视化与报告最后，可以通过数据可视化和报告等方式进行数据展示和交流，以便更好地理解和应用分析结果。
总之，利用Hadoop技术进行大数据分析和处理不仅可以提高数据处理和分析的效率和可行性，同时也可以为企业和机构提供更准确的数据决策。
HDFS原理和体系结构
Secondary NameNode
Secondary NameNode作用 1、对HDFS元数据的冷备份，预防NameNode出现故障丢失数据。 2、解决EditLog增大的问题。
SecondaryNameNode的处理，是将fsimage和edits文 件周期的合并，不会造成NameNode重启时造成长时间不 可访问的情况。
HDFS数据写入流程解析
HDFS数据读取流程解析
HDFS可靠性
• 所有数据块都有副本 • 可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量 • DataNode启动时，遍历本地文件系统，产生一份hdfs数
据块和本地文件的对应关系列表（blockport）汇报给 namenode
HDFS可靠性
HDFS新功能和特性
基于HDFS路由器的联合 • HDFS基于路由器的联合会添加一个RPC路由层，提供多个
HDFS命名空间的联合视图。 • 简化了对现有HDFS客户端的联合集群的访问。
HDFS新功能和特性
支持多个NameNode
• 允许用户运行多个备用NameNode； • 一个NameNode是Active，其它为Standby； • Standby NN会不断与JN同步，保证自己获取最新的
• Namenode根据块报告验证元数据
HDFS可靠性
安全模式
• Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段，安全模式 阶段不会产生数据写；
• 在安全模式阶段Namenode收集各个datanode的报告，当数据 块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的；
• 在一定比例（可设置）的数据块被确定为“安全”后，再过若 干时间，安全模式结束；
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。
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常用命令总结
HDFS常⽤命令总结⽂章⽬录课程⼤纲（HDFS详解）学习⽬标：HDFS基本概念篇1.1HDFS前⾔1.2HDFS的概念和特性HDFS基本操作篇2.1HDFS的shell(命令⾏客户端)操作2.1.1 HDFS命令⾏客户端使⽤2.2 命令⾏客户端⽀持的命令参数2.3 常⽤命令参数介绍HDFS原理篇hdfs的⼯作机制3.1 概述3.2 HDFS写数据流程3.2.1 概述3.2.2 详细步骤图3.2.3 详细步骤解析3.3. HDFS读数据流程3.3.1 概述3.3.2 详细步骤图3.3.3 详细步骤解析4 NAMENODE⼯作机制4.1 NAMENODE职责4.2 元数据管理4.2.1 元数据存储机制(元数据是对象，有特定的数据结构，可以理解为hashmap结构)4.2.2 元数据⼿动查看4.2.3 元数据的checkpoint4.2.4 元数据⽬录说明5 DATANODE的⼯作机制5.1 概述5.2 观察验证DATANODE功能5.3元数据⽬录(⾃⼰添加,实测有效)HDFS应⽤开发篇6. HDFS的java操作6.1 搭建开发环境6.2 获取api中的客户端对象6.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的⽅法6.4 HDFS客户端操作数据代码⽰例：6.4.1 ⽂件的增删改查6.4.2 通过流的⽅式访问hdfs6.4.3 场景编程7. 案例1：开发shell采集脚本7.1需求说明7.2需求分析7.3技术分析7.4实现流程7.4.1⽇志产⽣程序7.4.2伪代码7.5代码实现7.6效果展⽰及操作步骤8. 案例2：开发JAVA采集程序8.1 需求8.2 设计分析HDFS基本概念篇1.1HDFS前⾔设计思想 分⽽治之：将⼤⽂件、⼤批量⽂件，分布式存放在⼤量服务器上，以便于采取分⽽治之的⽅式对海量数据进⾏运算分析； 在⼤数据系统中作⽤： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念：⽂件切块，副本存放，元数据 补充： hdfs是架在本地⽂件系统上⾯的分布式⽂件系统，它就是个软件，也就是⽤⼀套代码把底下所有机器的硬盘变成⼀个软件下的⽬录，和mysql没有什么区别，思想⼀样。
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。
大数据_hadoop_分布式文件系统
2.HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目 的核心子项目，是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。 注：HDFS只是Hadoop抽象文件系统的一个实例，还包括本地 文件系统、HFTP、S3等。
一、Hadoop文件系统
1.Hadoop文件系统
二、HDFS简介
1.HDFS
HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开 发的，它可以运行于廉价的商用服务器上。
2.HDFS的主要特点：
（1）处理超大文件 实际应用中，HDFS已经用来存储PB级的数据了。 （2）流式的访问数据 运行在HDFS上的应用程序必须流式地访问他们的数据集。 HDFS的设计适合批量处理，而不是用户交互式的。重点是数 据吞吐量（通常分析任务都会涉及数据集的大部分数据不适合低延迟数据访问
HDFS是为了处理大型数据集分析任务，主要是为了达到 高的数据吞吐量而设计的，这就要求可能以高延迟为代价。 注：对于低延迟的访问需求，HBase是更好地选择。
（2）无法高效存储大量小文件 Hadoop中由namenode负责将文件系统中的元数据存储在 内存中，因此文件系统存储的文件总数受限于namenode的内 存容量。当存储大量的小文件时，会大大增加namenode的工 作压力，检索处理元数据所需的时间就会很长。
四、HDFS的基本操作
1.HDFS命令行操作
可以通过命令行接口和HDFS进行交互。
（1）下面以单机上运行Hadoop、执行单机伪分布为 例：
在单机伪分布中需要修改两个配置属性： ① 修改属性： 令 =hdfs://localhost/ 注：hadoop默认使用HDFS文件系统；在本机localhost运行 HDFS，其端口默认采用8020.
大数据技术基础实验报告-HDFS常用操作命令
大数据技术基础实验报告-HDFS常用操作命令实验内容：1. 开启HDFSstart-dfs.sh2. 查看在终端中我们操作HDFS的命令hdfs dfs3.命令行客户端支持的命令参数hadoop fs [-appendToFile <localsrc> ... <dst>][-cat [-ignoreCrc] <src> ...][-checksum <src> ...][-chgrp [-R] GROUP PATH...][-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...][-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...][-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-count [-q] <path> ...][-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>][-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]][-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>][-df [-h] [<path> ...]][-du [-s] [-h] <path> ...][-expunge][-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>][-getfacl [-R] <path>][-getmerge [-nl] <src> <localdst>][-help [cmd ...]][-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]][-mkdir [-p] <path> ...][-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>][-moveToLocal <src> <localdst>][-mv <src> ... <dst>][-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>][-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>][-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...][-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...][-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]] [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...][-stat [format] <path> ...][-tail [-f] <file>][-test -[defsz] <path>][-text [-ignoreCrc] <src> ...][-touchz <path> ...][-usage [cmd ...]]图中显示很多命令选项信息，以上截图补全，下面的表格能够完整的列出了支持的命令选项。
hdfs的原理
hdfs的原理HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的基本组件之一，它是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。
HDFS的原理主要有以下几个方面：1. 数据切块：HDFS将要存储的文件切分成固定大小的数据块（默认为128MB），并将这些数据块分散存储在集群中的多个节点上。
2. 冗余复制：HDFS会将每个数据块复制多次，并保存在不同的节点上。
默认情况下，每个数据块会复制三次，分别存储在不同的机架上的不同节点上。
这样做的目的是增加数据的可靠性和容错性。
3. Master/Slave架构：HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成。
NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间、数据块的存储位置等元数据信息；DataNode是HDFS的工作节点，负责实际的数据存储和读写操作。
NameNode维护了一个全局的文件系统命名空间和每个数据块所在的DataNode的信息。
4. 分布式读写：客户端可以通过与NameNode交互获取文件的块的位置信息，并直接与DataNode进行数据的读写操作。
如果要读取一个文件，客户端首先询问NameNode该文件各个数据块所在的DataNode位置信息，然后直接从这些DataNode上读取数据；如果要写入一个文件，客户端首先向NameNode发送写请求，NameNode返回可供写入的DataNode 列表，客户端将数据块分割成与DataNode对应的大小，并将数据块分别发送给各个DataNode进行存储。
5. 容错恢复：HDFS通过定期向NameNode发送心跳信号来检测和监控每个DataNode的健康状态。
如果发现某个DataNode 失效，NameNode会将存储在该节点上的数据块复制到其他正常的DataNode上，以保证数据的冗余备份。
通过以上的原理，HDFS实现了数据的高可靠性、高容错性和高扩展性，适用于大规模的数据存储和处理场景。
hadoop之分布式文件管理系统HDFS
hadoop之分布式⽂件管理系统HDFS0.什么是HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System），它是⼀个⽂件系统，⽤于存储⽂件，通过⽬录树来定位⽂件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各⾃的⾓⾊。
HDFS的使⽤场景：适合⼀次写⼊，多次读出的场景，且不⽀持⽂件的修改。
适合⽤来做数据分析，并不适合⽤来做⽹盘应⽤1.HDFS 的优缺点优点：⾼容错性（1）数据⾃动保存多个副本。
它通过增加副本的形式，提⾼容错性。
（2）某⼀个副本丢失以后，它可以⾃动恢复。
适合处理⼤数据，1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚⾄PB级别的数据；2）⽂件规模：能够处理百万规模以上的⽂件数量，数量相当之⼤。
可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提⾼可靠性缺点：不适合低延时数据访问，⽐如毫秒级的存储数据，是做不到的⽆法⾼效的对⼤量⼩⽂件进⾏存储。
不⽀持并发写⼊、⽂件随机修改。
⼀个⽂件只能有⼀个写，不允许多个线程同时写；仅⽀持数据append（追加），不⽀持⽂件的随机修改2.HDFS的架构（1）NameNode：就是master他是⼀个主管，管理者。
管理HDFS的命名空间，配置副本信息，管理数据块映射信息，处理客户端读写请求。
（2）DataName：就是Slave，NameNode下达命令，DataNode执⾏实际的操作。
存储实际的数据块，执⾏数据块的读写操作（3）Client：就是客户端。
⽂件切分。
⽂件上传HDFS的时候，Client将⽂件切分成⼀个⼀个的Block，然后进⾏上传；与NameNode交互，获取⽂件的位置信息；与DataNode交互，读取或者写⼊数据；Client提供⼀些命令来管理HDFS，⽐如NameNode格式化；Client可以通过⼀些命令来访问HDFS，⽐如对HDFS增删查改操作；（4）Secondary NameNode，并⾮NameNode的热备。
hdfs基本知识总结
hdfs基本知识总结HDFS，全称Hadoop Distributed File System，是Hadoop生态系统的一个重要组成部分。
它是一个分布式文件系统，可以在大型集群上存储和管理海量数据，并能够提供高可靠性和高可扩展性。
以下是HDFS的基本知识总结：1. HDFS的架构HDFS的架构由NameNode、DataNode和客户端三部分构成。
NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和客户的访问权限。
DataNode是HDFS的数据节点，负责实际的数据存储和读写操作。
客户端可以通过HDFS提供的API与HDFS进行交互。
2. HDFS的文件操作HDFS支持类UNIX文件系统的基本操作，如创建文件、写文件、读文件、删除文件、重命名文件等。
但与传统文件系统不同的是，HDFS 是面向大数据的分布式文件系统，具有较高的容错性和可扩展性。
3. HDFS的数据块机制为了提高数据存储和传输的效率，HDFS将一个文件分成若干个数据块进行存储，并将这些数据块分散存放在不同的DataNode上。
每个数据块默认大小为128MB，可以通过修改配置文件进行调整。
4. HDFS的副本机制为了提高数据的容错性，HDFS将每个数据块存储在多个DataNode上，这些DataNode之间相互备份，保证数据的可靠性。
副本数可以通过修改配置文件进行调整。
5. HDFS的读写流程客户端向NameNode发出文件读写请求后，NameNode返回文件所在的DataNode列表。
客户端通过网络连接到这些DataNode上进行数据的读写操作，完成后向NameNode发送完成请求，NameNode则更新文件的元数据信息。
总之，HDFS是Hadoop生态系统中非常重要的一部分，在大数据存储和处理方面有着广泛应用。
了解HDFS的基本知识，对于进行大数据处理和分析的工程师来说是必不可少的。
简述 hdfs读数据的流程。
简述 hdfs读数据的流程。
HDFS(Hadoop Distributed File System) 是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
要从 HDFS 中读取数据，需要进行以下流程:
1. 创建读请求：开发人员向 HDFS 发送读请求，请求读取某个节点上的的数据。
读请求需要指定数据存储的节点名称、数据块地址以及读取的块大小等信息。
2. 响应读请求:HDFS 收到读请求后，会在对应的节点上查找相应的数据块。
如果数据块已经存储在节点上，则 HDFS 会返回对应数据块的字节数组。
如果数据块不在节点上，则 HDFS 会向节点发送请求，要求节点复制数据块到本地，然后再返回字节数组。
3. 处理读取的数据：开发人员接收到 HDFS 返回的字节数组后，需要对数据进行处理。
这可以包括数据解码、数据清洗、数据转换等操作。
4. 发送写请求：如果开发人员需要将数据写入 HDFS，需要向HDFS 发送写请求。
写请求需要指定数据存储的节点名称、数据块地址以及写入的块大小等信息。
HDFS 收到写请求后，会在对应的节点上更新数据块的状态，并将其存储在本地。
5. 响应写请求:HDFS 收到写请求后，会向开发人员返回写请求响应。
响应包括 HDFS 处理写请求的结果，例如数据块是否已经被写入 HDFS，或者是否出现错误等。
通过这些流程，开发人员可以从 HDFS 中读取数据，并对数据进
行处理，然后将其写入 HDFS 中，从而实现数据的存储和共享。
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。
实验3 大数据分析平台中实现HDFS读写文件
Shell命令：if $(hdfs dfs -test -e file:///home/hadoop /text.txt);then $(hdfs dfs -copyToLocal text.txt . /text2.txt);else $(hdfs dfs -copyToLocal text.txt . /text.txt); fi（一） 实验目的1.复习HDFS 常用的Shell 命令；2.熟悉HDFS 操作常用的Java API ；3.学会用Java 代码实现HDFS 读写文件。
（三） 实验环境1.理解HDFS 的读写原理；2.编程实现按行读取HDFS 中的指定文件；3.编程实现HDFS 中指定文件的内容输出到终端（四） 实验步骤（二） 实验要求1.大数据分析实验系统（FSDP ）；2.CentOS 6.7；3.Hadoop 2.7.1；4.Java SE 10，Eclipse 4.7。
提示：(1)部分Shell 命令的参数路径只能是本地路径或者HDFS 路径。
(2)若Shell 命令的参数既可以是本地路径，也可以是HDFS 路径时，务必注意区分。
为保证操作正确，可指定路径前缀 hdfs:///或者file:///。
(3)注意区分相对路径与绝对路径。
(4)命令说明可参考 / docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/ FileSystemShell.html 。
(5)参考Java 代码文件“HDFSApi.java”。
if $(hdfs dfs -test -e text.txt);then $(hdfs dfs -appendToFile local.txt text.txt);else $(hdfs dfs -copyFromLocal -f local.txt text.txt); fi(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。
简述hdfs分布式文件系统的工作流程
简述hdfs分布式文件系统的工作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!简述HDFS分布式文件系统的工作流程Hadoop Distributed File System（HDFS）是一种高容错性的分布式文件系统，专为大规模数据处理而设计。
分布式文件系统(hdfs)的理解
分布式文件系统(hdfs)的理解
分布式文件系统 (HDFS) 是一种专门为处理大数据集而设计的
文件系统。
它是Apache Hadoop 的核心组件之一，通常被用于存储和处理大规模数据集。
HDFS 的设计理念是将数据分散存储在计算集群的多台机器上，以实现高可靠性和高性能。
HDFS中的文件被切分成若干个分片，这些分片可以分布存储在不同的节点上。
每个分片都有多个备份存储在集群中的其他节点上，这样可以保证数据的可靠性和可用性。
HDFS还提供了高效的数据读写方式和数据访问
接口，使得应用程序可以方便地对存储在HDFS中的大数据
集进行操作和处理。
总结起来，HDFS作为一种分布式文件系统，其主要特点有：
1. 高可靠性：HDFS将文件的存储和备份分布在多个节点上，
故障发生时可通过备份保证数据的不丢失。
2. 高扩展性：可通过增加节点提升存储和处理能力。
3. 高效性：HDFS的读写效率很高，支持一次写入多个节点，
一次读取多个块等。
4. 适用性：HDFS通常用于存储海量数据文件，适合于大数据
挖掘、机器学习、数据分析等应用场景。
简述hdfs的读流程
简述hdfs的读流程HDFS是分布式文件系统，它的设计目标是存储超大规模的数据集，它的读流程可以分为以下几个步骤：一、客户端请求文件读取在HDFS中，客户端通过使用API或命令行工具向NameNode发送请求以读取文件。
NameNode是HDFS的主节点，它负责管理文件系统的命名空间和客户端请求。
二、NameNode响应当NameNode接收到客户端的请求时，它会返回包含有关所请求文件块位置信息的元数据。
元数据包括哪些块组成文件、每个块在哪个DataNode上以及每个块的大小等信息。
三、DataNode处理读请求客户端收到元数据后，会根据元数据信息从最近的DataNode开始读取所需块。
如果某个DataNode无法满足请求，则会尝试从其他可用节点中选择一个。
四、DataNode返回数据当DataNode接收到读取请求时，它会将所需块中存储的数据传输给客户端。
如果该块存储在多个DataNode上，则可以并行地从多个节点中读取数据以提高效率。
五、客户端处理数据客户端接收到所有所需块中存储的数据后，将它们合并为单个文件，并将其保存在本地磁盘上。
这样就完成了整个读取过程。
下面对上述流程进行详细的分层次解析：一、客户端请求文件读取客户端可以使用Java API或命令行工具向NameNode发送请求以读取文件。
这些工具包括hadoop fs -cat、hadoop fs -get等命令。
在发送请求之前，客户端需要知道要读取的文件的路径和名称。
二、NameNode响应当NameNode接收到客户端的请求时，它会返回包含有关所请求文件块位置信息的元数据。
元数据包括哪些块组成文件、每个块在哪个DataNode上以及每个块的大小等信息。
这些元数据可以帮助客户端确定从哪个DataNode开始读取数据。
三、DataNode处理读请求当客户端收到元数据后，会根据元数据信息从最近的DataNode开始读取所需块。
如果某个DataNode无法满足请求，则会尝试从其他可用节点中选择一个。
hdfs读写删除过程解析
hdfs读写删除过程解析⼀、hdfs⽂件读取过程 hdfs有⼀个FileSystem实例，客户端通过调⽤这个实例的open()⽅法就可以打开系统中希望读取的⽂件，hdfs通过rpc协议调⽤Nadmenode获取block的位置信息，对于⽂件的每⼀块，Namenode会返回含有该block副本的Datanode的节点地址；客户端还会根据⽹络拓扑来确定它与每⼀个DataNode的位置信息，从离它最近的哪个DataNode获取block的副本(所谓的就近原则)，最理想的情况是该block就存储在客户端所在的节点上。
hdfs会返回⼀个FDSaraInputStream对象，FDSDataInputStream类转⽽封装成DFSDataInputStream对象，这个对象管理着与DataNode和NameNode的I/O,具体过程如下： 1、客户端发起请求。
2、客户端从NameNode得到⽂件块及位置信息列表（即客户端从NameNode获取该block的元数据信息） 3、客户端直接和DataNode交互读取数据 4、读取完成关闭连接 当FSDataInputStream与DataNode通信时遇到错误，它会选取另⼀个较近的DataNode，并为出故障的DataNode做标记以免重复向其读取数据。
FSDataInputStream还会对读取的数据块进⾏校验和确认，发现块损坏时也会重新读取并通知NameNode。
这样设计的巧妙之处： 1、让客户端直接联系DataNode检索数据，可以使hdfs扩展到⼤量的并发客户端，因为数据流就是分散在集群的每个节点上的，在运⾏MapReduce任务时，每个客户端就是 DataNode节点。
2、 NameNode仅需相应数据块的weiz信息请求（位置信息在内存中，速度极快），否则随着客户端的增加，NameNode会很快成为瓶颈。
⼆、hdfs⽂件写⼊过程 hdfs有⼀个DistributedFileSystem实例，客户端通过调⽤这个实例的create()⽅法就可以创建⽂件。
- 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文件系统的操作
HDFS 是一个分布式文件系统，就像任何其它文件系统，它允许用户使用shell 命令操作文件系统。
接下来我们结合之前搭建好的分布式集群通过HDFS的shell命令行交互来进一步认识HDFS，并演示怎样使用HDFS shell 命令。
值得注意的是，HDFS 命令大多与Unix 命令有一对一的关系。
首先打开我们的master、slave1、slave2三台虚拟机，然后在master的终端中输入如下命令来启动HDFS，
启动过程如下图所示，启动完成后执行命令jps查看进程是否启动
创建路径mkdir
如果你的HDFS home 目录不存在，请先创建它并修改权限。
创建HDFS home 目录的命令如下：
上面创建的/user/hduser 相当于HDFS 中的用户当前目录，后面可以看到复制文件时无需指定绝对目录。
查看目录ls
运行下面的命令，列出HDFS home 目录的内容。
读取文档cat
HDFS 文件系统有一个/作为根目录。
如下面的命令是读取/user/hduser/fib.csv 文件并打印到屏幕上，就像Unix 系统中的cat 命令：
更改文件属性chmod chown
HDFS中针对文件和目录的权限模式与传统操作系统类似，一共提供三类权限模式：只读权限（r）、写入权限（w）、可执行权限（x）。
读取文件或列出目录内容时需要只读权限，写入一个文件或是在
一个目录上新建及删除文件、目录需要写入权限。
不过可执行权限可以忽略，因为你不可能在hdfs 上执行一个文件，这是与一般操作系统的文件系统是有区别的地方。
修改HDFS home目录权限的命令如下：
上传文档
运行下面的命令，在你的HDFS home 目录中创建一个新的input 目录：
运行如下的命令来列出在HDFS 中新创建的目录的内容：
运行如下的命令，将本地readme.txt 文件拷贝到input 目录中：
运行如下的命令，将本地文件夹wc-input 上传到HDFS 文件系统：
运行如下的命令，列出input 目录：
从键盘读取输入到hdfs
命令格式如下：
从键盘读取输入到hdfs file 中，按Ctrl+D 结束输入,hdfs file不能存在，否则命令不会执行，
将本地文件移至hdfs moveFromLocal
与put 相类似，命令执行后源文件local src 被删除，也可以从从键盘读取输入到hdfs file 中
copyFromLocal
与put 相类似，也可以从从键盘读取输入到hdfs file 中.
get
local file 不能和hdfs file 名字不能相同，否则会提示文件已存在，没有重名的文件会复制到本地
拷贝多个文件或目录到本地时本地要为文件夹路径
注意：如果用户不是root，local 路径要为用户文件夹下的路径，否则会出现权限问题，
copyToLocal
与get 相类似
rm
删除文件或目录
cp
目标文件不能存在，否则命令不能执行，相当于给文件重命名并保存，源文件还存在
目标文件夹要存在，否则命令不能执行
mv
目标文件不能存在，否则命令不能执行，相当于给文件重命名并保存，源文件不存在
源路径有多个时，目标路径必须为目录，且必须存在。
注意：跨文件系统的移动（local 到hdfs 或者反过来）都是不允许的
count
统计hdfs 对应路径下的目录个数，文件个数，文件总计大小
显示为目录个数，文件个数，文件总计大小，输入路径
tail
在标准输出中显示文件末尾的1KB 数据
dfsadmin
管理员可以通过dfsadmin 管理HDFS，用法可以通过上述命令查看
hdfs dfsadmin –report
显示文件系统的基本数据
enter：进入安全模式；leave：离开安全模式；get：获知是否开启安全模式；wait：等待离开安全模式。