Hadoop fs 命令详解

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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。

hdfs 常用命令

hdfs 常用命令HDFS（Hadoop分布式文件系统）是ApacheHadoop项目的一部分，是一种分布式文件系统，它为应用程序提供高可用性，稳定性和可扩展性。

HDFS中的文件可以以分布式方式存储在不同的节点服务器上，从而允许存储容量更大的文件，因此可以更有效地处理海量数据。

HDFS也支持由命令行控制的文件和数据操作。

本文将介绍HDFS 的常用命令，以便在HDFS系统中更有效地管理文件和数据。

一、管理文件1. hadoop fslshadoop fsls命令用于查看HDFS文件，可以获得文件的元数据信息，包括文件名，权限，访问时间，文件大小等。

例如：hadoop fsls /user/hadoop/word.txt，可以查看用户hadoop下word.txt文件的基本信息。

2. hadoop fsmkdirhadoop fsmkdir命令用于创建HDFS目录，一次只能创建一级子目录，例如：hadoop fsmkdir /user/hadoop/test，可以创建用户hadoop下test目录。

3. hadoop fsputhadoop fsput命令用于将本地文件上传到HDFS上，例如：hadoop fsput /home/user/Desktop/word.txt /user/hadoop/word.txt，可以将本地的word.txt文件上传到用户hadoop的根目录下。

4. hadoop fsgethadoop fsget命令用于从HDFS上下载文件到本地，例如：hadoop fsget /user/hadoop/test/test.txt /home/user/Desktop/test.txt，可以将用户hadoop下test目录下的test.txt文件下载到本地桌面。

5. hadoop fsrmhadoop fsrm命令用于删除HDFS中的文件，例如：hadoop fsrm /user/hadoop/word.txt，可以删除用户hadoop下的word.txt文件。

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。

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。

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常用命令

hdfs常用命令hdfs 命令最常用的就是： hdfs dfs -[linux的命令]通过查看Hadoop的命令与 hdfs 的命令并不相同，且不存在包含关系。

仅仅是 hadoop fs 与 hdfs dfs 可以等价。

hadoop 常用命令查看hadoop 命令所有参数：hadoophadoop checknative // 检查当前版本hadoop内库支持哪些压缩。

如果是false，则需要自己编译支持此压缩。

如果使用CDH则都支持。

hadoop classpath // 打印当前hadoop的环境hadoop jar // 等价于 yarn jar ，提交jar 包到yarnhdfs 常用命令查看hdfs 命令所有参数：hdfshdfs dfsadminhdfs dfsadmin -report // 报告当前集群的情况hdfs dfsadmin -safemode // 安全模式。

hdfs dfsadmin -safemode leave // leave代表关闭，安全模式关闭才是读写正常的。

hdfs dfsadmin -safemode enter // 进入安全模式。

如正在做集群维护时，就可以手动进入安全模式，维护完再离开>Safemode is On // 安全模式下，能读不能写// hdfs dfsadmin 还有其他很多参数hdfs fsckhdfs fsck // 对hdfs 做检查。

如发现 Target Replicas is 3 but 1 live replica(s) 代表有副本丢失。

文件权限后的数据就代表当前文件本来需有多少副本平衡// hdfs balancer // 集群平衡。

DN1 与 DN2 间节点平衡。

封装到脚本，每天晚上定执行hdfs balancer -policy datanode -threshold 10 // 让每个节点磁盘使用率，减去平均磁盘使用率 < 10%// hdfs diskbalancer // 磁盘平衡。

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。

hadoop常用命令详细解释

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。

hadoopFS

hadoopFS一、导读：Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。

MapReduce是任务的分解与结果的汇总。

HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。

1.可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop 的设计根本。

2.经济：框架可以运行在任何普通的PC上。

3.可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。

4.高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。

最适合的就是海量数据的分析。

二、下载最新的hadoop稳定版：/doc/7a5420325.html,//hadoop/common/三、硬件服务器环境：192.168.101.163 NameNode192.168.101.157 DataNode192.168.101.160 DataNode四、各节点创建hadoop用户：useradd hadooppasswd hadoop（技巧：for i in {10..19}; do ssh 192.168.50.$i useradd hadoop; ssh 192.168.50.$i echo "hadoop" | passwd --stdin hadoop; done）五、NameNode与DateNode无密码访问：su - hadoopssh-keygen –t rsassh-agent $SHELLssh-addssh-add –Lssh-copy-id –i 192.168.101.157ssh-copy-id –i 192.168.101.160ssh-copy-id –i 192.168.101.163。

六、安装JAVA环境：mv jdk-6u7-linux-x64.bin /usr/local/./ jdk-6u7-linux-x64.bin七、JAVA环境配置：当默认已安装有JAVA环境：Vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexportCLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bi nexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binsource /etc/profile手动安装JAVA环境：vi /etc/profileJAVA_HOME=/usr/local/ jdk1.6.0_07JRE_HOME=$ JAVA_HOME/jrePATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:JRE_HOME/binCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/: $JRE_HOME/lib:export JAVA_HOME JRE_HOME PATH CLASSPATHexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binsource /etc/profilejava -version 查看是否安装成功八、机器名设置：cat /etc/hosts192.168.101.157 cluster1 /doc/7a5420325.html,192.168.101.160 cluster2 /doc/7a5420325.html,192.168.101.163 cluster3 /doc/7a5420325.html,九、设置：1.tar zxvf hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz2.mv hadoop-0.20.203.0 /usr/local/hadoop3.vi hadoop/conf/hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64/（注：文件需用UTF-8编码保存）4.mkdir /usr/local/hadoop/hadooptmp #这是下面配置文件的hadoop.tmp.dir目录5.vim hadoop/conf/core-site.xml6.vim hadoop/conf/hdfs-site.xml7.vim hadoop/conf/mapred-site.xml8.vim hadoop/conf/slaves192.168.101.157192.168.101.1609.vim hadoop/conf/masters192.168.101.16310. scp –pr hadoop 192.168.101.157:/usr/local/scp –pr hadoop 192.168.101.160:/usr/local/分别chown -R hadoop:hadoop hadoop/十、初始化并启动：名称节点上：su – hadoophadoop namenode –formatstart-all.shjps #查看进程hadoop dfsadmin –report #查看群集状态检查Master的logs目录，看看Namenode日志以及JobTracker 日志是否正常启动# NameNode - http://192.168.101.163:50070/ #JobTracker - http://192.168.101.163:50030/十一、测试：hadoop fs -mkdir testdirhadoop fs –ls执行wordcount：（计算文本中词语数量的程序）上传数据：hadoop fs -mkdir inputhadoop fs -put /home/aa/*.txt input #将txt文件放入input目录或：hadoop fs –mkdir inputhadoop fs –copyFromLocal /home/aa/*.txt input提交作业cd /usr/local/hadoophadoop jar hadoop-examples-0.20.203.0.jar wordcount input output在http://192.168.101.163:50030查看作业执行情况。

hadoop命令手册

【IT168 资讯】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 [--config confdir] [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--config confdir 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。

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 <configuration file> 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job tracker。

只适用于job。

-files <逗号分隔的文件列表> 指定要拷贝到map reduce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。

只适用于job。

-archives <逗号分隔的archive列表> 指定要被解压到计算节点上的档案文件的逗号分割的列表。

只适用于job。

用户命令hadoop集群用户的常用命令。

archive创建一个hadoop档案文件。

参考 Hadoop Archives.用法：hadoop archive -archiveName NAME <src>* <dest>命令选项描述-archiveName NAME 要创建的档案的名字。

Hadoop FS 命令

1.1.11 test使用方法：hadoop fs -test -[ezd] URI 选项：-e 检查文件是否存在。

如果存在则返回0；否则返回1。

-z 检查文件是否是0字节。

如果是则返回0；否则返回1。

-d 检查路径是否是目录。

如果是则返回0；否则返回1。

失去与Namenode的连接返回255。

示例：hadoop fs -test -e filename1.1.12 du使用方法：hadoop fs -du URI [URI …]显示目录中所有文件的大小，或者当只指定一个文件时，显示此文件的大小。

示例：hadoop fs -du /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/file1 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 返回值：成功返回0，失败返回255（文件或目录不存在；失去与Namenode的连接）。

1.1.13 dus使用方法：hadoop fs -dus URI [URI …]显示目录中所有文件的总大小，而不会分别显示出目录中各个文件的大小；当只指定一个文件时，显示此文件的大小。

1.1.14 touchz使用方法：hadoop fs -touchz URI [URI …]创建一个0字节的空文件；如果文件已存在则修改相应的mtime。

示例：hadoop -touchz pathname成功返回0，失败返回255（失去与Namenode的连接或Namenode处于安全模式）。

1.1.15 mv使用方法：hadoop fs -mv URI [URI …] <dest>将文件从源路径移动到目标路径。

该命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。

不允许在不同的文件系统间移动文件。

示例：hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2hadoop fs -mv hdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3 hdfs://host:port/dir1返回值：成功返回0，失败返回255（源路径不存在或目标路径已存在；失去与Namenode的连接或Namenode处于安全模式）。

Hadoop中的文件系统操作指南

Hadoop中的文件系统操作指南Hadoop是一个开源的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理和分析领域。

作为Hadoop的核心组件之一，Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）提供了高可靠性、高容错性和高性能的文件存储服务。

本文将为读者介绍Hadoop中的文件系统操作指南，帮助读者更好地了解和使用HDFS。

一、HDFS的基本概念和特点HDFS是Hadoop的默认文件系统，它将大文件切分为多个数据块，并将这些数据块分布式存储在Hadoop集群的不同节点上。

HDFS的设计目标是适用于大规模数据集的存储和处理，具有以下特点：1. 高可靠性：HDFS通过数据冗余和自动故障恢复机制，确保数据的持久性和可靠性。

每个数据块默认会有三个副本存储在不同的节点上，一旦某个节点发生故障，系统会自动将副本复制到其他节点上。

2. 高容错性：HDFS通过检测和自动恢复数据块的损坏或丢失，保证数据的完整性。

当一个数据块损坏或丢失时，系统会自动使用其他副本进行替换，从而实现容错性。

3. 高性能：HDFS采用了流式数据访问模式，适用于一次写入、多次读取的数据访问场景。

HDFS将数据块存储在本地磁盘上，避免了网络传输的瓶颈，从而提高了数据的读写性能。

二、HDFS的文件操作1. 文件上传：使用Hadoop的命令行工具或编程接口，可以将本地文件上传到HDFS中。

例如，使用命令行工具的hadoop fs -put命令可以将本地文件复制到HDFS中指定的路径下。

2. 文件下载：类似地，可以使用hadoop fs -get命令将HDFS中的文件下载到本地文件系统中。

也可以使用编程接口实现文件的下载操作。

3. 文件删除：使用hadoop fs -rm命令可以删除HDFS中的文件。

需要注意的是，删除文件时会连同其所有副本一起删除，因此需要谨慎操作。

4. 文件重命名：使用hadoop fs -mv命令可以对HDFS中的文件进行重命名操作。

Hadoop命令手册

Hadoop命令⼿册Hadoop 命令⼿册1、⽤户命令1.1 archive1.1.1 什么是HadooparchivesHadoop的归档⽂件，每⼀个⽂件以块⽅式存储。

块的元数据存储在名称节点的内存⾥，此时存储⼀些⼩的⽂件，HDFS会较低效。

因此。

⼤量的⼩⽂件会耗尽名称节点的⼤部分内存。

(注意。

相较于存储⽂件原始内容所须要的磁盘空间，⼩⽂件所须要的空间不会很多其它。

⽐如，⼀个1 MB的⽂件以⼤⼩为128 MB的块存储，使⽤的是1 MB的磁盘空间，⽽不是128 MB。

)Hadoop Archives或HAR⽂件。

是⼀个更⾼效的将⽂件放⼊HDFS块中的⽂件存档设备，在降低名称节点内存使⽤的同⼀时候。

仍然同意对⽂件进⾏透明的訪问。

详细说来，Hadoop Archives能够被⽤作MapReduce的输⼊。

1.1.2 怎样使⽤archiveHadoop Archives通过使⽤archive⼯具依据⼀个⽂件集合创建⽽来。

这些⼯具执⾏⼀个MapReduce作业来并⾏处理输⼊⽂件，因此我们须要⼀个MapReduce集群去执⾏使⽤它。

HDFS中有⼀些我们希望归档的⽂件：% hadoop fs -lsr /my/files -rw-r--r-- 1 tom supergroup 1 2009-04-09 19:13 /my/files/a drwxr-xr-x - tom supergroup 0 2009-04-09 19:13 /my/files/dir -rw-r--r-- 1 tom supergroup 1 2009-04-09 19:13 /my/files/dir/b如今我们能够执⾏archive指令：% hadoop archive -archiveName files.har /my/files /my第⼀个选项是归档⽂件名，这⾥是file.har。

hadoop数据副本数量相关命令;

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。

Hadoop命令大全

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。

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。

Hadoop常用命令及范例

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。

copytolocalfile参数

copytolocalfile参数copytolocalfile参数是指Hadoop文件系统（HDFS）中文件的复制操作。

它通过将HDFS中的文件复制到本地文件系统来实现。

copytolocalfile参数是Hadoop中的一个非常重要的参数，可以帮助用户将HDFS中的文件复制到本地文件系统中供使用。

下面我们来分步骤阐述如何使用copytolocalfile参数实现将HDFS中的文件复制到本地文件系统中。

第一步：在Hadoop环境中运行命令在Hadoop环境中选择一台机器，在命令行中输入以下命令：hadoop fs -copyToLocal <source> <destination>其中，<source>指的是要从HDFS中复制的文件的路径，<destination>指的是文件将被复制到本地文件系统的路径。

第二步：检查复制后的文件一旦操作成功，复制后的文件将被存储在本地文件系统的路径中。

在本地文件系统中检查文件以确保文件已成功复制。

需要注意的是，如果要从HDFS中复制一个目录，可以使用-r选项。

例如：hadoop fs -copyToLocal -r <source_dir> <destination_dir> 这将复制整个目录到本地文件系统中。

总而言之，copytolocalfile参数是实现文件从HDFS复制到本地文件系统中的重要步骤。

如果您需要从HDFS获取数据并在本地进行处理，这个参数是您不可或缺的工具。

通过这种方法实现数据的快速读取和导出，可以为您的分析工作节省时间，最大程度地提高数据分析效率。