hadoop hdfs学习（一）

一、HDFS的简介及优缺点

HDFS（Hadoop Distributed File System）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。

这里重点介绍其中涉及到的几个概念：（1）超大文件。目前的hadoop集群能够存储几百TB甚至PB级的数据。（2）流式数据访问。HDFS的访问模式是：一次写入，多次读取，更加关注的是读取整个数据集的整体时间。（3）商用硬件。HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊，只要是一些日常使用的普通硬件即可，正因为如此，hdfs节点故障的可能性还是很高的，所以必须要有机制来处理这种单点故障，保证数据的可靠。（4）不支持低时间延迟的数据访问。hdfs关心的是高数据吞吐量，不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用。（5）单用户写入，不支持任意修改。hdfs的数据以读为主，只支持单个写入者，并且写操作总是以添加的形式在文末追加，不支持在任意位置进行修改。

hadoop hdfs学习（一）

二、HDFS中Shell操作

bin/hadoop fs 具体命令或者 bin/hdfs dfs 具体命令

下面是常用的几个命令

（0）启动Hadoop集群（方便后续的测试）

$ sbin/start-dfs.sh
$ sbin/start-yarn.sh

（1）-help：输出这个命令参数

$ hadoop fs -help rm

（2）-ls: 显示目录信息

$ hadoop fs -ls /

（3）-mkdir：在HDFS上创建目录

$ hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo

（4）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

$ touch kongming.txt
$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./kongming.txt  /sanguo/shuguo

（5）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾

$ touch liubei.txt
$ vi liubei.txt

输入

san gu mao lu

执行

$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt

（6）-cat：显示文件内容

$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt

（7）-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限

$ hadoop fs  -chmod  666  /sanguo/shuguo/kongming.txt

$ hadoop fs  -chown  atguigu:atguigu   /sanguo/shuguo/kongming.txt

（8）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去

$ hadoop fs -copyFromLocal README.txt /

（9）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地

$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./

（10）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt

（11）-mv：在HDFS目录中移动文件

$ hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/

（12）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地

$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./

（13）-getmerge：合并下载多个文件，比如HDFS的目录 /user/atguigu/test下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...

$ hadoop fs -getmerge /user/atguigu/test/* ./zaiyiqi.txt

（14）-put：等同于copyFromLocal

$ hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/atguigu/test/

（15）-tail：显示一个文件的末尾

$ hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt

（16）-rm：删除文件或文件夹

$ hadoop fs -rm /user/atguigu/test/jinlian2.txt

（17）-rmdir：删除空目录

$ hadoop fs -mkdir /test

$ hadoop fs -rmdir /test

（18）-du统计文件夹的大小信息

$ hadoop fs -du -s -h /user/atguigu/test

2.7 K /user/atguigu/test

$ hadoop fs -du  -h /user/atguigu/test

1.3 K /user/atguigu/test/README.txt

15 /user/atguigu/test/jinlian.txt

1.4 K /user/atguigu/test/zaiyiqi.txt

（19）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量

$ hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt

hadoop hdfs学习（一）

这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。

三、HDFS客户端操作

首先需要在本地电脑配制好hadoop的环境变量才可以

hadoop hdfs学习（一）

使用idea创建一个空的Maven项目，添加已下坐标

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.7.2</version>
        </dependency>
        
    </dependencies>

本次导入的坐标时间较长，需要耐心等待

需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

创建文件夹↓

@Test
    public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 配置在集群上运行
        // configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:9000");
        // FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);

        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");

        // 2 创建目录
        fs.mkdirs(new Path("/1108/daxian/banzhang"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

从本地上传文件↓

@Test
    public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("dfs.replication", "2");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");

        // 2 上传文件
        fs.copyFromLocalFile(new Path("D:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();

        System.out.println("over");
    }

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一、HDFS的简介及优缺点

二、HDFS中Shell操作

三、HDFS客户端操作

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