Hadoop学习 day02

今天,继续学习了Hadoop。先是复习了之前学过的内容,然后学习了编译源码、HDFS概念、HDFS常用命令、HDFS客户端操作、HDFS获取文件系统、HDFS文件上传、HDFS文件下载、HDFS目录创建、HDFS文件夹删除、HDFS文件名更改、HDFS文件详情查看、HDFS文件和文件夹判断。
总结一下:
1.HDFS概念
HDFS,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的设计适合一次写入,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。
2.HDFS组成
1)HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。
2)NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件)所对应的数据块信息。
3)DataNode 负责管理用户的文件数据块,每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。
4)Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
3.HDFS 文件块大小
HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M。
HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。
如果寻址时间约为10ms,而传输速率为100MB/s,为了使寻址时间仅占传输时间的1%,我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。
块的大小:10ms100100M/s = 100M
4.HDFS常用命令
1)-help
输出这个命令参数
2)-ls
显示目录信息
3)-mkdir
在hdfs上创建目录
4)-moveFromLocal
从本地剪切粘贴到hdfs
5)-moveToLocal
从hdfs剪切粘贴到本地(没有实现)
6)-appendToFile
追加一个文件到已经存在的文件末尾
7)-cat
显示文件内容
8)-tail
显示一个文件的末尾
9)-chgrp 、-chmod、-chown
linux文件系统中的用法一样,修改文件所属权限
10)-copyFromLocal
从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去
11)-copyToLocal
从hdfs拷贝到本地
12)-cp
从hdfs的一个路径拷贝到hdfs的另一个路径
13)-mv
在hdfs目录中移动文件
14)-get
等同于copyToLocal,就是从hdfs下载文件到本地
15)-getmerge
合并下载多个文件,比如hdfs的目录/aaa/下有多个文件:log.1,log.2,log.3,…
16)-put
等同于copyFromLocal
17)-rm
删除文件或文件夹
18)-rmdir
删除空目录
19)-df
统计文件系统的可用空间信息
20)-du
统计文件夹的大小信息
21)-count
统计一个指定目录下的文件节点数量
嵌套文件层级:包含文件的总数
22)-setrep
设置hdfs中文件的副本数量
23)hdfs
离开安全模式
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hadoop dfsadmin -safemode leave
24)hadoop kill掉yarn任务
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hadoop job -kill job_1526884826758_0015
25)设置上传块大小
方式一
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hadoop fs -conf ./hdfs-site.xml -put ./kn /spider/seeds/
方式二
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hadoop fs -D dfs.blocksize=5242880 -put ./km /spider/seeds/
26)手动设置hdfs副本数量
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hadoop fs -setrep -R 1/
27)刷新namenode
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/hdfs dfsadmin -refreshNodes
28)刷新resourcemanager
[victor@node1 hadoop-2.8.2]$ bin/yarn rmadmin -refreshNodes

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