[整理学习]Hadoop基本文件操作命令

假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/hadoop

启动与关闭

启动HADOOP

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/start-all.sh

关闭HADOOP

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/stop-all.sh

文件操作

Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。

查看文件列表

查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron

这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。

我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron

文件操作

1.将本地文件拷贝到 hdfs 文件系统中 
bin/hadoop fs -copyFromLocal /server/bin/nutch/urls/url.txt   urls 
2.将hdfs中的文件拷贝到本地路径 
bin/hadoop fs -copyToLocal  urls(hdfs文件)  /opt/index (本地路径) 
3.查看hdfs文件系统内文件列表 
bin/hadoop dfs -ls 
4.删除hdfs文件系统中的文件 

bin/hadoop dfs -rmr urls 
5.进入hdfs 目录 

bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 
6. 创建目录 

bin/hadoop fs -mkdir /user/suse/newDir 
7.删除文件 

bin/hadoop fs -rm /user/suse/crawl/needDelete 
8.删除目录下所有文件 

bin/hadoop fs -rmr /user/suse/ 
9.查看文件内容 

bin/hadoop fs –cat /user/suse/newFile 

MAPREDUCE JOB操作

提交MAPREDUCE JOB

原则上说，Hadoop所有的MapReduce Job都是一个jar包。

运行一个/home/admin/hadoop/job.jar的MapReduce Job

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/hadoop jar /home/admin/hadoop/job.jar [jobMainClass] [jobArgs]

杀死某个正在运行的JOB

假设Job_Id为：job_201005310937_0053

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/hadoop job -kill job_201005310937_0053

更多HADOOP的命令

上面介绍的这些Hadoop的操作命令是我们最常用的。如果你希望了解更多，可以按照如下的方式获取命令的说明信息。

1.         进入HADOOP_HOME目录。

2.         执行sh bin/hadoop

我们可以看到更多命令的说明信息：

Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND

where COMMAND is one of:

  namenode -format     format the DFS filesystem

  secondarynamenode    run the DFS secondary namenode

  namenode             run the DFS namenode

  datanode             run a DFS datanode

  dfsadmin             run a DFS admin client

  fsck                 run a DFS filesystem checking utility

  fs                   run a generic filesystem user client

  balancer             run a cluster balancing utility

  jobtracker           run the MapReduce job Tracker node

  pipes                run a Pipes job

  tasktracker          run a MapReduce task Tracker node

  job                  manipulate MapReduce jobs

  queue                get information regarding JobQueues

  version              print the version

  jar <jar>            run a jar file

  distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively

  archive -archiveName NAME <src>* <dest> create a hadoop archive

  daemonlog            get/set the log level for each daemon

 or

  CLASSNAME            run the class named CLASSNAME

Most commands print help when invoked w/o parameters.