HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储，也就是说在其上能够存储很大量文件 （可以存储TB级的文件）。HDFS将这些文件分割之后，存储在不同的DataNode上， HDFS 提供了两种访问接口：Shell接口和Java API 接口，对HDFS里面的文件进行操作，具体每个Block放在哪台DataNode上面，对于开发者来说是透明的。
下面将介绍通过Shell接口对HDFS进行操作，HDFS处理文件的命令和Linux命令基本相同，这里区分大小写
目录
1、shell 操作单个HDFS集群
下面列举出几个常用场景下的命令
- 创建文件夹
HDFS上的文件目录结构类似Linux，根目录使用"/"表示。
下面的命令将在/middle(已存在)目录下建立目录weibo
[[email protected] hadoop]$ hadoop fs -mkdir /middle/weibo
效果如下：
- 上传文件weibo.txt到weibo目录下
[[email protected] ~]$ hadoop fs -put weibo.txt /middle/weibo/
效果如下：
还可以使用 -copyFromLocal参数。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -copyFromLocal weibo.txt /middle/weibo/
- 查看weibo.txt文件内容。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -text /middle/weibo/weibo.txt
效果如下：
还可以用 -cat、-tail 参数查看文件的内容。但是对于压缩的结果文件只能用 -text 参数来查看，否则是乱码。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -cat /middle/weibo/weibo.txt
[[email protected] ~]$ hadoop fs -tail /middle/weibo/weibo.txt
- 通过终端向"/middle/weibo/weibo.txt"中输入内容
[[email protected] ~]$ hadoop fs -appendToFile - /middle/weibo/weibo.txt
如下所示：
退出终端输入，按Ctrl + C
- 把"/middle/weibo/weibo.txt"复制到"/middle"
[[email protected] ~]$ hadoop fs -cp /middle/weibo/weibo.txt /middle
效果如下：
- 把weibo.txt文件复制到本地。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -get /middle/weibo/weibo.txt
效果如下：
还可以用 -copyToLocal 参数。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -copyToLocal /middle/weibo/weibo.txt
- 删除weibo.txt文件。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -rm /middle/weibo/weibo.txt
效果如下：
- 删除/middle/weibo文件夹。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -rm -r /middle/weibo
效果如下：
- 显示 /middle 目录下的文件。
[[email protected] ~]$ hadoop fs -ls /middle
效果如下：
2、shell 操作多个 HDFS 集群
上面我们介绍的是访问 单个HDFS集群，但是多个Hadoop集群需要复制数据该怎么办呢？幸运的是，Hadoop 有一个有用的distcp分布式复制程序，该程序是由 MapReduce作业来实现的，它是通过集群中并行运行的map来完成集群之间大量数据的复制。下面我们将介绍 distcp在不同场景下该如何使用
- 两个集群运行相同版本的Hadoop
确保两个集群版本相同，这里以hadoop1、hadoop2集群为例，如下所示
1)、两个 HDFS 集群之间传输数据，默认情况下 distcp 会跳过目标路径下已经存在的文件
[[email protected] ~]$ hadoop distcp /weather hdfs://hadoop2:9000/middle
效果如下：
这条指令是在hadoop1中执行，意思是把/weather目录及其内容复制到hadoop2集群的/middle目录下，所以hadoop2集群最后的目录结构为/middle/weather
如下所示
如果/middle 不存在，则新建一个。也可以指定多个源路径，并把所有路径都复制到目标路径下。
这里的目标路径（hadoop2）必须是绝对路径，源路径（hadoop1）可以是绝对路径，也可以是相对路径，因为我是在hadoop1中执行的，且默认是HDFS协议
在执行这条指令时可能会报错
如下所示
这是因为没有把hadoop2(hadoop2对应IP：192.168.233.130)追加到/etc/hosts文件中，如下所示
如果指令在hadoop2中执行，可以这样写，如下
[[email protected] ~]$ hadoop distcp hdfs://hadoop1:9000/weather /middle
效果如下：
这时，源路径就必须写绝对路径，目录路径可以是绝对路径，也可以是相对路径，因为我是在hadoop2中执行的，且默认是HDFS协议，如果报错，请参考上面
2)、两个 HDFS 集群之间传输数据，覆盖现有的文件使用overwrite
[[email protected] ~]$ hadoop distcp -overwrite /weather hdfs://hadoop2:9000/middle/weather
如下所示
注意，在overwrite时，只是将/weather中的内容覆盖到"hdfs://hadoop2:9000/middle/weather"中，不包含/weather目录本身，所以在overwrite时，目录路径加上了/weather
3)、两个 HDFS 集群之间传输数据，更新有改动过的文件使用update。
[[email protected] ~]$ hadoop distcp -update /weather hdfs://hadoop2:9000/middle/weather
效果如下：
注意，在update时，只是将/weather中的内容覆盖到"hdfs://hadoop2:9000/middle/weather"中，不包含/weather目录本身，所以在update时，目录路径加上了/weather
- 两个集群运行不同版本的Hadoop
不同版本Hadoop集群的RPC是不兼容的，使用distcp复制数据并使用hdfs协议，会导致复制作业失败。想要弥补这种情况，可以在下面两种方式选择一种；下面以hadoop1、hadoop3两个集群为例，版本如下
1)、基于hftp实现两个HDFS集群之间传输数据
[[email protected] ~]$ hadoop distcp hftp://hadoop1:50070/weather /middle
如下所示
有三点需要说明：
1、这个命令必须运行在目标集群上，进而实现hdfs RPC版本的兼容
2、hftp地址由dfs.http.address属性决定的，其端口默认值为50070
3、该命令是将hftp://hadoop1:9000/weather中内容传输到/middle目录中，不包含/middle目录本身
2)、基于webhdfs实现两个HDFS集群之间传输数据
如果使用新出的webhdfs协议（替代 hftp）后，对源集群和目标集群均可以使用 HTTP协议进行通信，且不会造成任何不兼容的问题
[[email protected] ~]$ hadoop distcp webhdfs://hadoop1:50070/weather webhdfs://hadoop3:50070/middle
如下所示
3、Hadoop管理员其他常见shell操作
掌握了 shell 如何访问 HDFS，作为 Hadoop 管理员，还需要掌握如下常见命令
- 查看正在运行的Job。
[[email protected] ~]$ hadoop job –list
如下所示
- 关闭正在运行的Job
[[email protected] ~]$ hadoop job -kill job_1432108212572_0001
如下所示
- 检查 HDFS 块状态，查看是否损坏。
[[email protected] ~]$ hadoop fsck /
- 检查 HDFS 块状态，并删除损坏的块。
[[email protected] ~]$ hadoop fsck / -delete
- 检查 HDFS 状态，包括 DataNode 信息。
[[email protected] ~]$ hadoop dfsadmin -report
- Hadoop 进入安全模式。
[[email protected] ~]$ hadoop dfsadmin -safemode enter
如下所示
- Hadoop 离开安全模式。
[[email protected] ~]$ hadoop dfsadmin -safemode leave
如下所示
- 平衡集群中的文件
[[email protected] ~]$ /usr/java/hadoop/sbin/start-balancer.sh
start-balancer.sh命令位于hadoop安装路径下的/sbin下
如下所示
文档链接：下载