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hadoop hdfs学习(一)

时间:2020-02-23 11:48:58      阅读:77      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:流式   enc   syntax   datanode   end   map   family   mon   配置   

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。

技术图片

 

 

 技术图片

 

 

 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-chownLinux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

 

 技术图片

 

 

这里设置的副本数只是记录在NameNode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设备,最多也就3副本,只有节点数的增加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

技术图片

 

 技术图片

 

 

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");
    }

 

hadoop hdfs学习(一)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/g-cl/p/12348681.html

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