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Hadoop| HDFS

HDFS 

1. HDFS--写(上传)

NameNode:Master主管管理者,管理HDFS的名称空间、配置副本策略、管理数据块Block的映射信息、处理客户端读写请求;

DataNode:Slave,执行NN下达的命令,存储实际的数据块、执行数据块的读写操作;

Client:①文件切分,将文件切分成一个个Block再上传;②与NameNode交互,获取文件的位置信息;③与DataNode交互读取或写入数据;④Client提供一些命令来管理HDFS,如格式化NameNode;⑤通过一些命令来访问HDFS,如对HDFS的增删改查操作;

SecondaryNameNode:辅助NameNode,如定期合并FSimage和Edits并推送给NameNode;②紧急情况下辅助恢复NameNode;

块:HDFS中的文件在物理上分块存储Block,块的大小可通过配置参数 dfs.blocksize来规定,在Hadoop2.x中默认128M,如果寻址时间约为10ms(查找目标Block的时间10ms),寻址时间为传输时间的1%最佳,因此传输时间=10ms/0.01=1s;目前磁盘的传输普遍在100MB/S;则Block的大小为1s*100M/S=100M,凑个整数就是128M了。

 ①客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。

 ②NameNode返回是否可以上传;

 ③Client请求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上;

 ④NameNode返回3个DataNode节点DN1、DN2、DN3;

 ⑤Client通过FSDataOutputStream模块请求向DN1发起上传请求建立通信通道,DN1-->DN2-->DN3依次串行,DN3-->DN2-->DN1依次应答成功告知Client

 ⑥Client客户端开始往DN1上传第一个Block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以Packet为单位,DN1收到一个Packet就会传给DN2,DN2传给DN3;DN1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

 ⑦当一个Block传输完成之后,客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。重复步骤⑤--⑦;

 

在HDFS写数据的过程中,NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢?

节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

DN1是最近的,DN2和DN3是根据第一个节点DN1选出来的;

第二次的DN4、DN5、DN6可能跟第一次传输的DN一样,也可能不一样取决于内部集群的状况;两次返回的DN都是独立的。

网络拓扑图(只描述关系,不描述实体)

N1与N2之间的距离为2;(找线条数)

假设N1、N2、N3三台机器,从N1上传数据,则最短的节点就是它本身0;

后两个的选择是根据机架感知来选:

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, 
another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack.

第二个副本和第一个副本位于相同机架,随机节点;

第三个副本位于不同机架的随机节点;前提都是在相同数据中心的。

 串行而不是并行;在于集群的性能限制,第一是NameNode的内存;第二个限制是IO(网络IO| 磁盘IO ),串行每个都是一进一出,而并行全部集中在client上导致传输的性能下降;

2. HDFS读数据流程(下载)

 

1)客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode通过查询元数据,找到文件块所在的DataNode地址。给Client响应;

2)Client发起请求下载第一块Block数据;NameNode返回DN1、DN2、DN3表示用这3个节点存储的数据;

3)Client挑选一台DataNode(就近原则,然后随机)服务器,发起建立通信通道请求,DN1回应应答成功;

4 )Client打开一个流FSDataInoutStream 请求读取数据,DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以Packet为单位来做校验)。

4)客户端以Packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。

5 )依次重复 2)--4)直到全部下载完成;NameNode响应数据传输完毕,流FSDataInputStream关闭;

3. NN和2NN的工作机制

  NameNode的元数据需要存放在内存中,因为经常需要进行随机访问还有响应客户请求,为了提高效率;

  同时在磁盘中备份元数据的FsImage,为了数据的安全性防止断电等导致元数据的丢失;

  引入Edits文件(只进行追加操作,效率很高),(是为了解决内存中元数据更新时,若同时更新FsImage导致效率降低;若不更新产生一致性问题一旦NameNode节点断电导致数据丢失)每当元数据有更新或者添加元数据时,修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样,一旦NameNode节点断电,可以通过FsImage和Edits的合并,合成元数据。

  引入一个新的节点SecondaryNamenode,专门用于FsImage和Edits的合并。(如果长时间添加数据到Edits中,会导致该文件数据过大,效率降低,而且一旦断电,恢复元数据需要的时间过长。因此,需要定期进行FsImage和Edits的合并,如果这个操作由NameNode节点完成,又会效率过低。

这种保存机制类似在Redis的RDB和AOF:

RDB保存的快,读取的慢;AOF保存的快安全性高,读取慢;

类似AOF的保存是edits.log(每一个对元数据的变动,增删改查,都会立即持久化到edits.log)

类似RDB的是FSimage,随着NN的操作,每隔一段时间存一个档; 启动的时候先加载这个存档,然后再加载很短的一段edits.log;

 NN是只写edits.log这个文件并且负责edits.log和FSimage的合并;

 

 

先加载fsimage(存档),再加载edits.log(过程);

先写edits,再读写到内存(为了数据的安全性);

 edits-inprogress_002这种的都不会删除,而fsimage是只保留最新的2份;

Fsimage:NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息;是HDFS文件系统元数据的永久性检查点;

Edits:记录客户端更新--增删改元数据信息的每一步操作。

NameNode启动时,先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,然后加载Edits和Fsimage到内存中,此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。

 第一阶段:NameNode启动

  1 )第一次启动NameNode格式化后,创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动,直接加载编辑日志eidts_inprogress_001和镜像文件Fsimage到内存(先加载Fsimage--存档,再加载edits_inprogress_001;)。

  2 )客户端对元数据进行增删改的请求。(先记录在edits_inprogress_001再加载到内存为了数据的安全性;

  3 )记录操作日志edits_inprogress_001和更新滚动日志;这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中(查询元数据的操作不会被记录在Edits中,因为查询操作不会更改元数据信息);  如果此时NameNode挂掉,重启后会从Edits中读取元数据的信息。

  4 )然后,NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。

第二阶段:Secondary NameNode工作

  1 )Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。

  2 )Secondary NameNode请求执行CheckPoint。

  3 )NameNode滚动正在写的Edits日志,并生成一个空的edits_inprogress_002,滚动Edits的目的是给Edits打个标记,以后所有新的操作都写入edits_inprogress_002

  4)将滚动前的编辑日志Edits_001和镜像文件fsimage 拷贝到Secondary NameNode。

  5)加载到内存,并合并。(所谓合并,就是将Edits和Fsimage加载到内存中,照着Edits中的操作一步步执行,最终形成新的Fsimage。)

       6)生成新的镜像文件fsimage.chkpoint

       7)拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。

       8)NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage替换掉原来的Fsimage。

hdfs oiv查看Fsimage文件

[kris@hadoop101 current]$ ll
总用量 7256
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  17 17:10 edits_0000000000000000001-0000000000000000001
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  18 11:08 edits_0000000000000000002-0000000000000000003
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  18 17:12 edits_0000000000000000004-0000000000000000020
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  18 18:27 edits_0000000000000000021-0000000000000000021
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  18 18:29 edits_0000000000000000022-0000000000000000023
-rw-rw-r--. 1 kris kris    3869 1月  18 19:29 edits_0000000000000000024-0000000000000000074
-rw-rw-r--. 1 kris kris     922 1月  18 20:29 edits_0000000000000000075-0000000000000000090
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  18 20:37 edits_0000000000000000091-0000000000000000107
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  19 11:28 edits_0000000000000000108-0000000000000000109
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  19 12:28 edits_0000000000000000110-0000000000000000111
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  19 13:28 edits_0000000000000000112-0000000000000000113
-rw-rw-r--. 1 kris kris    1276 1月  19 14:28 edits_0000000000000000114-0000000000000000127
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  19 15:28 edits_0000000000000000128-0000000000000000129
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  19 16:28 edits_0000000000000000130-0000000000000000131
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  19 16:28 edits_0000000000000000132-0000000000000000132
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  19 20:45 edits_0000000000000000133-0000000000000000133
-rw-rw-r--. 1 kris kris   14290 1月  20 12:24 edits_0000000000000000134-0000000000000000254
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  20 13:24 edits_0000000000000000255-0000000000000000256
-rw-rw-r--. 1 kris kris      42 1月  20 14:24 edits_0000000000000000257-0000000000000000258
-rw-rw-r--. 1 kris kris 1048576 1月  20 14:24 edits_inprogress_0000000000000000259
-rw-rw-r--. 1 kris kris    2465 1月  20 13:24 fsimage_0000000000000000256
-rw-rw-r--. 1 kris kris      62 1月  20 13:24 fsimage_0000000000000000256.md5
-rw-rw-r--. 1 kris kris    2465 1月  20 14:24 fsimage_0000000000000000258
-rw-rw-r--. 1 kris kris      62 1月  20 14:24 fsimage_0000000000000000258.md5
-rw-rw-r--. 1 kris kris       4 1月  20 14:24 seen_txid
-rw-rw-r--. 1 kris kris     206 1月  20 11:36 VERSION
[kris@hadoop101 current]$ 
[kris@hadoop101 current]$ cat seen_txid  //文件保存的是一个数字,就是最后一个edit_数字
259

[kris@hadoop101 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000258 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml
[kris@hadoop101 current]$ sz /opt/module/hadoop-2.7.2/fsimage.xml 
View Code

可以看出,Fsimage中没有记录块所对应DataNode

在集群启动后,要求DataNode上报数据块信息,并间隔一段时间后再次上报。

 

[kris@hadoop101 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000257-0000000000000000258 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
[kris@hadoop101 current]$ sz /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml 

NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits

CheckPoint时间设置

1)通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。

2)一分钟检查一次操作次数;

3 )当操作次数达到1百万时,SecondaryNameNode执行一次。

NameNode故障处理

方法一

将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录;
这样做有隐患,会使得数据有丢失,2NN有一部分数据还没合并(没到合并触发机制)
[kris@hadoop103 dfs]$ ll
总用量 8
drwx------. 3 kris kris 4096 1月  20 11:37 data
drwxrwxr-x. 3 kris kris 4096 1月  20 11:37 namesecondary
[kris@hadoop103 dfs]$ scp -r namesecondary hadoop101:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs

[kris@hadoop101 dfs]$ ll
总用量 8
drwx------. 2 kris kris 4096 1月  20 15:51 data
drwxrwxr-x. 3 kris kris 4096 1月  20 15:52 namesecondary
[kris@hadoop101 dfs]$ mv namesecondary/ name
[kris@hadoop101 dfs]$ ll
总用量 8
drwx------. 2 kris kris 4096 1月  20 15:51 data
drwxrwxr-x. 3 kris kris 4096 1月  20 15:52 name


kris@hadoop101 dfs]$ start-dfs.sh 
Starting namenodes on [hadoop101]
hadoop101: starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-kris-namenode-hadoop101.out

 

bin/hadoop fs 具体命令   OR  bin/hdfs dfs 具体命令
dfs是fs的实现类。

bin/hadoop fs    可得到所有的命令

可直接创建并写入文件;ctrl+c结束;>>是追加
[kris@hadoop101 ~]$ cat >> 1
a
f
d
>是把之前的覆盖掉了
[kris@hadoop101 ~]$ cat > 1
2 3 4

 方法二

1.修改hdfs-site.xml中的
<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>120</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>
</property>

2.kill -9 NameNode进程
[kris@hadoop101 hadoop]$ kill -9 5553
3. 删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name)
  rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
4. 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上,需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录,并删除in_use.lock文件
  [kris@hadoop103 dfs]$ scp -r namesecondary hadoop101:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs

  [kris@hadoop101 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock
  [atguigu@hadoop101 dfs]$ pwd
    /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs
  [atguigu@hadoop101 dfs]$ ls
    data  name  namesecondary
 

  [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs namenode -importCheckpoint
  [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start namenode
    starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-kris-namenode-hadoop101.out

集群安全模式

 

集群处于安全模式,不能执行重要操作(写操作)。集群启动完成后,自动退出安全模式。
(1)bin/hdfs dfsadmin -safemode get        (功能描述:查看安全模式状态)
(2)bin/hdfs dfsadmin -safemode enter      (功能描述:进入安全模式状态)
(3)bin/hdfs dfsadmin -safemode leave    (功能描述:离开安全模式状态)
(4)bin/hdfs dfsadmin -safemode wait    (功能描述:等待安全模式状态)

4. DataNode

工作机制

 

1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是数据块的元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。

2)DataNode启动后向NameNode注册(拜山头)来获取集群的ID,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。首次上报是集群刚刚启动时安全模式下;块所在位置的信息并不由NameNode

来维护,因为要求块的信息是动态(周期性的汇报)的而不能是静态的,这也是触发自动备份机制的条件。

3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用。

4)集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

 校验和(crc 、md5、sha1)用小的数据段来表示长的数据段的特征

DataNode节点保证数据完整性的方法。

1)当DataNode读取Block的时候,它会计算CheckSum。

2)如果计算后的CheckSum,与Block创建时值不一样,说明Block已经损坏。

3)Client读取其他DataNode上的Block。

4)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum

 

掉线时限参数设置

需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。

服役新数据节点

环境准备

       (1)在hadoop103主机上再克隆一台hadoop104主机

       (2)修改IP地址和主机名称

       (3)删除原来HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log

       (4)source一下配置文件

[kris@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile

服役新节点具体步骤
(1)直接启动DataNode,即可关联到集群
[kris@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

退役旧数据节点

添加白名单

添加到白名单的主机节点,都允许访问NameNode,不在白名单的主机节点,都会被退出。

配置白名单的具体步骤如下:

1)在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[kris@hadoop101 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[kris@hadoop101 hadoop]$ touch dfs.hosts
[kris@hadoop101 hadoop]$ vi dfs.hosts
#添加如下主机名称(不添加hadoop104)
hadoop101
hadoop102
hadoop103

2)在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>

3)配置文件分发

[kris@hadoop101 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml 

4)刷新NameNode

[kris@hadoop101 hadoop]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

5)更新ResourceManager节点
[kris@hadoop101 hadoop]$ yarn rmadmin -refreshNodes
19/01/20 20:29:10 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop102/192.168.1.102:8033

如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[kris@hadoop101 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

 黑名单退役

在黑名单上面的主机都会被强制退出。

1.在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件

[kris@hadoop101 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude

[kris@hadoop101 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude

添加如下主机名称(要退役的节点)

hadoop105

2.在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
      <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>

 

3.刷新NameNode、刷新ResourceManager

[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop102/192.168.1.103:8033

 

4. 检查Web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点,如图

 

5. 等待退役节点状态为decommissioned(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。注意:如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役。

[kris@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
[kris@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager

6. 如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡

[kris@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh 
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp     Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

注意:不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。

 

5. HDFS的客户端命令行操作

[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls /
Found 3 items
-rw-r--r--   3 kris supergroup          6 2019-01-18 17:09 /t1.txt
-rw-r--r--   3 kris supergroup          6 2019-01-18 17:12 /t2.txt
drwxr-xr-x   - kris supergroup          0 2019-01-18 17:05 /test
hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo    -p可以创建多级目录,不加-p只能创建单级
本地到远程
剪切
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -moveFromLocal 1.txt /test
复制
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyFromLocal 2.txt /test  <==>    hadoop fs -put 1.txt /test
追加 追加一个文件到已经存在的文件末尾
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -appendToFile  2.txt /test/1.txt
查看
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /test/1.txt

 

从远程到本地
剪切
-moveToLocal 功能:从hdfs剪切粘贴到本地
hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt 
复制
从HDFS拷贝到本地
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyToLocal /test ./   <==等效==>    hadoop fs -get /test ./ #将hdfs上的test目录复制到本机当前目录
复制 从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp /test/1.txt /
移动 在HDFS目录中移动文件
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv /test/2.txt /
获取并合并
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ ll
-rw-r--r--. 1 kris kris    61 1月  18 19:00 1.txt
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -getmerge /test/* ./1.txt  ###不能合并到一个目录文件夹
[kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ ll
-rw-r--r--. 1 kris kris    96 1月  18 19:14 1.txt

 

-cat 显示文件内容 
hadoop fs -cat  /hello.txt

查看尾部 [kris@hadoop101 hadoop
-2.7.2]$ hadoop fs -tail /test/jpsall

-text 以字符形式打印一个文件的内容
hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1


rmdir:删除空目录 hadoop fs -rmdir /test 删除文件夹 [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm /test/1.txt 19/01/18 19:22:53 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes. Deleted /test/1.txt 递归删除 [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm -r /bigdata 19/01/18 19:27:26 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes. Deleted /bigdata du统计文件夹的大小信息 [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -s -h /test 35 /test [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -h /test 29 /test/2.txt 6 /test/t1.txt 设置HDFS中文件的副本数量 [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -setrep 10 /1.txt Replication 10 set: /1.txt


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

 

 

#循环 往HDFS路径下 追加字符串 
for file in `hadoop fs -ls /user/xxxx/ | awk '{print $8}'`;
  do echo "hello world" | hadoop fs -put - $file;
done

 

 

 [kris@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sudo yum install -y lrzsz

sz 是下载到本地; rz -E是从本地上传文件

 

posted @ 2019-01-20 21:24  kris12  阅读(620)  评论(0编辑  收藏  举报
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