大数据笔记 | HDFS 常用操作命令

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一、HDFS 命令前缀

二、ls 命令

三、put 命令

四、moveFromLocal 命令

五、get 命令

六、rm 命令

七、mkdir 命令

八、cp 命令

九、mv 命令

十、cat 命令

十一、appendToFile 命令

十二、总结


        HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的简写,即 Hadoop 分布式文件系统。它是 Hadoop 项目的核心子项目,它为大数据分布式计算提供了海量数据的存储与管理。

        既然 HDFS 是文件系统,那么它必然有一套对文件管理的命令,这里介绍一下 HDFS 常用的文件管理命令。

一、HDFS 命令前缀

        所有操作 HDFS 的命令都需要前缀,它的前缀有两种,分别是 hadoop fs 或 hdfs dfs 两种。可以通过 hadoop fs -help 或 hdfs dfs -help 来查看其帮助文件。比如:

$ hadoop fs -help ls
-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [<path> ...] :
  List the contents that match the specified file pattern. If path is not
  specified, the contents of /user/<currentUser> will be listed. For a directory a
  list of its direct children is returned (unless -d option is specified).

  Directory entries are of the form:
        permissions - userId groupId sizeOfDirectory(in bytes)
  modificationDate(yyyy-MM-dd HH:mm) directoryName

  and file entries are of the form:
        permissions numberOfReplicas userId groupId sizeOfFile(in bytes)
  modificationDate(yyyy-MM-dd HH:mm) fileName

    -C  Display the paths of files and directories only.
    -d  Directories are listed as plain files.
    -h  Formats the sizes of files in a human-readable fashion
        rather than a number of bytes.
    -q  Print ? instead of non-printable characters.
    -R  Recursively list the contents of directories.
    -t  Sort files by modification time (most recent first).
    -S  Sort files by size.
    -r  Reverse the order of the sort.
    -u  Use time of last access instead of modification for
        display and sorting.

        或者使用 hdfs dfs 来查看帮助,命令如下:

$ hdfs dfs -help ls
-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [<path> ...] :
  List the contents that match the specified file pattern. If path is not
  specified, the contents of /user/<currentUser> will be listed. For a directory a
  list of its direct children is ret
<think>好的,我需要帮助用户找到关于Hadoop大数据操作的相关笔记或学习资料。用户明确提到了“Hadoop 大数据 操作 笔记 学习资料”,所以我要根据提供的引用内容来整理相关信息。 首先,查看用户提供的引用内容。引用[1]提到Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,HDFS用于存储,MapReduce用于分析计算。引用[2]详细说明了Hadoop的优势,如高可靠性、扩展性、高效性和容错性。引用[3]指出Hadoop是部署在多台计算机上的框架,通过网络通讯。引用[4]是尚硅谷的学习笔记,侧重于Hadoop的概念、解决的问题和原理,而不是安装或编码。引用[5]介绍了Hadoop是一个开源分布式架构,适合处理非结构化数据。 接下来,我需要将这些信息组织成结构清晰的回答。可能需要分几个部分:Hadoop简介、核心组件、优势、学习资源推荐、操作实践要点等。同时,用户需要学习资料,所以需要推荐具体的笔记或教程,比如引用[4]提到的尚硅谷教程笔记,以及引用[2]和[5]中的内容。 还要注意按照系统级指令的要求,使用正确的中文回答,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过当前问题可能不涉及数学公式。需要生成相关问题,放在最后。 需要确保每个引用在回答中正确标注,例如在提到Hadoop核心时引用[1],优势时引用[2]等。同时,用户可能对Hadoop的操作和实际应用感兴趣,所以需要结合引用中的信息,比如HDFS的操作、MapReduce任务的处理等。 最后,检查是否符合所有要求,特别是引用标识是否正确添加,结构是否清晰,问题是否相关。确保没有使用任何Markdown格式,使用自然的中文,避免技术术语堆砌,而是解释清楚。</think>以下是为您整理的Hadoop大数据操作相关学习资料与核心知识点: ### 一、Hadoop核心概念 1. **定义与作用** Hadoop是开源分布式系统基础架构,专为处理海量非结构化数据设计,通过集群实现高速运算与存储[^5]。核心解决海量数据存储(HDFS)和分析计算(MapReduce)问题[^2]。 2. **核心组件** - **HDFS**:分布式文件系统,支持多副本存储,防止数据丢失[^1]。 *示例操作*:文件分块存储(默认128MB/块)、读写流程涉及NameNode与DataNode协作。 - **MapReduce**:并行计算框架,分为Map(数据分片处理)和Reduce(结果汇总)阶段[^1]。 3. **四大优势** - 高可靠性:多数据副本机制[^2] - 高扩展性:支持千级节点扩展 - 高效性:并行计算加速处理 - 高容错性:失败任务自动重分配 ### 二、推荐学习资料 1. **入门教程** - [尚硅谷Hadoop教程笔记](引用[4]):侧重概念与原理,适合快速理解Hadoop的定位与工作机制。 - [Hadoop组成解析](引用[2]):详细说明HDFS、MapReduce、YARN等技术栈的关系。 2. **操作实践资源** - [Hadoop集群部署指南](引用[3]):介绍多主机环境下的软件部署与网络通信配置。 - 官方文档:Apache Hadoop官网提供完整的API说明与配置参数详解。 ### 三、操作关键点 1. **HDFS常用命令** ```bash hdfs dfs -ls /path # 查看目录 hdfs dfs -put localfile /hdfs/path # 上传文件 hdfs dfs -cat /hdfs/file # 查看文件内容 ``` 2. **MapReduce编程模型** - Mapper类处理输入键值对 - Reducer类聚合中间结果 ```java // 示例Mapper片段 public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) { // 实现分词与输出 } } ```
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