云计算--hdfs dfs 命令

在hadoop安装目录下:/hadoop2/hadoop-2.7.3

1.创建目录

bin/hdfs dfs -mkdir /user

bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>

在HDFS中创建一个名为path的目录,如果它的上级目录不存在,也会被创建,如同linux中的mkidr –p。
bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/file

2.将本地文件或目录(eg:/home/grid/redis-2.8.12.tar.gz)上传到HDFS中的路径( /usr/file)。

bin/hdfs dfs -put /home/grid/redis-2.8.12.tar.gz /usr/file

bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

3.将文件或目录从HDFS中的路径(/usr/file/redis-2.8.12.tar.gz)拷贝到本地文件路径(/usr/local)。

bin/hdfs dfs -get /usr/file/redis-2.8.12.tar.gz /usr/local

4.查看目录下内容,包括文件名,权限,所有者,大小和修改时间

bin/hdfs dfs -ls /usr/file

5.与ls相似,但递归地显示子目录下的内容。

bin/hdfs dfs -ls  -R /usr/file
 
6.显示path下所有文件磁盘使用情况下,用字节大小表示,文件名用完整的HDFS协议前缀表示。
bin/hdfs dfs -du /usr/file
 
7.与-du相似,但它还显示全部文件或目录磁盘使用情况
bin/hdfs dfs -du -s /usr/file
 
8.在HDFS中,将文件或目录从HDFS的源路径移动到目标路径。
bin/hdfs dfs -mv /usr/file/redis-2.8.12.tar.gz /usr
 
9.在HDFS中,将/usr/redis-2.8.12.tar.gz文件或目录复制到/usr/file
bin/hdfs dfs -cp /usr/redis-2.8.12.tar.gz /usr/file

10.删除一个文件或目录

bin/hdfs dfs -rm -skipTrash /usr/redis-2.8.12.tar.gz
删除一个文件或递归删除目录
bin/hdfs dfs -rmr -skipTrash /usr/redis-2.8.12.tar.gz
 
11.显示文件内容到标准输出上。
bin/hdfs dfs -cat /usr/file/test.txt
 
12.创建一个文件。时间戳为当前时间,如果文件本就存在就失败,除非原文件长充为0。
bin/hdfs dfs -touchz /usr/file/test.txt
 
13.显示文件所占块数(%b),文件名(%n),块大小(%n),复制数(%r),修改时间(%y%Y)。
bin/hdfs dfs -stat /usr/file/file
 
14.显示文件最后的1KB内容到标准输出。
bin/hdfs dfs -tail /usr/file/test.txt
 
15.显示cmd命令的使用信息,你需要把命令的“-”去掉
bin/hdfs dfs -help tail
 
16.统计文件(夹)数量
bin/hdfs dfs -count /usr


bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+¡®
bin/hdfs dfs -get output output

转载于:https://www.cnblogs.com/ximiaomiao/p/7003591.html

<think> 嗯,用户现在想了解云计算技术中HDFS使用的实验结果。从对话历史看,用户之前已经询问过HDFS的基本使用和编程方法,现在转向实验结果部分。需要结合站内引用中的实验内容来回答。 用户提供的引用材料很关键。引用[1]详细描述了HDFS实验的四个关卡:基本命令操作、Java读取文件、上传文件和删除文件。引用[3]提到了SequenceFile处理小文件的实验,引用[4]则列出了所需的jar包依赖。这些正好构成实验的核心内容。 考虑将实验结果分成三部分呈现比较合理:首先是命令行操作部分,包括文件创建、查看等基础操作的结果;然后是Java API操作部分,展示读取、上传、删除文件的关键代码和输出;最后是SequenceFile实验,这是引用[3]的重点,需要详细说明小文件封装和查询功能。 注意到用户可能是学生或实验人员,正需要这些实验结果的参照。在代码示例方面,准备用引用[1][3]中的关键片段,但会简化变量名和路径使其更通用。比如SequenceFile的封装过程会突出随机数据生成、文件合并这两个技术点。 对于三种查询方式的实现结果,考虑用表格呈现会更清晰。需要特别说明"按文件名恢复"对应实验要求3.1,"按key查询"对应3.2,"组合查询"对应3.3。压缩格式方面,引用[3]提到"任意格式",所以准备选择常用的Gzip压缩作为示例。 最后生成的三个相关问题要覆盖实验延伸方向:部署差异呼应云计算主题,性能优化切合实际应用,数据备份则是HDFS的核心机制。这样既能解答当前问题,又为用户后续学习提供路径。 </think> 根据站内引用资料,云计算技术中HDFS使用的实验结果主要包含以下核心内容: ### 一、HDFS基础操作实验(命令行)[^1][^2] 1. **文件系统操作** - 创建目录:`hdfs dfs -mkdir /user/test` - 上传文件:`hdfs dfs -put local.txt /user/test/` - 查看内容:`hdfs dfs -cat /user/test/local.txt` - 测试结果:成功在HDFS中建立目录结构并验证文件读写功能 2. **配置文件验证** 修改`core-site.xml`后启动集群: ```xml <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> <!-- 确认HDFS地址 --> </property> </configuration> ``` ✅ 验证结果:通过`localhost:9000`成功访问HDFS Web UI --- ### 二、Java API操作实验[^1][^4] 1. **文件读取(第2关)** ```java Path path = new Path("/user/test/file.txt"); try (FSDataInputStream in = fs.open(path)) { IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false); } ``` 🖥️ 输出结果:成功在控制台打印HDFS文件内容 2. **文件上传(第3关)** ```java Path hdfsPath = new Path("/user/test/upload.txt"); try (FSDataOutputStream out = fs.create(hdfsPath)) { out.writeUTF("HDFS Java API测试数据"); } ``` ✅ 验证:通过`hdfs dfs -ls`确认文件创建成功 3. **文件删除(第4关)** ```java fs.delete(new Path("/user/test/temp.txt"), true); ``` ✅ 验证:文件从HDFS中永久移除 --- ### 三、SequenceFile封装实验(核心成果)[^3] 1. **实验流程** ```mermaid graph LR A[生成100+随机文本文件] --> B[Key-Integer<br>Value-String] B --> C[封装为SequenceFile] C --> D[Gzip压缩存储] ``` 2. **查询功能实现结果** | 查询类型 | 实现方法 | 输出结果示例 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------------| | 按文件名恢复 | `readFile(seqFile, "file23.txt", outputPath)` | 恢复原始文件到本地目录 | | 按Key查询 | `searchByKey(seqFile, 15)` | Key=15的数据<br>来源:file15.txt | | 按文件名+Key查询 | `searchInFile(seqFile, "file07.txt", 42)` | File07.txt中Key=42的值:”xxx” | --- ### 四、环境依赖验证[^4] 实验确认必须包含以下JAR包: ```gradle implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-common:2.7.1' implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-hdfs:2.7.1' implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-hdfs-nfs:2.7.1' ``` > 实验结论:通过命令行和Java API可完整操作HDFS文件系统,SequenceFile能有效解决海量小文件存储问题,三种查询方式均达到预期目标[^1][^3]。
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