hdfs命令

Distributed File System
数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。
是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。
通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是 访问本地的磁盘一般。
容错。即使 系统 中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。

分布式文件管理系统很多,hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适



调用文件系统 (FS)Shell 命令应使用 bin/ hadoop fs 的形式。
所有的 FS shell 命令使用 URI 路径作为参数。

URI格式是scheme://authority/pathHDFSschemehdfs,对本地文件系统,schemefile。其中schemeauthority参数都是可选的,如果未加指定,就会使用配置中指定的默认scheme

 例如:/parent/child可以表示成hdfs://namenode:namenodePort/parent/child,或者更简单的/parent/child(假设配置文件是namenode:namenodePort

大多数 FS Shell 命令的行为和对应的 Unix Shell 命令类似。


HDFS fs命令

-help [ cmd // 显示命令的帮助信息
- ls (r) <path>  // 显示当前目录下所有文件
-du(s) <path>  // 显示目录中所有文件大小
-count[-q] <path>  // 显示目录中文件数量
- mv < src > < dst // 移动多个文件到目标目录
-cp < src > < dst // 复制多个文件到目标目录
- rm (r)  // 删除文件 ( )
-put < localsrc > < dst // 本地文件复制到 hdfs
- copyFromLocal   // put
- moveFromLocal   // 从本地文件移动到 hdfs
-get [- ignoreCrc ] < src > < localdst // 复制文件到本地,可以忽略 crc 校验
- getmerge < src > < localdst // 将源目录中的所有文件排序合并到一个文件中
-cat < src // 在终端显示文件内容
-text < src // 在终端显示文件内容
- copyToLocal [- ignoreCrc ] < src > < localdst // 复制到本地
- moveToLocal < src > < localdst >
- mkdir <path>  // 创建文件夹
- touchz <path>  // 创建一个空文件



cat

使用方法:hadoopfs-cat URI [URI …]

将路径指定文件的内容输出到stdout

示例:

hadoopfs -cat hdfs://host1:port1/file1hdfs://host2:port2/file2

hadoopfs -cat file:///file3 /user/hadoop/file4

返回值:

成功返回0,失败返回-1

chgrp

使用方法:hadoopfs -chgrp [-R] GROUP URI [URI …] Change group association offiles. With -R , make the change recursively through the directory structure.The user must be the owner of files, or else a super-user. Additionalinformation is in the Permissions User Guide . -->

改变文件所属的组。使用-R 将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见HDFS权限用户指南 。

chmod

使用方法:hadoopfs -chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> URI [URI …]

改变文件的权限。使用-R 将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见HDFS权限用户指南 。

chown

使用方法:hadoopfs -chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] URI [URI ]

改变文件的拥有者。使用-R 将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是超级用户。更多的信息请参见HDFS 权限用户指南 。

copyFromLocal

使用方法:hadoopfs -copyFromLocal <localsrc>URI

除了限定源路径是一个本地文件外,和put 命令相似。

copyToLocal

使用方法:hadoopfs -copyToLocal [-ignorecrc] [-crc] URI <localdst>

除了限定目标路径是一个本地文件外,和get 命令类似。

cp

使用方法:hadoopfs-cp URI [URI …] <dest>

将文件从源路径复制到目标路径。这个命令允许有多个源路径,此时目标路径必须是一个目录。

示例:

hadoopfs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2

hadoopfs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2/user/hadoop/dir

返回值:

成功返回0,失败返回-1

du

使用方法:hadoopfs-du URI [URI …]

显示目录中所有文件的大小,或者当只指定一个文件时,显示此文件的大小。

示例:

hadoopfs -du /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/file1hdfs://host:port/user/hadoop/dir1

返回值:

成功返回0,失败返回-1

dus

使用方法:hadoopfs -dus <args>

显示文件的大小。

expunge

使用方法:hadoopfs-expunge

清空回收站。请参考HDFS 设计文档以获取更多关于回收站特性的信息。

get

使用方法:hadoopfs-get [-ignorecrc] [-crc]<src> <localdst>

复制文件到本地文件系统。可用-ignorecrc选项复制CRC校验失败的文 件。使用-crc选项复制文件以及CRC信息。

示例:

hadoopfs -get /user/hadoop/file localfile

hadoopfs -gethdfs://host:port/user/hadoop/file localfile

返回值:

成功返回0,失败返回-1

getmerge

使用方法:hadoopfs -getmerge <src><localdst> [addnl]

接受一个源目录和一个目标文件作为输入,并且将源目录中所有的文件连接成本地目标文件。addnl是可选的,用于指定在每个文件结尾添加一个换行符。

ls

使用方法:hadoopfs -ls <args>

如果是文件,则按照如下格式返回文件信息:

文件名 <副本数>文件大小 修改日期 修改时间 权限 用户ID ID

如果是目录,则返回它直接子文件的一个列表,就像在Unix中一样。目录返回列表的信息如下:

目录名 <dir>修改日期 修改时间 权限 用户ID ID

示例:

hadoopfs -ls/user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 /nonexistentfile

返回值:

成功返回0,失败返回-1

lsr

使用方法:hadoopfs -lsr <args>

ls命令的递归版本。类似于Unix中的ls -R

mkdir

使用方法:hadoopfs -mkdir <paths>

接受路径指定的uri作为参数,创建这些目录。其行为类似于Unixmkdir -p,它会创建路径中的各级父目录。

示例:

hadoop fs -mkdir/user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2

hadoop fs -mkdirhdfs://host1:port1/user/hadoop/dir hdfs://host2:port2/user/hadoop/dir

返回值:

成功返回0,失败返回-1

movefromLocal

使用方法:dfs -moveFromLocal <src> <dst>

输出一个”notimplemented“信息。

mv

使用方法:hadoop fs -mv URI [URI …] <dest>

将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径,此时目标路径必须是一个目录。不允许在不同的文件系统间移动文件。

示例:

hadoop fs -mv/user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2

hadoop fs -mvhdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3hdfs://host:port/dir1

返回值:

成功返回0,失败返回-1

put

使用方法:hadoop fs-put <localsrc> ... <dst>

从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。

hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile

hadoop fs -put localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir

hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile

hadoopfs -put -hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile

从标准输入中读取输入。

返回值:

成功返回0,失败返回-1

rm

使用方法:hadoop fs -rm URI [URI …]

删除指定的文件。只删除非空目录和文件。请参考rmr命令了解递归删除。

示例:

hadoop fs -rmhdfs://host:port/file /user/hadoop/emptydir

返回值:

成功返回0,失败返回-1

rmr

使用方法:hadoopfs -rmr URI [URI …]

delete的递归版本。

示例:

hadoop fs -rmr/user/hadoop/dir

hadoop fs -rmrhdfs://host:port/user/hadoop/dir

返回值:

成功返回0,失败返回-1

setrep

使用方法:hadoop  fs -setrep [-R] <path>

改变一个文件的副本系数。-R选项用于递归改变目录下所有文件的副本系数。

示例:

hadoop fs -setrep-w 3 -R /user/hadoop/dir1

返回值:

成功返回0,失败返回-1

stat

使用方法:hadoop fs-stat URI [URI …]

返回指定路径的统计信息。

示例:

hadoop fs -stat path

返回值:

成功返回0,失败返回-1

tail

使用方法:hadoopfs-tail [-f] URI

将文件尾部1K字节的内容输出到stdout。支持-f选项,行为和Unix中一致。

示例:

hadoop  fs -tail pathname

返回值:

成功返回0,失败返回-1

test

使用方法:hadoop fs-test -[ezd] URI

选项:

-e 检查文件是否存在。如果存在则返回0

-z 检查文件是否是0字节。如果是则返回0

-d 如果路径是个目录,则返回1,否则返回0

示例:

hadoop fs -test -e filename

text

使用方法:hadoopfs-text <src>

将源文件输出为文本格式。允许的格式是zipTextRecordInputStream

touchz

使用方法:hadoopfs -touchz URI [URI …]

创建一个0字节的空文件。

示例:

hadoop -touchz pathname




<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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