1.Hdfs shell客户端命令操作:

1.1.查看命令列表:hadoop fs 

帮助如下:
Usage: hadoop fs [generic options]
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>] //追加一个文件到已经存在的文件末尾
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-checksum <src> ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-count [-q] [-h] <path> ...]
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>]
[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
[-df [-h] [<path> ...]]
[-du [-s] [-h] <path> ...]
[-expunge]
[-find <path> ... <expression> ...]
[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-getfacl [-R] <path>]
[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>] //从hdfs剪切粘贴到本地
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
[-stat [format] <path> ...]
[-tail [-f] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
[-touchz <path> ...]
[-truncate [-w] <length> <path> ...]
[-usage [cmd ...]] Generic options supported are
-conf <configuration file> specify an application configuration file
-D <property=value> use value for given property
-fs <local|namenode:port> specify a namenode
-jt <local|resourcemanager:port> specify a ResourceManager
-files <comma separated list of files> specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <comma separated list of jars> specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives <comma separated list of archives> specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines. The general command line syntax is
bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]

1.1.1.查看文件列表:hadoop fs -ls / (/:HDFS文件系统的根目录)

1.1.2.上传文件:hadoop fs -put canglao.avi /

               

  注意:真实的数据文件路径在DataNode节点数据目录的:/usr/local/src/hadoop-2.6.4/hdpdata3/dfs/data/current/BP-1438427861-192.168.232.201-1529131287527/current/finalized/subdir0/subdir0/下面有如下文件列表:

  

  此时会发现在shizhan5的DataNode数据存放目录下面会有该blk_1073741825的副本

  可以用下面的命令查看一下blk_1073741825文件的内容:cat blk_1073741825

  然后会发现输出的内容是canglao.avi文件的内容。因为文件太小,没有切开。默认128M才切开,再放一个超过128M的文件:

  hadoop fs -put /root/temp/hadoop-2.7.3.tar.gz /

  在dataNode数据存放目录查看(同样存在副本):

-rw-r--r-- 1 root root     23562  2月 18 12:53 blk_1073741825
-rw-r--r-- 1 root root 195 2月 18 12:53 blk_1073741825_1001.meta
-rw-r--r-- 1 root root 134217728 2月 18 13:09 blk_1073741826
-rw-r--r-- 1 root root 1048583 2月 18 13:09 blk_1073741826_1002.meta
-rw-r--r-- 1 root root 79874467 2月 18 13:09 blk_1073741827
-rw-r--r-- 1 root root 624027 2月 18 13:09 blk_1073741827_1003.meta

  接下来我们把blk_1073741826和blk_1073741827尝试拼接起来,然后试一下能不能解压:

cat blk_1073741826 >> tmp.file
cat blk_1073741827 >> tmp.file
tar -zxvf tmp.file

  操作后的文件列表是:

-rw-r--r-- 1 root root     23562  2月 18 12:53 blk_1073741825
-rw-r--r-- 1 root root 195 2月 18 12:53 blk_1073741825_1001.meta
-rw-r--r-- 1 root root 134217728 2月 18 13:09 blk_1073741826
-rw-r--r-- 1 root root 1048583 2月 18 13:09 blk_1073741826_1002.meta
-rw-r--r-- 1 root root 79874467 2月 18 13:09 blk_1073741827
-rw-r--r-- 1 root root 624027 2月 18 13:09 blk_1073741827_1003.meta
drwxr-xr-x 9 root root 4096 8月 18 2016 hadoop-2.7.3/ ----解压tmp.file后的文件
-rw-r--r-- 1 root root 214092195 2月 18 13:16 tmp.file

1.1.3.获取文件:hadoop fs -get /hadoop-2.7.3.tar.gz(完整文件)

1.1.4.删除文件:hadoop fs -rm /canglao.avi

1.1.5.从本地剪切粘贴到HDFS:hadoop fs  -moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb

1.1.5.查看集群状态:hdfs dfsadmin -report

[root@shizhan3 subdir0]# hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 55306051584 (51.51 GB)
Present Capacity: 23346880478 (21.74 GB)
DFS Remaining: 23346765824 (21.74 GB)
DFS Used: 114654 (111.97 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0 -------------------------------------------------
Live datanodes (3): Name: 192.168.232.208:50010 (192.168.232.208)
Hostname: shizhan6
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 18435350528 (17.17 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
Non DFS Used: 10881404928 (10.13 GB)
DFS Remaining: 7553921024 (7.04 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 40.98%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Sat Jun 16 16:44:28 CST 2018 Name: 192.168.232.205:50010 (shizhan3)
Hostname: shizhan3
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 18435350528 (17.17 GB)
DFS Used: 45039 (43.98 KB)
Non DFS Used: 10236620817 (9.53 GB)
DFS Remaining: 8198684672 (7.64 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 44.47%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Sat Jun 16 16:44:27 CST 2018 Name: 192.168.232.207:50010 (shizhan5)
Hostname: shizhan5
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 18435350528 (17.17 GB)
DFS Used: 45039 (43.98 KB)
Non DFS Used: 10841145361 (10.10 GB)
DFS Remaining: 7594160128 (7.07 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 41.19%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Sat Jun 16 16:44:26 CST 2018

 可以看出,集群共有3个datanode可用

 也可以打开web控制台查看HDFS集群信息:http://shizhan2:50070

  

  

          

Hadoop_04_Hadoop 的HDFS客户端shell命令的更多相关文章

  1. Hadoop HDFS的shell(命令行客户端)操作实例

    HDFS的shell(命令行客户端)操作实例 3.2 常用命令参数介绍 -help 功能:输出这个命令参数手册 -ls                  功能:显示目录信息 示例: hadoop fs ...

  2. HDFS 常用Shell命令

    HDFS Shell命令 概述 HDFS Shell命令允许使用命令行在HDFS存储中进行文件夹和文件操作. 如文件夹的增删改查.文件的增删改查等. 开始练习hadoop时,打开Linux之后要用 s ...

  3. 009 HDFS的shell命令(里面有一个安全模式)

    一:dfs的命令 1.所有的领命 2.解释 -appendToFile <localsrc> ... <dst>   :追加文件 -checksum <src> . ...

  4. HDFS基本Shell命令

    bin目录下: 1. hadoop fs 基本操作命令,类似linux shell 2. hadoop dfsadmin    管理命令 3. hadoop fsck (1. 检查hdfs中文件的健康 ...

  5. HDFS常用shell命令

    注,其实常用命令不用网上搜,和linux下的命令很类似,触类旁通,直接在linux 上 hadoop fs 看一下就行了,不需要刻意去记我把 linux 上的 help 列举下,方便直接看吧,hdfs ...

  6. Hadoop 学习之路(六)—— HDFS 常用 Shell 命令

    1. 显示当前目录结构 # 显示当前目录结构 hadoop fs -ls <path> # 递归显示当前目录结构 hadoop fs -ls -R <path> # 显示根目录 ...

  7. Hadoop 系列(六)—— HDFS 常用 Shell 命令

    一.基本命令 打开 Hbase Shell: # hbase shell 1.1 获取帮助 # 获取帮助 help # 获取命令的详细信息 help 'status' 1.2 查看服务器状态 stat ...

  8. hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API

    转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6 ...

  9. Hadoop学习笔记(2)-HDFS的基本操作(Shell命令)

    在这里我给大家继续分享一些关于HDFS分布式文件的经验哈,其中包括一些hdfs的基本的shell命令的操作,再加上hdfs java程序设计.在前面我已经写了关于如何去搭建hadoop这样一个大数据平 ...

随机推荐

  1. React Native使用Redux总结

    1>npm安装redux: "react-redux": "^5.0.5", "redux": "^3.7.1", ...

  2. 短路与(&&)、短路或(||)

    昨晚上课,老师用了类似这样的语法 fn&&fn.call(obj) fn&&fn.call(obj)  这里的fn为回调函数.老师在课上也没过多解释这句是啥意思,然后我 ...

  3. Django:(05)类视图,装饰器和中间件

    一.类视图的定义和使用 在Django中还可以通过类来定义一个视图,称为类视图. 定义一个类视图:定义一个类,需继承 Django 提供的 View 类 . from django.views.gen ...

  4. Spring boot + Jpa + Maven + Mysql 初级整合

    1.使用Idea创建spring boot工程的博客 https://www.cnblogs.com/black-spike/p/8017768.html 2.本篇博客参考网址 https://blo ...

  5. Tcpdump移植

    摘要: tcpdump对网络上的数据包进行截获的包分析工具. tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析.它支持针对网络层.协议.主机.网络或端口的过滤,并提供and.or.n ...

  6. 进行hcmcloud 数据库备份以及设置的处理过程.

    导入数据库以及简单设置. 最近进行了一个数据库备份的简单工作: create database hcmcloud create user hcm with password 'Test6530' 执行 ...

  7. Spring系列三:IoC 与 DI

    水晶帘动微风起,满架蔷薇一院香. 概述 在软件工程中,控制反转(IoC)是一种设计思想,对象之间耦合在一起,在运行时自动绑定,并且它们编译时对所需要引用的对象是不确定的.在这个spring教程中,通过 ...

  8. Cow and Snacks(吃点心--图论转换) Codeforces Round #584 - Dasha Code Championship - Elimination Round (rated, open for everyone, Div. 1 + Div. 2)

    题意:https://codeforc.es/contest/1209/problem/D 有n个点心,有k个人,每个人都有喜欢的两个点心,现在给他们排个队,一个一个吃,每个人只要有自己喜欢的点心就会 ...

  9. LKM rootkit:Reptile学习

    简介 Reptile是github上一个很火的linux lkm rootkit,最近学习了一些linux rootkit的内容,在这里记录一下. 主要是分析reptile的实现 Reptile的使用 ...

  10. mysql内存优化

    一.环境说明: 操作系统:CentOS 6.5 x86_64 数据库:Mysql 5.6.22 服务器:阿里云VPS,32G Mem,0 swap 二.问题情况: 1.某日发现公司线上系统的Mysql ...