hadoop命令详解

一、用户命令
1、archive命令

(1).什么是Hadoop archives?
Hadoop archives是特殊的档案格式。一个Hadoop archive对应一个文件系统目录。 Hadoop archive的扩展名是*.har。Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)。_index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息。

(2).如何创建archive?
用法：hadoop archive -archiveName NAME <src>* <dest>
命令选项：
-archiveName NAME 要创建的档案的名字。
src 源文件系统的路径名。
dest 保存档案文件的目标目录。
范例：
例1.将/user/hadoop/dir1和/user/hadoop/dir2归档到/user/zoo/文件系统目录下–/user/zoo/foo.har。
hadoop@ubuntu:~/ hadoop archive -archiveName foo.har /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2 /user/zoo/
当创建archive时，源文件foo.har不会被更改或删除。

(3).如何查看archives中的文件?
archive作为文件系统层暴露给外界。所以所有的fs shell命令都能在archive上运行，但是要使用不同的URI。另外，archive是不可改变的。所以创建、重命名和删除都会返回错误。Hadoop Archives的URI是har://scheme-hostname:port/archivepath/fileinarchive。
如果没提供scheme-hostname，它会使用默认的文件系统。这种情况下URI是这种形式har:///archivepath/fileinarchive。
范例：
例1.archive的输入是/dir，该dir目录包含文件filea和fileb，现把/dir归档到/user/hadoop/foo.bar。
hadoop@ubuntu:~/ hadoop archive -archiveName foo.har /dir /user/hadoop
例2.获得创建的archive中的文件列表
hadoop@ubuntu:~/hadoop dfs -lsr har:///user/hadoop/foo.har
例3.查看archive中的filea文件
hadoop@ubuntu:~/hadoop dfs -cat har:///user/hadoop/foo.har/dir/filea

2、distcp
说明：用于集群内部或者集群之间拷贝数据的常用命令(顾名思义: dist即分布式，分布式拷贝是也。)。
用法：hadoop distcp [选项] src_url dest_url 
命令选项：
-m 表示启用多少map
-delete 删除已经存在的目标文件，不会删除源文件。这个删除是通过FS Shell实现的。所以如果垃圾回收机制启动的话，删除的目标文件会进入trash。
-i 忽略失败。这个选项会比默认情况提供关于拷贝的更精确的统计，同时它还将保留失败拷贝操作的日志，这些日志信息可以用于调试。最后，如果一个map失败了，但并没完成所有分块任务的尝试，这不会导致整个作业的失败。
-overwrite 覆盖目标。如果一个map失败并且没有使用-i选项，不仅仅那些拷贝失败的文件，这个分块任务中的所有文件都会被重新拷贝。 所以这就是为什么要使用-i参数。
范例：
例1.
hadoop@ubuntu:~/ hadoop distcp "hdfs://A:8020/user/foo/bar" "hdfs://B:8020/user/foo/baz"

3、fs
说明：运行一个常规的文件系统客户端。
用法：hadoop fs [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS]
各种命令选项可以参考HDFS Shell指南。

4、fsck
说明：用来检查整个文件系统的健康状况，但是要注意它不会主动恢复备份缺失的block，这个是由NameNode单独的线程异步处理的。
用法：hadoop fsck [GENERIC_OPTIONS] [-move|-delete|-openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -racks]]]
参数选项：
<path> 检查这个目录中的文件是否完整
-move 破损的文件移至/lost+found目录
-delete 删除破损的文件
-openforwrite 打印正在打开写操作的文件
-files 打印正在check的文件名
-blocks 打印block报告(需要和-files参数一起使用)
-locations 打印每个block的位置信息(需要和-files参数一起使用)
-racks 打印位置信息的网络拓扑图(需要和-files参数一起使用)
范例：
例1.
hadoop@ubuntu:~/hadoop-1.1.1/bin$ hadoop fsck /
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.

FSCK started by hadoop from /192.168.11.156 for path / at Sat Dec 29 19:33:40 PST 2012
.Status: HEALTHY
Total size: 4 B
Total dirs: 9
Total files: 1
Total blocks (validated): 1 (avg. block size 4 B)
Minimally replicated blocks: 1 (100.0 %)
Over-replicated blocks: 0 (0.0 %)
Under-replicated blocks: 0 (0.0 %)
Mis-replicated blocks: 0 (0.0 %)
Default replication factor: 1 #缺省的备份参数1
Average block replication: 1.0
Corrupt blocks: 0 #破损的block数0
Missing replicas: 0 (0.0 %)
Number of data-nodes: 1
Number of racks: 1
FSCK ended at Sat Dec 29 19:33:40 PST 2012 in 4 milliseconds

The filesystem under path '/' is HEALTHY
hadoop@ubuntu:~/hadoop-1.1.1/bin$

5、jar
说明：运行jar文件。用户可以把他们的Map Reduce代码捆绑到jar文件中，使用这个命令执行。
用法：hadoop jar <jar> [mainClass] args…
范例：
例1.在集群上运行Map Reduce程序，以WordCount程序为例
hadoop jar /home/hadoop/hadoop-1.1.1/hadoop-examples.jar wordcount input output
描述：
hadoop jar：执行jar命令
/home/hadoop/hadoop-1.1.1/hadoop-examples.jar: WordCount所在jar
wordcount：程序主类名
input output：输入输出文件夹

6、job
说明：用于和Map Reduce作业交互和命令。
用法：hadoop job [GENERIC_OPTIONS] [-submit ] | [-status ] | [-counter ] | [-kill ] | [-events <#-of-events>] | [-history [all] ] | [-list [all]] | [-kill-task ] | [-fail-task ]
参数选项：
-submit <job-file>：提交作业
-status <job-id>：打印map和reduce完成百分比和所有计数器。
-counter <job-id> <group-name> <counter-name>：打印计数器的值。
-kill <job-id>：杀死指定作业。
-events <job-id> <from-event-#> <#-of-events>：打印给定范围内jobtracker接收到的事件细节。
-history [all] ：-history 打印作业的细节、失败及被杀死原因的细节。更多的关于一个作业的细节比如成功的任务，做过的任务尝试等信息可以通过指定[all]选项查看。 
-list [all]：-list all显示所有作业。-list只显示将要完成的作业。
-kill-task <task-id>：杀死任务。被杀死的任务不会不利于失败尝试。
-fail-task <task-id>：使任务失败。被失败的任务会对失败尝试不利。

7、pipes
说明：运行pipes作业。
用法：hadoop pipes [-conf ] [-jobconf , , ...] [-input ] [-output ] [-jar ] [-inputformat ] [-map ] [-partitioner ] [-reduce ] [-writer ] [-program ] [-reduces ]
参数选项：
-conf <path>：作业的配置
-jobconf <key=value>, <key=value>, …：增加/覆盖作业的配置项
-input <path>：输入目录
-output <path>：输出目录
-jar <jar file>：Jar文件名
-inputformat <class>：InputFormat类
-map <class>：Java Map类
-partitioner <class>：Java Partitioner
-reduce <class>：Java Reduce类
-writer <class>：Java RecordWriter
-program <executable>：可执行程序的URI
-reduces <num>：reduce个数

8、version
说明：打印版本信息。
用法：hadoop version

9、CLASSNAME
说明：hadoop脚本可用于调用任何类。
用法：hadoop CLASSNAME
描述：运行名字为CLASSNAME的类。

二、管理命令
hadoop集群管理员常用的命令。

1、balancer
说明：运行集群平衡工具。管理员可以简单的按Ctrl-C来停止平衡过程。
用法：hadoop balancer [-threshold ]
参数选项：
-threshold <threshold>：磁盘容量的百分比。这会覆盖缺省的阀值。

2、daemonlog
说明：获取或设置每个守护进程的日志级别。
用法：hadoop daemonlog -getlevel <host:port> <name>
用法：hadoop daemonlog -setlevel <host:port> <name> <level>
参数选项：
-getlevel <host:port> <name>：打印运行在<host:port>的守护进程的日志级别。这个命令内部会连接http://<host:port>/logLevel?log=<name>
-setlevel <host:port> <name> <level>：设置运行在<host:port>的守护进程的日志级别。这个命令内部会连接http://<host:port>/logLevel?log=<name>

3、datanode
说明：运行一个HDFS的datanode。
用法：hadoop datanode [-rollback]
参数选项：
-rollback：将datanode回滚到前一个版本。这需要在停止datanode，分发老的hadoop版本之后使用。

4、dfsadmin
说明：运行一个HDFS的dfsadmin客户端。
用法：hadoop dfsadmin [GENERIC_OPTIONS] [-report] [-safemode enter | leave | get | wait] [-refreshNodes] [-finalizeUpgrade] [-upgradeProgress status | details | force] [-metasave filename] [-setQuota ...] [-clrQuota ...] [-help [cmd]]
参数选项：
-report：报告文件系统的基本信息和统计信息。
…

5、jobtracker
说明：运行MapReduce job Tracker节点。
用法：hadoop jobtracker

6、namenode
说明：运行namenode。
用法：hadoop namenode [-format] | [-upgrade] | [-rollback] | [-finalize] | [-importCheckpoint]
参数选项：
-format：格式化namenode。它启动namenode，格式化namenode，之后关闭namenode。
-upgrade：分发新版本的hadoop后，namenode应以upgrade选项启动。
-rollback：将namenode回滚到前一版本。这个选项要在停止集群，分发老的hadoop版本后使用。 
-finalize：finalize会删除文件系统的前一状态。最近的升级会被持久化，rollback选项将再不可用，升级终结操作之后，它会停掉namenode。
-importCheckpoint 从检查点目录装载镜像并保存到当前检查点目录，检查点目录由fs.checkpoint.dir指定。

7、secondarynamenode
说明：运行HDFS的secondary namenode。
用法：hadoop secondarynamenode [-checkpoint [force]] | [-geteditsize]
参数选项：
-checkpoint [force]：如果EditLog的大小 >= fs.checkpoint.size，启动Secondary namenode的检查点过程。 如果使用了-force，将不考虑EditLog的大小。
-geteditsize：打印EditLog大小。

8、tasktracker
说明：运行MapReduce的task Tracker节点。
用法：hadoop tasktracker

 

From: http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3147856.html

评论

1 楼 太阳河 2014-11-08