hdfs目录文件操作

配置HDFS
     

     配置HDFS应该是一件不难的事情。首先，我们先配好HDFS的配置文件，再对NameNode进行format操作。

   

配置Cluster


   这里，我们假定，你已经下载了Hadoop的一个版本，并解压完毕。


   Hadoop安装目录下的conf是hadoop存放配置文件的目录，里面有一些XML文件需要配置。conf/hadoop-defaults.xml 文件包含了hadoop的任何参数的默认值。这个文件应该是只读的。你可以通过在conf/hadoop-site.xml中设置新值的方式来覆盖默认的 配置。集群上所有的机器的hadoop-site.xml文件应该是一致的。

   配置文件本身是键值对的一个集合。


Xml代码

   1. <property> 
   2.    <name>property-name</name> 
   3.    <value>property-value</value> 
   4.  </property> 

<property>      <name>property-name</name>      <value>property-value</value>    </property>




   property 中有  <final>true</final> 这样的一行的，则表示这个属性是不能被用户应用程序覆盖的。

  下面的一些属性是必须要配置的，这样HDFS才能跑起来：

  
key value example
fs.default.name   protocol://servername:port hdfs://alpha.milkman.org:9000
dfs.data.dir pathname /home/username/hdfs/data
dfs.name.dir pathname /home/username/hdfs/name

 

   这些属性的有着如下的意思：

 

   fs.default.name - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号)，集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。 DataNode结点会先在NameNode上注册，这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互，以取得文件的 块列表。

 

   dfs.data.dir - 这是DataNode结点被指定要存储数据的本地文件系统路径。DataNode结点上的这个路径没有必要完全相同，因为每台机器的环境很可能是不一样 的。但如果每台机器上的这个路径都是统一配置的话，会使工作变得简单一些。默认的情况下，它的值是/temp, 这个路径只能用于测试的目的，因为，它很可能会丢失掉一些数据。所以，这个值最好还是被覆盖。

 

   dfs.name.dir - 这是NameNode结点存储hadoop文件系统信息的本地系统路径。这个值只对NameNode有效，DataNode并不需要使用到它。上面对于 /temp类型的警告，同样也适用于这里。在实际应用中，它最好被覆盖掉。

 

   这里再介绍一个配置参数，它叫dfs.replication 。它决定着 系统里面的文件块的数据备份个数。对于一个实际的应用，它 应该被设为3（这个数字并没有上限，但更多的备份可能并没有作用，而且会占用更多的空间）。少于三个的备份，可能会影响到数据的可靠性(系统故障时，也许会造成数据丢失)。

   下面是一个模板文件。

  


Xml代码

   1. <configuration> 
   2.   <property> 
   3.     <name>fs.default.name</name> 
   4.     <value>hdfs://your.server.name.com:9000</value> 
   5.   </property> 
   6.   <property> 
   7.     <name>dfs.data.dir</name> 
   8.     <value>/home/username/hdfs/data</value> 
   9.   </property> 
  10.   <property> 
  11.     <name>dfs.name.dir</name> 
  12.     <value>/home/username/hdfs/name</value> 
  13.   </property> 
  14. </configuration> 

<configuration>    <property>      <name>fs.default.name</name>      <value>hdfs://your.server.name.com:9000</value>    </property>    <property>      <name>dfs.data.dir</name>      <value>/home/username/hdfs/data</value>    </property>    <property>      <name>dfs.name.dir</name>      <value>/home/username/hdfs/name</value>    </property>  </configuration> 



  your.server.name.com 需要被配置成正确的主机名，端口号的指定是随意的。

  

   配置好conf/hadoop-site.xml文件以后，你可以将conf目录拷贝到其他的机器上了。

 

   master结点有必要知道集群里其他机器的的地址，这样启动脚本才能正常运行。conf/slaves这个文件列举了所有的可用的主机名，一个主机名一 行。在一个集群的环境中，这个文件不需要包含master的地址。但是单机的情况下，master也要有，因为除了master以外，没有其他的机器可以 作为DataNode结点了。

  

    然后，建立我们要使用的目录：

 


Shell代码

   1. user@EachMachine$ mkdir -p $HOME/hdfs/data 
   2.  
   3. user@namenode$ mkdir -p $HOME/hdfs/name 

  user@EachMachine$ mkdir -p $HOME/hdfs/data      user@namenode$ mkdir -p $HOME/hdfs/name





    执行Hadoop的用户需要这些目录的读写权限，使用chmod命令为该用户设置权限。在一个大的集群环境中，我建议你在每台机器上都创建一个 hadoop的用户，用它来执行hadoop相关的程序。对于一个单机系统，使用自己的用户名就可以了。我不推荐使用root用户来执行hadoop。

  

  启动HDFS

 

  现在，我们先格式化一下我们刚刚配置的hadoop文件系统。


Java 代码

   1. user@namenode:hadoop$ bin/hadoop namenode -format  

user@namenode:hadoop$ bin/hadoop namenode -format



  这个操作应该值被执行一次，当这个执行完毕之后，我们就可以启动分布式系统了。


Shell 代码

   1. user@namenode:hadoop$ bin/start-dfs.sh 

user@namenode:hadoop$ bin/start-dfs.sh



   这个命令将会启动master机器上的Namenode程序。它也会启动slave机器上的DataNode程序。在一个单机版的集群中，slave跟 master是同一台机器。在一个真实的集群环境中，这个命令就通过ssh登录到slave上，并启动DataNode程序。



   Interacting With HDFS

  这个部分，我们将会熟悉与 HDFS交互、存储文件、获取文件所需要用到的一些命令。

 

  大多数命名都是由 bin/hadoop 脚本执行的。它将会在java虚拟机上加载hadoop系统，并执行用户地方命令。这些命令通常有下列的格式。

 
Shell 代码

   1. user@machine:hadoop$ bin/hadoop moduleName -cmd args...  

user@machine:hadoop$ bin/hadoop moduleName -cmd args...



The moduleName 告诉脚本程序，要使用哪个hadoop模块。-cmd 在这被指定模块支持的，要执行的命令名称。紧跟在命令名称后面的是该命令的参数。

  

   HDFS主要的模块有： dfs 和 dfsadmin。它们的使用将会在下面介绍。
通用操作的例子

dfs 模块，我们也叫它“FsShell”，提供基本的文件处理功能。以下是它的一些用法介绍。



集群之所以有用，是因为，它存有我们感兴趣的数据。所以，我们要介绍的第一个操作是，往集群里面写数据。我们假定用户为“someone”，这个 要根据你的实际情况而定。操作是可以在任何一台能够访问到集群的机器上进行的，其中，conf/hadoop-site.xml文件必须设为集群中 NameNode的地址。命令可以在安装目录下被运行，安装目录可以是/home/someone/src/hadoop也可以是/home/foo /hadoop，具体随你自己的情况而定。下面介绍的命令，主要是关于将数据导入HDFS，验证数据是不是真的导入了，并将数据导出来。



列出文件

当我们试图使用HDFS的时候，会发现它并没有想象中的有趣：


Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls 
   2. someone@anynode:hadoop$ 

  someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls    someone@anynode:hadoop$

 

没有带参数的这个“-ls”命令，没有返回任何值，它默认返回你在HDFS“home”目录下的内容，这个目录跟我们平常系统上的home目录 “/home/$user”不太一样（HDFS跟本地系统是独立的）。在HDFS中，没有当前工作目录这样的一个概念，也没有cd这个命令。

给 -ls一些参数，比如说/,或许可以看到以下的内容：

  
Shell 代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls / 
   2.  Found 2 items 
   3.  drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2008-09-20 19:40 /hadoop 
   4.  drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2008-09-20 20:08 /tmp 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls /    Found 2 items    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2008-09-20 19:40 /hadoop    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2008-09-20 20:08 /tmp


这些结果是由系统产生的，结果中的"hadoop"是我们用来启动的Hadoop的用户，supergroup是包含 hadoop的一个组。这些目录允许 Hadoop MapReduce system 将数据移动到不同的结点上。具体的细节在Module 4中介绍.

我们要创建我们自己的home目录，然后导入一些文件。

导入数据

典型的UNIX或Linux将用户文件存储在/home/$user目录下，但是hadoop将用户文件存储在/user/$user下。对于某些 命令，例如 ls，目录参数是被要求有的，但实际上却没有填写，这时候的目录参数的值为默认目录。（其他的命令一般要求明确的源路径和目的路径）。在HDFS中使用的 相对路径，都是基于刚刚介绍的基本路径的（也即是用户目录）。



Step 1: 如果你的用户目录还不存在，那么创建一个吧

 


Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user





如果没有/user目录，那么首先要先创建它。它其实会被自动创建的，但是为了介绍的目的，我们先手动的创建一下这个目录。

下面我们就可以创建我们的home目录了。


Shell 代码

1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user/someone 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user/someone

将 /user/someone 改成 /user/yourUserName.

Step 2: 导入一个文件。我们可以使用"put"命令。

  
Shell 代码

1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -put /home/someone/interestingFile.txt /user/yourUserName/ 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -put /home/someone/interestingFile.txt /user/yourUserName/


它将会把 /home/someone/interestingFile.txt从本地文件系统中拷贝到 HDFS 的 /user/yourUserName/interestingFile.txt 。

Step 3: 验证刚才的操作。这里我们有两个命令可以使用，它们是等效的:
Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls /user/yourUserName 
   2. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls 

  someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls /user/yourUserName    someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls

你应该能够看见一个文件列表，它的前面是"Found 1 items"的字样，文件列表里面包含了你刚刚插入的文件。

The following table demonstrates example uses of the put command, and their effects:

下面这个列表将展示“put”命令的用法，以及它们的效果。

Command: 前提条件: 输出:
bin/hadoop dfs -put foo bar 在 HDFS中没有/user/$User/bar这样的文件存在 将本地文件foo上传到hdfs系统，并命名为/user/$USER/bar
bin/hadoop dfs -put foo bar /user/$USER/bar 是一个目录 将本地文件foo上传到hdfs系统，并命名为/user/$USER/bar/foo
bin/hadoop dfs -put foo somedir/somefile /user/$USER/somedir 不存在 将本地文件foo上传到hdfs系统，并命名为 /user/$USER/somedir/somefile, 创建没有存在的目录
bin/hadoop dfs -put foo bar /user/$USER/bar 已经是系统中的一个文件 操作无效，系统将返回一个错误给用户。


当执行一个"put"操作时，它的结果是要么全做，要么全不做。上传文件的时候，文件首先被拷贝到DataNode节点上。当所有的 DataNode都接收完数据的时候，文件句柄被关闭，这个文件才真正的上传完。根据"put"命令的返回值，我们可以知道这个操作是成功了，还是完全失 败了。文件不可能会只被上传一半。如果文件上传到一半时，上传操作被中断了，那么hdfs就会当作什么事情也没有发生一样。

Step 4: 一次上传多个文件. "put"命令是可以一次上传多个命令的，它能够将一整个目录上传到HDFS中。

创建一个本地目录，然后往里面拷一些文件。情况像下面的那样。


Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ ls -R myfiles 
   2. myfiles: 
   3. file1.txt  file2.txt  subdir/ 
   4.  
   5. myfiles/subdir: 
   6. anotherFile.txt 
   7. someone@anynode:hadoop$  

  someone@anynode:hadoop$ ls -R myfiles    myfiles:    file1.txt  file2.txt  subdir/      myfiles/subdir:    anotherFile.txt    someone@anynode:hadoop$

目录 myfiles/能够这样被拷贝进HDFS中：


Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -put myfiles /user/myUsername 
   2.  someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -ls 
   3.  Found 1 items 
   4.  /user/someone/myfiles   <dir>    2008-06-12 20:59    rwxr-xr-x    someone    supergroup 
   5.  user@anynode:hadoop bin/hadoop -ls myfiles 
   6.  Found 3 items 
   7.  /user/someone/myfiles/file1.txt   <r 1>   186731  2008-06-12 20:59        rw-r--r--       someone   supergroup 
   8.  /user/someone/myfiles/file2.txt   <r 1>   168     2008-06-12 20:59        rw-r--r--       someone   supergroup 
   9.  /user/someone/myfiles/subdir      <dir>           2008-06-12 20:59        rwxr-xr-x       someone   supergroup 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -put myfiles /user/myUsername    someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -ls    Found 1 items    /user/someone/myfiles   <dir>    2008-06-12 20:59    rwxr-xr-x    someone    supergroup    user@anynode:hadoop bin/hadoop -ls myfiles    Found 3 items    /user/someone/myfiles/file1.txt   <r 1>   186731  2008-06-12 20:59        rw-r--r--       someone   supergroup    /user/someone/myfiles/file2.txt   <r 1>   168     2008-06-12 20:59        rw-r--r--       someone   supergroup    /user/someone/myfiles/subdir      <dir>           2008-06-12 20:59        rwxr-xr-x       someone   supergroup


上面的例子也证明了，这个目录是完全的被拷贝进来了。注意文件路径旁边的<r 1>，里面的数字1 表示备份的数量是1。同时ls命令也列出了文件大小，上传时间，权限，所有者这些信息。

-put  的另外一种写法是 -copyFromLocal. 它们的功能和用法是一样的。

从 HDFS 中导出数据

  从HDFS中导出数据是有许多的方法的，最简单的那种应该是使用"cat"将一个文件的内容输出到标准输出上。（当然，它也能够作为参数传到程序里面，或者是其他地方）

Step 1: cat 命令.

   在这个例子中，我们假定你已经传了一些文件进入你的HDFS中了。


Shell 代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -cat foo 
   2. (contents of foo are displayed here) 
   3. someone@anynode:hadoop$ 

someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -cat foo    (contents of foo are displayed here)    someone@anynode:hadoop$

 

Step 2: 将HDFS中的文件拷贝到本地系统中。

"get"命令有跟"put"命令相反的功能，它能够将HDFS中文件或目录拷贝到本地系统中。“get”命令的别名叫做copyToLocal.


Shell代码

   1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -get foo localFoo 
   2. someone@anynode:hadoop$ ls 
   3. localFoo 
   4. someone@anynode:hadoop$ cat localFoo 
   5. (contents of foo are displayed here) 

  someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -get foo localFoo    someone@anynode:hadoop$ ls    localFoo    someone@anynode:hadoop$ cat localFoo    (contents of foo are displayed here)


跟 "put"命令一样，"get"操作既可以操作文件，也可以操作目录。

HDFS 的关闭

如果你想关闭集群上的HDFS系统，你可以在NameNode结点执行以下的命令：


Shell代码

1. someone@namenode:hadoop$ bin/stop-dfs.sh 

someone@namenode:hadoop$ bin/stop-dfs.sh


这个命令必须由启动HDFS的用户来执行。

HDFS 命令参考

当然 bin/hadoop dfs 的命令远不只这几个，不过这些命令已经可以让你开始使用HDFS了。执行没有带参数的bin/hadoop dfs命令，会列出所有的FsShell system的命令。 bin/hadoop dfs -help commandName 会列出某一个具体的命令的用法指南。


DFSAdmin 命令参考

''dfs"模块提供了对文件和目录的操作命令，"dfsadmin"则提供了管理整个文件系统的操作。

全局状态信息: 通过 bin/hadoop dfsadmin -report命令，我们可以得到一份全局状态报告。这份报告包含了HDFS集群的基本信息，当然也有每台机器的一些情况。

详细的状态信息: 如果你想要知道关于文件的详细信息，你可以使用bin/hadoop dfsadmin -metasave filename 命令，filename是你要查看的文件的名称。NB:它的帮助说，这个命令可以得到NameNode 的主要的结构，这个说法是不恰当的。从这个命令所返回的信息无法得到NameNode的状态。不过，它却说明了，NameNode是怎么样存储HDFS的文件块的。

Safemode: 在Safemode(安全模式) 下，HDFS是只读的。任何的复制，创建，删除操作都是禁止的。在NameNode启动的时候，系统会自动进入这个模式，DataNode 会在这时候注册到NameNode中，并告诉NameNode它们拥有哪些文件块，NameNode由此知道哪些文件块的备份被丢失了。一直到一定百分比 的的数量的DataNodes正常工作后，NameNode会退出安全模式。这个百分比在dfs.safemode.threshold.pct 中配置。当达到一定的百分比的时候，安全模式会自动退出，HDFS就允许正常操作了。用户可以通过dfsadmin -safemode what  来操作安全模式，参数what的说明如下：

    * enter - 进入安全模式
    * leave - 强制NameNode离开安全模式
    * get -  返回安全模式是否开启的信息
    * wait - 等待，一直到安全模式结束。

改变 HDFS 成员组成 - 删除结点的时候，我们要按步骤的和结点断开链接以保证数据不会丢失。关于decommissioning 命令的一些详细的信息，我们会在后面讨论。

升级 HDFS - 但HDFS从一个版本升级到另外一个版本的时候，NameNode和DataNode使用的文件格式有可能会改变。当你第一次使用新版本的时候，你要使用 bin/start-dfs.sh -upgrade告诉Hadoop 去改变HDFS版本（否则，新版本不会生效）。然后它开始升级，你可以通过 bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress 命令来查看版本升级的情况。当然你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress details来查看更多的详细信息。当升级过程被阻塞的时候，你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress force 来强制升级继续执行（当你使用这个命令的时候，一定要慎重考虑）。

当HDFS升级完毕后，Hadoop依旧保留着旧版本的有关信息，以便你可以方便的对HDFS进行降级操作。你可以使用bin/start-dfs.sh -rollback来执行降级操作。



Hadoop一次只保存一个版本的备份。当新版本运行几天以后还是没有出现什么问题，你就可以使用bin/hadoop dfsadmin -finalizeUpgrade命令把旧版本的备份从系统中删掉了。删除以后rollback 命令就失效了。在另外一次版本升级前，这个操作是一定要 做的。

获取帮助 - 跟 dfs 模块是一样的, 你可以使用 bin/hadoop dfsadmin -help命令来获取特定的命令的一些用法。


hadoop  机架感知功能

评论

1 楼 xiaoyao3857 2013-11-18  

bin/hadoop moduleName -cmd 这里用moduleName说的不错