HDFS基础配置安装及命令使用的示例分析-创新互联

小编给大家分享一下HDFS基础配置安装及命令使用的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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HDFS是基于Java的文件系统，可在Hadoop生态系统中提供可扩展且可靠的数据存储。因此，我们需要了解基本的HDFS配置和命令才能正常使用它。在使用之前，我们首先讨论如何配置安装HDFS。Hadoop以及HDFS都运行在java环境中，因此我们都需要安装JDK：

yum -y install jdk(或手动安装）

设置namenode节点到datanode节点的免密登陆
1、本地免密登录

# ssh localhost #检测能否在本机上实现免密码登陆
# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa #创建登陆的公钥和私钥，公钥放在id_dsa.pub中，私钥放在id_dsa中

# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #将公钥追加到已认证信息中
# ssh localhost #实现免密码登陆

2、跨主机免密登陆

# scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@node2:~/.ssh/ #在namenode上执行
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #将公钥追加到已认证信息中，在datanode上执行该操作

3、对所有datanode执行上述操作

设置域名解析（在所有节点增加）

# vi /etc/hosts # 增加节点对应节点，如果不加入节点则需要在配置文件中写节点IP
192.168.150.128 node1
192.168.150.129 node2
192.168.150.130 node3
192.168.150.131 node4

由于Hadoop有bin包，所以下载后只需解压即可使用。如果我们使用的是版本hadoop-1.2.1，那就将软件解压到/root/hadoop-1.2.1文件夹中。

注意：namenode和datanode软件包的放置位置要完全相同，否则在集群启动服务时会出现找不到文件的情况。
配置

#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml
         
       fs.default.name # namenode节点名
      hdfs://node1:9000 #namenode域名（或IP）和端口
     
     
      hadoop.tmp.dir #文件储存目录
       /opt/hadoop-1.2 #fs的放置位置
     
    
    其它具体配置可以查看./hadoop-1.2.1/docs的文档。
  #vi /root/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml    
     dfs.replication #block的副本数，不能超过datanode的数目
    2
    
  #vi /root/hadoop-1.2.1/conf/slaves #该文件设置datanode节点的域名（IP）
    node2
    node3
  #vi /root/hadoop-1.2.1/conf/masters #该文件设置secondarynamenode节点的域名（IP）
    node2 # 只要跟namenode不在同一台机器上即可    #vi /root/hadoop-1.2.1/conf/hadoop-env.sh #设置运行环境
    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79 # 只要设置jdk的目录即可
  在所有的节点上进行上述的相同配置。

HDFS本地Golang客户端实践

基于上述基础配置，我们也可以尝试配置HDFS的本地golang客户端，它使用协议缓冲区API直接连接namenode，使用stdlib os包并实现相应接口，包括os.FileInfo和os.PathError。

这是它在action中的状态：

client, _ := hdfs.New("namenode:8020")file, _ := client.Open("/mobydick.txt")buf := make([]byte, 59)
file.ReadAt(buf, 48847)
fmt.Println(string(buf))// => Abominable are the tumblers into which he pours his poison.

HDFS二进制文件

与库类似，此repo包含HDFS命令行客户端，主要目标是启用unix动词实现： 

$ hdfs --help
Usage: hdfs COMMAND
The flags available are a subset of the POSIX ones, but should behave similarly.
Valid commands:
  ls [-lah] [FILE]...
  rm [-rf] FILE...
  mv [-fT] SOURCE... DEST
  mkdir [-p] FILE...
  touch [-amc] FILE...
  chmod [-R] OCTAL-MODE FILE...
  chown [-R] OWNER[:GROUP] FILE...
  cat SOURCE...
  head [-n LINES | -c BYTES] SOURCE...
  tail [-n LINES | -c BYTES] SOURCE...
  du [-sh] FILE...
  checksum FILE...
  get SOURCE [DEST]
  getmerge SOURCE DEST
  put SOURCE DEST

由于它不必等待JVM启动，所以hadoop -fs要快得多： 

$ time hadoop fs -ls / > /dev/null
real  0m2.218s
user  0m2.500s
sys 0m0.376s
$ time hdfs ls / > /dev/null
real  0m0.015s
user  0m0.004s
sys 0m0.004s

安装命令行客户端

从发布页面抓取tarball并将其解压缩到任意位置。

要配置客户端，请确保其中一个或两个环境变量指向Hadoop配置（core-site.xml和hdfs-site.xml）。在安装了Hadoop的系统上，应该已经设置过上述变量。 

$ export HADOOP_HOME="/etc/hadoop"
$ export HADOOP_CONF_DIR="/etc/hadoop/conf"

要在linux上完成选项卡安装，请将tarball附带的bash_completion文件复制或链接到正确位置： 

$ ln -sT bash_completion /etc/bash_completion.d/gohdfs

默认情况下，在非kerberized集群上，HDFS用户可设置为当前登录用户，也可以使用另一个环境变量覆盖它：

$ export HADOOP_USER_NAME=username

使用带有Kerberos身份验证的命令行客户端

与hadoop fs一样，命令行客户端需要在默认位置使用ccache文件：/ tmp / krb5cc_ 。 这意味着它必须“正常工作”才能使用kinit： 

$ kinit bob@EXAMPLE.com
$ hdfs ls /

如果不起作用，请尝试将KRB5CCNAME环境变量设置为保存ccache的位置。

兼容性

该库使用HDFS协议的“Version 9”，这意味着它应该使用基于2.2.x及更高版本的Hadoop发行版，测试针对CDH 5.x和HDP 2.x运行。

检查机器是否能与HDFS通信

如果想检查一台机器是否可以与另一台机器上运行的HDFS服务器通信，并从Hadoop wiki中修改一些代码，如下所示:

package org.playground;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.io.IOException;
public class HadoopDFSFileReadWrite {
    static void printAndExit(String str) {
        System.err.println( str );
        System.exit(1);
    }
    public static void main (String[] argv) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.addResource(new Path("/Users/markneedham/Downloads/core-site.xml"));
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path inFile = new Path("hdfs://192.168.0.11/user/markneedham/explore.R");
        Path outFile = new Path("hdfs://192.168.0.11/user/markneedham/output-" + System.currentTimeMillis());
        // Check if input/output are valid
        if (!fs.exists(inFile))
            printAndExit("Input file not found");
        if (!fs.isFile(inFile))
            printAndExit("Input should be a file");
        if (fs.exists(outFile))
            printAndExit("Output already exists");
        // Read from and write to new file
        byte buffer[] = new byte[256];
        try ( FSDataInputStream in = fs.open( inFile ); FSDataOutputStream out = fs.create( outFile ) )
        {
            int bytesRead = 0;
            while ( (bytesRead = in.read( buffer )) > 0 )
            {
                out.write( buffer, 0, bytesRead );
            }
        }
        catch ( IOException e )
        {
            System.out.println( "Error while copying file" );
        }
    }
}

我最初以为POM文件中只有以下内容:

    org.apache.hadoop
    hadoop-common
    2.7.0

但运行脚本时，我得到了以下结果:

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.fs.FSOutputSummer.(Ljava/util/zip/Checksum;II)V
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.(DFSOutputStream.java:1553)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.(DFSOutputStream.java:1582)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.newStreamForCreate(DFSOutputStream.java:1614)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.create(DFSClient.java:1465)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.create(DFSClient.java:1390)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$6.doCall(DistributedFileSystem.java:394)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$6.doCall(DistributedFileSystem.java:390)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.create(DistributedFileSystem.java:390)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.create(DistributedFileSystem.java:334)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:909)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:890)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:787)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:776)
at org.playground.HadoopDFSFileReadWrite.main(HadoopDFSFileReadWrite.java:37)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:140)

通过跟踪堆栈跟踪，我意识到犯了一个错误，即对hadoop-hdfs 2.4.1进行了依赖。如果没有hadoop-hdfs依赖，我们会看到如下错误:

Exception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme: hdfs
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2644)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2651)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:92)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2687)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2669)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:371)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:170)
at org.playground.HadoopDFSFileReadWrite.main(HadoopDFSFileReadWrite.java:22)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:140)

现在，让我们添加正确的依赖项版本，并确保可以按照预期工作:

    org.apache.hadoop
    hadoop-hdfs
    2.7.0
    
        
            ch.qos.logback
            logback-classic
        
        
            javax.servlet
            servlet-api
        
    

运行时，它会在另一台机器上用当前时间戳在HDFS中创建一个新文件:

$ date +%s000
1446336801000
 
$ hdfs dfs -ls
...
-rw-r--r--   3 markneedham supergroup       9249 2015-11-01 00:13 output-1446337098257
...

（该项目开源地址：https://github.com/colinmarc/hdfs）

基础HDFS命令

完成安装配置后，我们需要了解HDFS基础命令，需要知道每个命令的详细语法。一般语法如下：

hadoop dfs [COMMAND [COMMAND_OPTIONS]]

这将在Hadoop（HDFS）支持的文件系统上运行filesystem命令，其余Command选项如下所示：

1、put命令

'put'命令将数据输入HDFS。

 语法：hadoop dfs -put

2、List命令

'list'命令显示特定路径中的所有可用文件。

语法：hadoop dfs -ls

3、Get命令

'get'命令将上述文件的全部内容复制到本地驱动器。

语法：hadoop dfs -get

4、Make Directory命令

'mkdir'命令在指定位置创建一个新目录。

语法：hadoop dfs -mkdir

5、查看特定文件的内容

'cat'命令用于显示文件的所有内容。

 语法：hadoop dfs -cat

6、复制HDFS内的完整文件

'copyfromlocal'命令将文件从本地文件系统复制到HDFS。

 语法：hadoop dfs -copyFromLocal

7、将文件从HDFS复制到本地文件系统。

'copytolocal'命令将文件从HDFS复制到本地文件系统。

 语法：hadoop dfs -copyToLocal

8、删除文件

命令'rm'将删除存储在HDFS中的文件。

语法：hadoop dfs -rm

9、运行DFS文件系统以检查实用程序

命令'fsck'用于检查文件系统的一致性

语法：hadoop fsck

10、集群负载均衡程序

'balancer'命令将检查集群中节点的工作负载并进行平衡。

语法：hadoop balancer

11、检查HDFS中的目录空间

该命令将显示集群内文件占用的大小。

语法：hadoop dfs -du -s -h

12、列出所有Hadoop文件系统Shell命令

'fs'命令列出了Hadoop文件系统的所有shell命令。

语法：hadoop fs [options]

[hadoop@acadgild ~]$ hadoop fs
Usage: hadoop fs [generic options]
      [-appendToFile  ... ]
      [-cat [-ignoreCrc]  ...]
      [-checksum  ...]
      [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
      [-chmod [-R]  PATH...]
      [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
      [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l]  ... ]
      [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
      [-count [-q] [-h]  ...]
      [-cp [-f] [-p | -p[topax]]  ... ]
      [-createSnapshot  []]
      [-deleteSnapshot  ]
      [-df [-h] [ ...]]
      [-du [-s] [-h]  ...]
      [-expunge]
      [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ]
      [-getfacl [-R] ]
      [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ]
      [-getmerge [-nl]  ]
      [-help [cmd ...]]
      [-ls [-d] [-h] [-R] [ ...]]
      [-mkdir [-p]  ...]
      [-moveFromLocal  ... ]
      [-moveToLocal  ]
      [-mv  ... ]
      [-put [-f] [-p] [-l]  ... ]
      [-renameSnapshot   ]
      [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash]  ...]
      [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty]  ...]
      [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x } ]|[--set  ]]
      [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} ]
      [-setrep [-R] [-w]   ...]
      [-stat [format]  ...]
      [-tail [-f] ]
      [-test -[defsz] ]
      [-text [-ignoreCrc]  ...]
      [-touchz  ...]
      [-usage [cmd ...]]
Generic options supported are
-conf      specify an application configuration file
-D            use value for given property
-fs      specify a namenode
-jt    specify a ResourceManager
-files    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars    specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
The general command line syntax is
bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]
[hadoop@acadgild ~]$

看完了这篇文章，相信你对“HDFS基础配置安装及命令使用的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！

文章题目：HDFS基础配置安装及命令使用的示例分析-创新互联
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