Hadoop部署以及其dfs的使用实例
hadoop命令及使用方法
hadoop命令及使用方法Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。
下面是一些常用的Hadoop命令及其使用方法：1. hdfs命令：- hdfs dfs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。
- hdfs dfs -copyFromLocal <本地路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS 上。
- hdfs dfs -copyToLocal <HDFS路径> <本地路径>：将HDFS上的文件复制到本地。
- hdfs dfs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。
2. mapred命令：- mapred job -list：列出当前正在运行的MapReduce作业。
- mapred job -kill <job_id>：终止指定的MapReduce作业。
3. yarn命令：- yarn application -list：列出当前正在运行的应用程序。
- yarn application -kill <application_id>：终止指定的应用程序。
4. hadoop fs命令（与hdfs dfs命令功能相似）：- hadoop fs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。
- hadoop fs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。
- hadoop fs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。
- hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS上。
- hadoop fs -get <HDFS路径> <本地文件路径>：将HDFS上的文件复制到本地。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）详解
Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）详解HDFS简介：当数据集的⼤⼩超过⼀台独⽴物理计算机的存储能⼒时，就有必要对它进⾏分区 (partition)并存储到若⼲台单独的计算机上。
管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统成为分布式⽂件系统 (Distributed filesystem)。
该系统架构于⽹络之上，势必会引⼊⽹络编程的复杂性，因此分布式⽂件系统⽐普通磁盘⽂件系统更为复杂。
HDFS是基于流数据模式访问和处理超⼤⽂件的需求⽽开发的，它可以运⾏于廉价的商⽤服务器上。
总的来说，可以将 HDFS的主要特点概括为以下⼏点：（1 ）处理超⼤⽂件这⾥的超⼤⽂件通常是指数百 MB、甚⾄数百TB ⼤⼩的⽂件。
⽬前在实际应⽤中， HDFS已经能⽤来存储管理PB(PeteBytes)级的数据了。
在 Yahoo！，Hadoop 集群也已经扩展到了 4000个节点。
（2 ）流式地访问数据HDFS的设计建⽴在更多地响应“⼀次写⼊，多次读取”任务的基础之上。
这意味着⼀个数据集⼀旦由数据源⽣成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。
在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的⼤部分数据，也就是说，对HDFS 来说，请求读取整个数据集要⽐读取⼀条记录更加⾼效。
（3 ）运⾏于廉价的商⽤机器集群上Hadoop设计对硬件需求⽐较低，只须运⾏在廉价的商⽤硬件集群上，⽽⽆须昂贵的⾼可⽤性机器上。
廉价的商⽤机也就意味着⼤型集群中出现节点故障情况的概率⾮常⾼。
这就要求在设计 HDFS时要充分考虑数据的可靠性、安全性及⾼可⽤性。
正是由于以上的种种考虑，我们会发现现在的 HDFS在处理⼀些特定问题时不但没有优势，⽽且有⼀定的局限性，主要表现在以下⼏个⽅⾯。
（1 ）不适合低延迟数据访问如果要处理⼀些⽤户要求时间⽐较短的低延迟应⽤请求，则 HDFS不适合。
HDFS 是为了处理⼤型数据集分析任务的，主要是为达到⾼的数据吞吐量⽽设计的，这就可能要求以⾼延迟作为代价。
Hadoop的部署与配置实践
Hadoop的部署与配置实践在当今数据量急剧增加的环境下，企业需要处理更多的数据以便获取更多的信息和洞见。
然而，用传统的关系型数据库来存储和管理这些数据可能不再是一种高效的方式。
这时，大数据技术便成为了企业处理大数据的可靠工具。
Hadoop是一种开源的大数据平台，它由分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）两部分组成。
它可以在集群上运行以同时处理大量数据。
其主要思想是将数据存储在多个磁盘上以实现高可靠性，并将任务分发到整个集群以实现高效率。
如果你想深入了解Hadoop并开始尝试部署和配置它，下面是一些基本步骤和注意事项。
1. 选择Hadoop版本Hadoop 1.x和Hadoop 2.x是最常见的两个版本，其中Hadoop 2.x版本包含业界较新的组件和功能，如YARN、HDFS的高可用性（HA）、透明加密等。
因此，如果你打算使用Hadoop的最新特性，建议选择Hadoop 2.x版本。
2. 配置硬件在决定使用Hadoop之前，你需要准备适合Hadoop的硬件。
Hadoop需要多个服务器才能运行，建议使用至少4台或以上的服务器，其中一台作为主节点（NameNode），其余的作为数据节点（DataNode）。
此外，你还需要选择适当的硬盘和内存、网络带宽以及其他设备。
3. 安装JavaHadoop需要要求安装Java JDK 8或以上版本，请务必检查你的计算机上是否已经安装了Java，并且它是最新版本。
在完成安装后，你需要设置环境变量以便在任何地方都可以访问Java。
4. 下载HadoopHadoop可在其官方网站上下载。
下载完成后，你应该解压缩文件并将其放置在一个目录中。
此外，你还需要提供一个用于HDFS存储的目录。
建议为此目录选择一个单独的硬盘分区。
5. 配置Hadoop在部署Hadoop之前，你需要对其进行适当的配置。
首先，你需要编辑hadoop-env.sh文件来设置JAVA_HOME路径。
hadoop hdfs使用
hadoop hdfs使用Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据。
以下是使用Hadoop HDFS的一些基本步骤：1. 安装和配置：首先，需要在计算机集群上安装Hadoop HDFS。
安装完成后，需要配置HDFS的名称节点和数据节点。
2. 创建目录：使用Hadoop HDFS的shell命令或者Java API在HDFS上创建目录。
例如，使用以下命令在根目录下创建一个名为“/mydir”的目录：```bashhdfs dfs -mkdir /mydir```3. 上传文件：使用Hadoop HDFS的shell命令或者Java API将本地文件上传到HDFS目录中。
例如，将本地文件“”上传到“/mydir”目录中：```bashhdfs dfs -put /mydir```4. 查看文件列表和内容：使用Hadoop HDFS的shell命令或者Java API 列出HDFS目录中的文件列表，并查看文件内容。
例如，列出“/mydir”目录中的文件列表：```bashhdfs dfs -ls /mydir```查看“/mydir/”文件的内容：```bashhdfs dfs -cat /mydir/```5. 下载文件：使用Hadoop HDFS的shell命令或者Java API将HDFS上的文件下载到本地文件系统中。
例如，将“/mydir/”文件下载到本地目录“/localdir”中：```bashhdfs dfs -get /mydir/ /localdir```6. 删除文件和目录：使用Hadoop HDFS的shell命令或者Java API删除HDFS上的文件和目录。
例如，删除“/mydir/”文件：```bashhdfs dfs -rm /mydir/```删除“/mydir”目录：```bashhdfs dfs -rm -r /mydir```这些是使用Hadoop HDFS的一些基本步骤。
HFS使用教程范文
HFS使用教程范文Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它是一种分布式、可扩展的文件存储系统，专门设计用于存储和处理大规模数据集。
本篇教程将引导用户了解HDFS的基本概念、部署和使用方法。
一、基本概念1.1块存储：HDFS将大文件切分为固定大小的数据块进行存储，每个块默认大小为128MB。
块是HDFS管理和传输数据的最小单位。
1.2数据复制：HDFS将数据块复制到多台机器上进行容错处理。
数据默认复制三份，可以通过配置进行调整。
1.3 NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件目录和文件到数据块的映射关系。
1.4 DataNode：DataNode是HDFS的工作节点，负责存储数据块。
1.5 客户端：客户端通过与NameNode和DataNode通信来访问和管理HDFS中的文件。
二、部署HDFS2.1 环境准备：确保每台机器上已经安装了Java和Hadoop，并配置好环境变量。
2.2 修改配置文件：修改Hadoop的配置文件来适应集群环境，包括hdfs-site.xml和core-site.xml等。
2.3 格式化NameNode：执行命令"hdfs namenode -format"来格式化NameNode。
2.4 启动HDFS：执行命令"start-dfs.sh"启动HDFS集群，此时NameNode和DataNode会启动并开始通信。
三、HDFS基本操作3.1 创建文件夹：执行命令"hdfs dfs -mkdir /path/to/directory"来创建一个文件夹。
3.2 上传文件：执行命令"hdfs dfs -put /local/path/to/file/path/in/hdfs"来上传一个本地文件到HDFS。
3.4 复制文件：执行命令"hdfs dfs -cp /path/to/source/path/to/destination"来复制文件。
hadoop使用实例
hadoop使用实例Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它能够处理大规模数据集，支持存储和处理不同类型的数据。
Hadoop的核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce，HDFS能够将大文件分割成分布式存储在不同节点上的小块，MapReduce则是Hadoop的计算框架，用于分布式处理大量数据。
以下是Hadoop的使用实例：1.大数据分析Hadoop可以支持大数据分析需求，例如互联网公司的日志分析、电商网站的商品推荐或者是金融机构的风险评估等。
通过使用Hadoop的MapReduce框架，可以实现大规模的数据处理，同时可以结合HDFS进行数据存储和管理。
例如在电商网站上，可以利用Hadoop对海量的用户行为数据进行分析以实现更好的商品推荐和营销策略。
2.日志处理日志处理是Hadoop最常用的应用之一。
通过将服务器日志文件上传至Hadoop的HDFS分布式文件系统中，并使用MapReduce进行分析，就可以实现数据处理和计算。
例如在互联网公司中，可以利用Hadoop来处理海量的日志数据，从而分析用户的行为、网站性能等重要信息。
3.机器学习Hadoop可以作为一个机器学习平台，并且可以与其他机器学习框架，如TensorFlow和Spark进行集成。
通过使用Hadoop 集群对大量数据进行处理、挖掘和分析，可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。
例如，在金融行业可以使用Hadoop 来构建风险模型和信用评分模型，以降低风险和提高准确性。
4.图像和视频处理Hadoop可以帮助我们处理大量的图像和视频数据，例如在图像分析中可以通过使用Hadoop对其进行处理，提取出特征并进一步进行识别。
例如在医疗领域，可以利用Hadoop来进行医学图像分析、疾病诊断等工作。
总之，Hadoop是一个用于处理、分析和管理大数据量的开源框架。
它的特殊之处在于可以轻松地使用不同的工具和技术来处理大规模的数据集。
hadoop简单应用实例
Hadoop简单应用实例介绍Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，它通过将数据分散存储在多个节点上，以并行处理的方式来加快数据处理速度。
本文将介绍Hadoop的基本概念和简单应用实例，帮助读者理解并使用Hadoop。
什么是HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发和维护。
它的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFSHDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将大文件切分为多个文件块存储在不同的节点上。
HDFS的设计目标是高容错性，即使某个节点出现故障，数据仍可通过备份在其他节点上的文件块来恢复。
HDFS使用主从架构，由一个NameNode负责管理文件系统的元数据，多个DataNode负责存储实际的数据块。
MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模型，用于并行处理分布式数据。
它基于函数式编程的概念，将数据处理过程分为Map和Reduce两个阶段。
Map阶段将输入数据切分为一系列的键值对，然后对每个键值对应用一个函数进行处理，产生中间结果。
Reduce阶段将相同键的中间结果进行合并，并应用另一个函数来得到最终结果。
Hadoop简单应用实例下面将通过一个简单的例子来演示如何使用Hadoop进行分布式计算。
场景描述假设我们有一个大型的文本文件，其中包含了很多单词。
我们希望统计每个单词在文本中出现的次数。
数据准备首先，我们需要将大文本切分为多个文档块，并将这些文档块存储到HDFS上。
可以使用Hadoop的命令行工具来完成此任务：1.创建一个目录来存储文档块：hadoop fs -mkdir input2.将文本文件上传到HDFS上的input目录：hadoop fs -put input.txt input编写MapReduce程序接下来，我们需要编写一个MapReduce程序来统计单词出现的次数。
实验文档1-部署Hadoop
Hadoop大数据技术实验资料airyqinHadoop大数据管理与分析处理平台部署实验手册CentOS 6集群下部署Hadoop(Airy qin)Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）启动两台虚拟客户机：打开VMware Workstation10打开之前已经安装好的虚拟机：HadoopMaster和HadoopSlave出现异常，选择“否”进入Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）如果之前没有打开过两个虚拟机，请使用“文件”->“打开”选项，选择之前的虚拟机安装包（在一体软件包里面的）第1步 Linux系统配置以下操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点上分别完整操作，都使用root用户，从当前用户切换root用户的命令如下：su root输入密码：zkpkHadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）本节所有的命令操作都在终端环境，打开终端的过程如下图的Terminal菜单：终端打开后如下图中命令行窗口所示。
1.拷贝软件包和数据包将完整软件包“H adoop In Action Experiment”下的software包和sogou-data整体拖拽到HadoopMaster 节点的桌面上，并且在终端中执行下面的移动文件命令：mv ~/Desktop/software ~/Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）mv ~/Desktop/sogou-data ~/1.1配置时钟同步1.1.1 配置自动时钟同步使用Linux命令配置crontab -e键入下面的一行代码：输入i，进入插入模式0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate 1.1.2 手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1.2配置主机名1.2.1 HadoopMaster节点使用gedit 编辑主机名gedit /etc/sysconfig/network配置信息如下，如果已经存在则不修改，将HadoopMaster节点的主机名改为master，即下面代码的第3行所示。
HDFS基础使用
HDFS基础使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的核心组成部分之一，它旨在存储和处理超大规模数据集。
在本文中，我们将深入学习HDFS的基本用法。
HDFS是一个具有容错能力的文件系统，它可以在大型集群上进行分布式存储。
它的核心思想是将数据划分成一系列数据块，并在多个计算节点上进行分布式存储。
以下是HDFS的基本用法：1. 安装和配置HDFS：首先，我们需要在Hadoop集群的所有节点上安装Hadoop软件包。
安装完成后，我们需要修改HDFS的配置文件。
主要的配置文件是core-site.xml和hdfs-site.xml，其中core-site.xml文件包含与整个Hadoop集群相关的配置，hdfs-site.xml文件包含HDFS专有的配置。
我们可以根据特定的需求来修改这些配置文件。
2. 启动和关闭HDFS：在Hadoop集群上启动HDFS之前，我们需要先启动Hadoop的管理节点（NameNode）。
我们可以使用启动命令"hadoop namenode"来启动NameNode。
启动成功后，我们可以使用启动命令"hadoop datanode"来启动数据节点（DataNode）。
启动完成后，我们可以使用关闭命令"hadoop dfsadmin -safemode leave"来关闭安全模式。
要关闭整个HDFS，我们可以使用关闭命令"hadoop dfsadmin -shutdown"。
3. 创建和删除目录：在HDFS上创建目录非常简单，我们可以使用命令"hadoop fs -mkdir"，后面跟上目录的路径。
例如，要在HDFS的根目录下创建一个名为"test"的目录，我们可以运行命令"hadoop fs -mkdir/test"。
Hadoop系列之（二）：Hadoop集群部署
Hadoop系列之（⼆）：Hadoop集群部署1. Hadoop集群介绍Hadoop集群部署，就是以Cluster mode⽅式进⾏部署。
Hadoop的节点构成如下：HDFS daemon： NameNode, SecondaryNameNode, DataNodeYARN damones： ResourceManager, NodeManager, WebAppProxyMapReduce Job History Server2. 集群部署本次测试的分布式环境为：Master 1台 (test166)，Slave 1台(test167)2.1 ⾸先在各节点上安装Hadoop安装⽅法参照2.2 在各节点上设置主机名# cat /etc/hosts10.86.255.166 test16610.86.255.167 test1672.3 在各节点上设置SSH⽆密码登录详细参照2.4 设置Hadoop的环境变量# vi /etc/profileexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.0export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport YARN_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoopexport YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/Hadoop让设置⽣效# source /etc/profile2.5 Hadoop设定2.5.1 在Master节点的设定⽂件中指定Slave节点# vi etc/hadoop/slavestest1672.5.2 Master，Slave所有节点共同设定# vi etc/hadoop/core-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://test166:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/hadoop-2.7.0/tmp</value></property></configuration># vi etc/hadoop/hdfs-site.xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration># vi etc/hadoop/mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>2.5.3 在各节点指定HDFS⽂件存储的位置（默认是/tmp）Master节点： namenode创建⽬录并赋予权限# mkdir -p /usr/local/hadoop-2.7.0/tmp/dfs/name# chmod -R 777 /usr/local/hadoop-2.7.0/tmp# vi etc/hadoop/hdfs-site.xml<property><name>.dir</name><value>file:///usr/local/hadoop-2.7.0/tmp/dfs/name</value></property>Slave节点：datanode创建⽬录并赋予权限# mkdir -p /usr/local/hadoop-2.7.0/tmp/dfs/data# chmod -R 777 /usr/local/hadoop-2.7.0/tmp# vi etc/hadoop/hdfs-site.xml<property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///usr/local/hadoop-2.7.0/tmp/dfs/data</value></property>2.5.4 YARN设定Master节点： resourcemanager# vi etc/hadoop/yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>test166</value></property></configuration>Slave节点： nodemanager# vi etc/hadoop/yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>test166</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>2.5.5 Master上启动job history server，Slave节点上指定Slave节点：# vi etc/hadoop/mapred-site.xml<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>test166:10020</value></property>2.5.6 格式化HDFS（Master，Slave）# hadoop namenode -format2.5.7 在Master上启动daemon，Slave上的服务会⼀起启动启动HDFS# sbin/start-dfs.sh启动YARN# sbin/start-yarn.sh启动job history server# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver确认Master节点：# jpsSlave节点：# jps2.5.8 创建HDFS# hdfs dfs -mkdir /user# hdfs dfs -mkdir /user/test222.5.9 拷贝input⽂件到HDFS⽬录下# hdfs dfs -put etc/hadoop /user/test22/input查看# hdfs dfs -ls /user/test22/input2.5.10 执⾏hadoop job# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar grep /user/test22/input output 'dfs[a-z.]+'确认执⾏结果# hdfs dfs -cat output/*3. 后记本次集群部署主要是为了测试验证，⽣产环境中的HA，安全等设定，接下来会进⾏介绍。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Hadoop部署以及其dfs的使用实例
一、Had oop 下载
Hadoop是有apache组织提供的，所以可以到apache网站下载，具体地址：/dyn/closer.cgi/hadoop/core/。
版本为：hadoop-0.20.203。
二、Winodws 支持包下载
1.JDK1.6.24
2.Cygwin
下载网址为/
安装cygwin 需要安装openssl和openssh。
三、配置SSH
安装完cygwin之后，打开其控制台。
执行如下命令
Ssh-host-config
查看Cygwin sshd服务是否启动，在windows服务可以看到，没启动则启动。
然后配置无密码登陆的ssh.
在cygwin控制台执行如下命令；
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
最后测试一下，ssh localhost 能不能直接进去。
四、部署had oop
1.配置hadoop
下载的hadoop解压到C:\cygwin\home\admin。
其中c;/cygwin 为cygwin的工作目录admin为我cygwin自动为当前windows用户生成的
cygwin用户。
1)修改conf/core-site.xml
2)
3)
4)
添加上这句；
export JAVA_HOME=/cygdrive/c/jdk1.6.0_20
含义：cygdrive可以在cygwin目录下看到，jdk在c://jdk1.6.0_20 2.启动hadoop
第一次使用，，首先格式化hadoop。
$ bin/hadoop namenode -format
启动Hadoop进程：
$ bin/start-all.sh
五、java使用其hdfs实例
1.得到分布式系统实例
2.目录管理实例
3.上传文件
4.下载文件。