文章目录

• 一、HDFS概述
• • 1.1、HDFS产出背景及定义
  • • 1.1.1 HDFS产生背景
    • 1.1.2 HDFS定义
  • 1.2、HDFS优缺点
  • • 1.2.1、HDFS优点
    • 1.2.2、HDFS缺点
  • 1.3、HDFS组成架构
  • 1.4、HDFS文件块大小
  • 1.5、限制
• 二、HDFS的Shell操作
• • 2.1、基本语法
  • 2.2、命令大全
  • 2.3、常用命令实操
  • • 2.3.1 准备工作
    • 2.3.2 上传

一、HDFS概述

1.1、HDFS产出背景及定义

1.1.1 HDFS产生背景

  随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

1.1.2 HDFS定义

  HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
  HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。

1.2、HDFS优缺点

1.2.1、HDFS优点

• 高容错性

  • 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
    

  • 某一个副本丢失以后，它可以自动回复。
    

• 适合处理大数据

  • 数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；
  • 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

• 可构建在廉价机器上，通过副本机制，提高可靠性。

1.2.2、HDFS缺点

• 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
• 无法高效的对大量小文件进行存储。
  • 存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块级信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；
  • 小文件存储的寻址时间会超过读取时间，他违反了HDFS的设计目标。
• 不支持并发写入、文件随机修改。
  • 一个文件智能有一个写，不允许多个线程同时写；
  • 仅支持数据appen（追加），不支持文件的随机修改。
    

1.3、HDFS组成架构

• NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。
  • 管理HDFS的名称空间；
  • 配置副本策略；
  • 管理数据块（Block）映射信息；
  • 处理客户端读写请求；
• DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
  • 存储实际的数据块；
  • 执行数据块的读/写操作。
• Client：就是客户端。
  • 文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传；
  • 与NameNode交互，获取文件的位置信息；
  • 与DataNode交互，读取或者写入数据；
  • Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；
  • Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作；
• SecondaryNameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
  • 辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode；
  • 在紧急情况下，可辅助回复NameNode。

1.4、HDFS文件块大小

  HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x中是64M。

1.5、限制

1. DHFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序已知在找块的开始位置；
2. 如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。

总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

二、HDFS的Shell操作

2.1、基本语法

hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令
两个是完全相同的。

2.2、命令大全

输入 hadoop fs 就能看见hdfs的命令

[sherry@hadoop102 bin]$ 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] [-d] [-t ]  ... ][-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ][-count [-q] [-h] [-v] [-t []] [-u] [-x] [-e]  ...][-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d]  ... ][-createSnapshot  []][-deleteSnapshot  ][-df [-h] [ ...]][-du [-s] [-h] [-v] [-x]  ...][-expunge][-find  ...  ...][-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc]  ... ][-getfacl [-R] ][-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ][-getmerge [-nl] [-skip-empty-file]  ][-head ][-help [cmd ...]][-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [ ...]][-mkdir [-p]  ...][-moveFromLocal  ... ][-moveToLocal  ][-mv  ... ][-put [-f] [-p] [-l] [-d]  ... ][-renameSnapshot   ][-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely]  ...][-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] [-s ] ][-test -[defsz] ][-text [-ignoreCrc]  ...][-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c]  ...][-touchz  ...][-truncate [-w]   ...][-usage [cmd ...]]Generic options supported are:
-conf         specify an application configuration file
-D                define a value for a given property
-fs  specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt   specify a ResourceManager
-files                 specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars                specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives           specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machinesThe general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]

2.3、常用命令实操

2.3.1 准备工作

1. 启动Hadoop集群（方便后续的测试）

sbin/start-dfs.sh

2. -help：输出这个命令参数

hadoop fs -help rm

3. 创建/wly文件加

hadoop fs -mkdir /wly

2.3.2 上传

1. -moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS

vim shuguo.txt
# 输入：
wly
hadoop fs  -moveFromLocal  ./wly.txt  /wly

浏览器进入hadoop102:9870，进入Browse Directory

然后进入Linux查看是否是剪切

确认剪切