hadoop集群搭建好之后，通过HDFS命令操作HDFS分布式文件系统，HDFS命令与linux命令类似
作用 : 以<paths>中的URI作为参数，创建目录。使用-p参数可以递归创建目录
准备至少3台机器（通过克隆虚拟机；配置好网络JDK 时间 hosts，保证节点间能互ping通）
本篇文章《大数据基础系列 5：Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 目录操作和文件操作》是完全针对 HDFS 文件系统的，目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色，熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令，熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。对大数据系列感兴趣的同学可以移步本人大数据专栏查看更多内容。
本篇文章《大数据基础学习五：Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 操作》是完全针对HDFS文件系统的，目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色，熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令，熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。大数据系列文章请移步本人大数据专栏查看。
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
问题导读： 1.安装cdh5伪分布配置文件在什么位置？ 2.不同的操作系统，cdh5的安装过程都包含哪些流程？ 3.在yarn上运行wordcount都需要哪些准备？ 4.CDH5是如何安装的？ 简介： 如果安装过Cloudera Manager5，我们可能会知道，这个安装还是比较曲折的，因为一旦网络中断，那么我们的安装失败率还是比较高的。如果我们只想了解CDH，我们安装CDH5.CDH5该如何安装，而它的安装确实比hadoop要简单些，我们这里介绍单节点伪分布安装及如何在yarn上运行word
简介 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS
在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
借助ansible简化了CDH6部署工作的大部分内容，也降低了手工操作失误的概率，今天实战的内容，是在一台安装了ansible的电脑上(苹果或Linux操作系统)运行ansible脚本，远程操作一台CentOS服务器，在上面部署CDH6，并操作验证本次部署是否成功。
本次分享小菌带来的是关于在HDFS中shell的常用命令!
start-all.sh（过时了） 先启动HDFS sbin/start-dfs.sh 再启动YARN sbin/start-yarn.sh
之前在谈到HDFS常用命令的时候,说过hdfs的文件权限验证与linux系统的类似,但hdfs的文件权限需要开启之后才生效，否则在HDFS中设置权限将不具有任何意义!而在设置了权限之后,正常的HDFS操作可能受阻,这种情况下我们就需要伪造用户!本篇博客,小菌将为大家带来关于HDFS权限问题以及伪造用户的相关内容!
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
本文详细记录在开发服务器CentOS 6.5上搭建Hadoop的详细过程。 ssh连接免密码配置 由于配置过程中需要频繁的进行ssh连接到开发服务器执行命令以及通过scp命令向服务器拷贝文件等依赖ssh连接的操作。所以，配置本地环境跟服务器之间的ssh免密码连接可以有效的提升工作效率。 由于我本机已经生成过公钥，所以我只需将已有的公钥拷贝到服务器即可。推荐使用ssh-copy-id命令，简单又不会出错。手动copy 再append的公钥文件尾，容易因为操作问题，造成无法正确识别公钥。 注：如果你没有生成过公
这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
输出java版本 虽然默认已经将Java的路径配置到了系统环境变量中，但由于后续需要使用JAVA_HOME，我们最好将JAVA_HOME显式写入到系统的配置文件中。参考链接：https://segmentfault.com/a/1190000007950960
点击备份检查->查看备份记录，可以查看到各个组件的备份状态（因为TBase的备份是在备机上完成，所以此处需要查看备节点的备份记录，如下图所示，查看的是cn001备节点的备份记录）
昨天装好伪分布式的hadoop环境后，今天进行最基础的HDFS环境操作。HDFS最刚开始使用有几个误区，接下来，我们在实际操作中进行一一演示。
Apache Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储以及在商用硬件上运行的计算机集群上的大数据的分布式处理。 Hadoop将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用MapReduce完成这些数据的处理。 YARN提供用于在Hadoop集群中请求和分配资源的API。
bin/hadoop fs 具体命令 or bin/hdfs dfs 具体命令 都是可以的。
自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍，对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解，还对每次学习的内容进行了总结，也形成了我的一个博文系列《Hadoop学习笔记系列》。其实，早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来，并且已经成为了现在的主流。当然，还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm，近实时计算框架Spark等等。相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点，最显著的体现在两点：
在之前我们已经介绍了如何在Linux上进行HDFS伪分布式环境的搭建，也介绍了hdfs中一些常用的命令。但是要如何在代码层面进行操作呢？这是本节将要介绍的内容：
node0、node1、node2三台机器之间要设置SSH免密码登录，详细的设置步骤请参考《Linux配置SSH免密码登录(非root账号)》；
本文为大数据基础系列 4：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及易错点分析，以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例。本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。
已经有了很多框架方便使用，常用的有hadoop，storm，spark，flink等，辅助框架hive，kafka，es，sqoop，flume等。
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法，Linux系统版本是CentOS 7，Hadoop版本是2.7.7，JDK版本是1.8。
大数据基础学习四：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题（以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例），本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
Hadoop常用操作 命令 说明 1.执行：hadoop fs -mkdir /park 在hdfs 的根目录下，创建 park目录 2.执行：hadoop fs -ls / 查看hdfs根目录下有哪些目录 3.执行：hadoop fs -put /root/1.txt /park 将linux操作系统root目录下的1.txt放在hdfs的park目录下 4.执行：hadoop fs -get /park/jdk /home 把hdfs文件系统下park目录的文件下载到linux的home目录下 5.执行
上一篇我们已经简单的介绍了Flume，那么这一篇文章博主继续为大家介绍如何实时读取本地/目录文件到HDFS上。
bin/hdfs dfs：固定写法
下载地址：Index of apache-local/hadoop/core/hadoop-3.3.0
1、本系列以Ubuntu Linux作为开发和生产平台 2、Linux所需的软件包括：
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
Hadoop是一个分布式系统基础架构，可以高效地存储和处理大规模的数据集。本文将介绍如何在Linux上搭建Hadoop集群。 一、环境准备 安装Java：Hadoop是基于Java编写的，需要先安装Java。 创建普通用户：为了安全起见，我们不应该直接使用root用户来运行Hadoop。 下载Hadoop：从官网下载Hadoop的稳定版本。 二、安装配置Hadoop 解压Hadoop：将下载的Hadoop文件解压到指定目录下。 配置Hadoop环境变量：编辑/etc/profile文件，将Hadoop的bi
TBase 是一款高扩展性、SQL 兼容度高（兼容绝大多数 PostgreSQL 语法以及大部分 Oracle 语法）、提供事务一致性功能支持、具备多级容灾能力以及多维度资源隔离能力 的高安全性的企业级数据库产品，TBase 在多个维度保证集群的容灾能力。其中采用强
花了近两天时间，终于把Hadoop的安装，实例运行实践了一遍。虽然还有很多东西都不大懂，但总算有了个好的开端，也算是对自己的一点安慰吧。
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
系统： Ubuntu 14.04 64bit Hadoop版本： Hadoop 2.5.2 (stable) JDK版本： JDK 1.6 虚拟机及Ubuntu安装 1. 下载并安装 VMware w
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统，构建在HDFS之上，它提供了类似SQL的语法（HQL），可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询，使得对数据的管理和检索更为便利。
在linux中，对文件的拼接使用的命令是cat 例如，把文件1的内容追加到文件2中：
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问题导读： 1.什么是flume？ 2.如何安装flume？ 3.flume的配置文件与其它软件有什么不同？ 一、认识flume 1.flume是什么？ 这里简单介绍一下，它是Cloudera的一个产品 2.flume是干什么的？ 收集日志的 3.flume如何搜集日志？ 我们把flume比作情报人员 （1）搜集信息 （2）获取记忆信息 （3）传递报告间谍信息 flume是怎么完成上面三件事情的，三个组件： source： 搜集信息 channel：传递信息 sink：存储信息 上面有点简练，详细可以
6、-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
HDFS 是 Hadoop Distributed File System 的简写，即 Hadoop 分布式文件系统。它是 Hadoop 项目的核心子项目，它为大数据分布式计算提供了海量数据的存储与管理。
首先，准备 5 台虚拟机，其中 1 台虚拟机作为NameNode，4 台虚拟机作为DataNode，分别为：
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）。NameNode用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件。此外，还会有多个DataNode（简称DN），也就是数据节点，数据节点作为从节点存在（slave server）。通常每一个集群中的DataNode，都会被NameNode所管理，DataNode用于存储数据。
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