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HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

發(fā)布時(shí)間:2021-12-13 10:51:40 來(lái)源:億速云 閱讀:155 作者:小新 欄目:大數(shù)據(jù)

小編給大家分享一下HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

HDFS是基于Java的文件系統(tǒng),可在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中提供可擴(kuò)展且可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。因此,我們需要了解基本的HDFS配置和命令才能正常使用它。在使用之前,我們首先討論如何配置安裝HDFS。Hadoop以及HDFS都運(yùn)行在java環(huán)境中,因此我們都需要安裝JDK:

yum -y install jdk(或手動(dòng)安裝)

設(shè)置namenode節(jié)點(diǎn)到datanode節(jié)點(diǎn)的免密登陸
1、本地免密登錄

# ssh localhost #檢測(cè)能否在本機(jī)上實(shí)現(xiàn)免密碼登陸
# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa #創(chuàng)建登陸的公鑰和私鑰,公鑰放在id_dsa.pub中,私鑰放在id_dsa中
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #將公鑰追加到已認(rèn)證信息中
# ssh localhost #實(shí)現(xiàn)免密碼登陸

2、跨主機(jī)免密登陸

# scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@node2:~/.ssh/ #在namenode上執(zhí)行
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #將公鑰追加到已認(rèn)證信息中,在datanode上執(zhí)行該操作

3、對(duì)所有datanode執(zhí)行上述操作

設(shè)置域名解析(在所有節(jié)點(diǎn)增加)

# vi /etc/hosts # 增加節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn),如果不加入節(jié)點(diǎn)則需要在配置文件中寫(xiě)節(jié)點(diǎn)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,所以下載后只需解壓即可使用。如果我們使用的是版本hadoop-1.2.1,那就將軟件解壓到/root/hadoop-1.2.1文件夾中。

注意:namenode和datanode軟件包的放置位置要完全相同,否則在集群?jiǎn)?dòng)服務(wù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)找不到文件的情況。
配置

#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml
????<configuration>?????<property>
?????? <name>fs.default.name</name> # namenode節(jié)點(diǎn)名
??????<value>hdfs://node1:9000</value> #namenode域名(或IP)和端口
?????</property>
?????<property>
??????<name>hadoop.tmp.dir</name> #文件儲(chǔ)存目錄
?????? <value>/opt/hadoop-1.2</value> #fs的放置位置
?????</property>
????</configuration>
????其它具體配置可以查看./hadoop-1.2.1/docs的文檔。
??#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml????<configuration>
???? <name>dfs.replication</name> #block的副本數(shù),不能超過(guò)datanode的數(shù)目
????<value>2</value>
????</configuration>
??#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/slaves #該文件設(shè)置datanode節(jié)點(diǎn)的域名(IP)
????node2
????node3
??#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/masters #該文件設(shè)置secondarynamenode節(jié)點(diǎn)的域名(IP)
????node2 # 只要跟namenode不在同一臺(tái)機(jī)器上即可????#vi /root/hadoop-1.2.1/conf/hadoop-env.sh #設(shè)置運(yùn)行環(huán)境
????export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79 # 只要設(shè)置jdk的目錄即可
??在所有的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行上述的相同配置。

HDFS本地Golang客戶(hù)端實(shí)踐

基于上述基礎(chǔ)配置,我們也可以嘗試配置HDFS的本地golang客戶(hù)端,它使用協(xié)議緩沖區(qū)API直接連接namenode,使用stdlib os包并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)接口,包括os.FileInfo和os.PathError。

這是它在action中的狀態(tài):

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二進(jìn)制文件

與庫(kù)類(lèi)似,此repo包含HDFS命令行客戶(hù)端,主要目標(biāo)是啟用unix動(dòng)詞實(shí)現(xiàn): 

$ 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啟動(dòng),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

安裝命令行客戶(hù)端

從發(fā)布頁(yè)面抓取tarball并將其解壓縮到任意位置。

要配置客戶(hù)端,請(qǐng)確保其中一個(gè)或兩個(gè)環(huán)境變量指向Hadoop配置(core-site.xml和hdfs-site.xml)。在安裝了Hadoop的系統(tǒng)上,應(yīng)該已經(jīng)設(shè)置過(guò)上述變量。 

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

要在linux上完成選項(xiàng)卡安裝,請(qǐng)將tarball附帶的bash_completion文件復(fù)制或鏈接到正確位置: 

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

默認(rèn)情況下,在非kerberized集群上,HDFS用戶(hù)可設(shè)置為當(dāng)前登錄用戶(hù),也可以使用另一個(gè)環(huán)境變量覆蓋它:

$ export HADOOP_USER_NAME=username

使用帶有Kerberos身份驗(yàn)證的命令行客戶(hù)端

與hadoop fs一樣,命令行客戶(hù)端需要在默認(rèn)位置使用ccache文件:/ tmp / krb5cc_ <uid>。 這意味著它必須“正常工作”才能使用kinit: 

$ kinit bob@EXAMPLE.com
$ hdfs ls /

如果不起作用,請(qǐng)嘗試將KRB5CCNAME環(huán)境變量設(shè)置為保存ccache的位置。

兼容性

該庫(kù)使用HDFS協(xié)議的“Version 9”,這意味著它應(yīng)該使用基于2.2.x及更高版本的Hadoop發(fā)行版,測(cè)試針對(duì)CDH 5.x和HDP 2.x運(yùn)行。

檢查機(jī)器是否能與HDFS通信

如果想檢查一臺(tái)機(jī)器是否可以與另一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行的HDFS服務(wù)器通信,并從Hadoop wiki中修改一些代碼,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" );
        }
    }
}

我最初以為POM文件中只有以下內(nèi)容:

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.0</version>
</dependency>

但運(yùn)行腳本時(shí),我得到了以下結(jié)果:

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.fs.FSOutputSummer.<init>(Ljava/util/zip/Checksum;II)V
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.<init>(DFSOutputStream.java:1553)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.<init>(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)

通過(guò)跟蹤堆棧跟蹤,我意識(shí)到犯了一個(gè)錯(cuò)誤,即對(duì)hadoop-hdfs 2.4.1進(jìn)行了依賴(lài)。如果沒(méi)有hadoop-hdfs依賴(lài),我們會(huì)看到如下錯(cuò)誤:

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)

現(xiàn)在,讓我們添加正確的依賴(lài)項(xiàng)版本,并確??梢园凑疹A(yù)期工作:

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
    <version>2.7.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>servlet-api</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

運(yùn)行時(shí),它會(huì)在另一臺(tái)機(jī)器上用當(dāng)前時(shí)間戳在HDFS中創(chuàng)建一個(gè)新文件:

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

(該項(xiàng)目開(kāi)源地址:https://github.com/colinmarc/hdfs)

基礎(chǔ)HDFS命令

完成安裝配置后,我們需要了解HDFS基礎(chǔ)命令,需要知道每個(gè)命令的詳細(xì)語(yǔ)法。一般語(yǔ)法如下:

hadoop dfs [COMMAND [COMMAND_OPTIONS]]

這將在Hadoop(HDFS)支持的文件系統(tǒng)上運(yùn)行filesystem命令,其余Command選項(xiàng)如下所示:

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

1、put命令

'put'命令將數(shù)據(jù)輸入HDFS。

 語(yǔ)法:hadoop dfs -put </ source path> </ destination path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

2、List命令

'list'命令顯示特定路徑中的所有可用文件。

語(yǔ)法:hadoop dfs -ls </ source path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

3、Get命令

'get'命令將上述文件的全部?jī)?nèi)容復(fù)制到本地驅(qū)動(dòng)器。

語(yǔ)法:hadoop dfs -get </ source path> </ destination path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

4、Make Directory命令

'mkdir'命令在指定位置創(chuàng)建一個(gè)新目錄。

語(yǔ)法:hadoop dfs -mkdir </ source path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

5、查看特定文件的內(nèi)容

'cat'命令用于顯示文件的所有內(nèi)容。

 語(yǔ)法:hadoop dfs -cat </ path [filename]>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

6、復(fù)制HDFS內(nèi)的完整文件

'copyfromlocal'命令將文件從本地文件系統(tǒng)復(fù)制到HDFS。

 語(yǔ)法:hadoop dfs -copyFromLocal </ source path> </ destination path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

7、將文件從HDFS復(fù)制到本地文件系統(tǒng)。

'copytolocal'命令將文件從HDFS復(fù)制到本地文件系統(tǒng)。

 語(yǔ)法:hadoop dfs -copyToLocal </ source path> </ destination path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

8、刪除文件

命令'rm'將刪除存儲(chǔ)在HDFS中的文件。

語(yǔ)法:hadoop dfs -rm </ path [filename]>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

9、運(yùn)行DFS文件系統(tǒng)以檢查實(shí)用程序

命令'fsck'用于檢查文件系統(tǒng)的一致性

語(yǔ)法:hadoop fsck </ file path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

10、集群負(fù)載均衡程序

'balancer'命令將檢查集群中節(jié)點(diǎn)的工作負(fù)載并進(jìn)行平衡。

語(yǔ)法:hadoop balancer

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

11、檢查HDFS中的目錄空間

該命令將顯示集群內(nèi)文件占用的大小。

語(yǔ)法:hadoop dfs -du -s -h </ file path>

HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析

12、列出所有Hadoop文件系統(tǒng)Shell命令

'fs'命令列出了Hadoop文件系統(tǒng)的所有shell命令。

語(yǔ)法:hadoop fs [options]

[hadoop@acadgild ~]$ hadoop fs
Usage: hadoop fs [generic options]
      [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
      [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
      [-checksum <src> ...]
      [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
      [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
      [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
      [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
      [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
      [-count [-q] [-h] <path> ...]
      [-cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>]
      [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
      [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
      [-df [-h] [<path> ...]]
      [-du [-s] [-h] <path> ...]
      [-expunge]
      [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
      [-getfacl [-R] <path>]
      [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
      [-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
      [-help [cmd ...]]
      [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
      [-mkdir [-p] <path> ...]
      [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
      [-moveToLocal <src> <localdst>]
      [-mv <src> ... <dst>]
      [-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
      [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
      [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
      [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
      [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
      [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
      [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
      [-stat [format] <path> ...]
      [-tail [-f] <file>]
      [-test -[defsz] <path>]
      [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
      [-touchz <path> ...]
      [-usage [cmd ...]]
Generic options supported are
-conf <configuration file>     specify an application configuration file
-D <property=value>           use value for given property
-fs <local|namenode:port>     specify a namenode
-jt <local|resourcemanager:port>   specify a ResourceManager
-files <comma separated list of files>   specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <comma separated list of jars>   specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives <comma separated list of 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 ~]$


看完了這篇文章,相信你對(duì)“HDFS基礎(chǔ)配置安裝及命令使用的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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