HDFS 文件操作有两种方式:一种是命令行方式,Hadoop 提供了一套与 Linux 文件命令类似的命令行工具;另一种是 Java API,即利用 Hadoop 的 Java 库,采用编程的方式操作 HDFS 的文件。
本节将介绍 Linux 操作系统中关于 HDFS 文件操作的常用命令行,并将介绍利用 Hadoop 提供的 Java API 进行基本的文件操作,以及利用 Web 界面查看和管理 HDFS 的方法。
在 Linux 命令行终端,可以使用命令行工具对 HDFS 进行操作。使用这些命令行可以完成 HDFS 文件的上传、下载和复制,还可以查看文件信息、格式化 NameNode 等。
HDFS 命令行的统一格式如下。
hadoop fs -cmd <args>
其中,cmd
是具体的文件操作命令,<args>
是一组数目可变的参数。
HDFS 有一个默认工作目录 /usr/$USER,其中,$USER
是登录用户名,如 root。该目录不能自动创建,需要执行 mkdir 命令创建。
hadoop fs -mkdir /usr/root
使用 Hadoop 的命令put
将本地文件 README.txt 上传到 HDFS。
hadoop fs -put README.txt
注意,上面这个命令的最后一个参数是:“.”,这意味着把本地文件上传到默认的工作目录下,该命令等价于以下代码。
hadoop fs -put README.txt /user/root
下载文件是指从 HDFS 中获取文件,可以使用 Hadoop 的 get 命令。例如,若本地文件没有 README.txt 文件,则需要从 HDFS 中取回,可以执行以下命令。
hadoop fs -get README.txt
或者执行以下命令。
hadoop fs -get README.txt /usr/root/README.txt
Hadoop 删除文件的命令为rm
。例如,要删除从本地文件上传到 HDFS 的 README.txt,可以执行以下命令。
hadoop fs -rm README.txt
检索文件即查阅 HDFS 中的文件内容,可以使用 Hadoop 中的cat
命令。例如,要查阅 README.txt 的内容,可以执行以下命令。
hadoop fs -cat README.txt
另外,Hadoop 的cat
命令的输出也可以使用管道传递给 UNIX 命令的 head,可以只显示文件的前一千个字节。
hadoop fs -cat README.txt | head
Hadoop 也支持使用tail
命令查看最后一千字节。例如,要查阅 README.txt 最后一千个字节,可以执行如下命令。
hadoop fs -tail README.txt
查阅 HDFS 命令帮助,可以更好地了解和使用 Hadoop 的命令。用户可以执行hadoop fs
来获取所用版本 HDFS 的一个完整命令类别,也可以使用help
来显示某个具体命令的用法及简短描述。
例如,要了解ls
命令,可执行以下命令。
hadoop fs -help ls
在配置好 Hadoop 集群之后,用户可以通过 Web 界面查看 HDFS 集群的状态,以及访问 HDFS,访问地址如下。
http://[NameNodeIP]:50070
其中,[NameNodeIP]
为 HDFS 集群的 NameNode 的 IP 地址。登录后,用户可以查看 HDFS 的信息。
如图 1 所示,通过 HDFS NameNode 的 Web 界面,用户可以查看 HDFS 中各个结点的分布信息,浏览 NameNode 上的存储、登录等日志,以及下载某个 DataNode 上某个文件的内容。
通过 HDFS 的 Web 界面,还可以查看整个集群的磁盘总容量,HDFS 已经使用的存储空间量,非 HDFS 已经使用的存储空间量,HDFS 剩余的存储空间量等信息,以及查看集群中的活动结点数和宕机结点数。
图 2 显示了一个 DataNode 的信息,如磁盘的数量,每块磁盘的使用情况等。通过 Web 界面中的“Utilities”→“Browse the file system”可以查看当前 HDFS 的目录列表,以及每个目录的相关信息,包括访问权限、最后修改日期、文件拥有者、目录大小等。
进一步,用户还可以通过 Web 界面查看文件的信息,如图 3 所示。用户不仅可以查看文件的权限、大小等信息,还可以查看该文件的每个数据块所在的数据结点。
因为每一个文件都是分成好多数据块的,每个数据块又有 3 个副本,这些数据块的副本全部分布存放在多个 DataNode 中,所以用户不可能像传统文件系统那样来访问文件。HDFS Web 界面给用户提供了一个方便、直观地查看 HDFS 文件信息的方法。通过 Web 界面完成的所有操作,都可以通过 Hadoop 提供的命令来实现。