hdfs下载文件到本地从hdfs下载文件。

HDFS常用命令总结

hdfs dfs -mv src dest：在HDFS内部移动文件或目录。hdfs dfs -mv tmp /tmp_home：将tmp目录移动到/tmp_home目录下。这些命令是HDFS操作的基础，熟练掌握这些命令可以大大提高HDFS文件管理的效率。

hdfs dfs -touchz path：创建指定路径的空文件。该命令不可递归创建文件，即当文件的上级目录不存在时无法创建该文件。可重复创建，但会覆盖原有的内容。使用示例：hdfs dfs -touchz /user/iron/iron.txt 在/user/iron目录下创建空文件iron.txt。

将本地文件上传至HDFS需要使用`hadoop fs -put`命令。例如，将本地文件`example.txt`上传至HDFS的命令是`hadoop fs -put example.txt hdfs：//namenode.example.com：8020/user/example`。 下载文件 从HDFS下载文件使用`hadoop fs -get`命令。

hdfs dfs：常用的HDFS Shell命令前缀，适用于HDFS文件系统。ls：列出目录内容。mkdir p：创建目录，p参数用于创建多级目录。rm：删除目录或文件。创建文件：在终端编辑文件并保存。上传文件：使用命令将本地文件上传到HDFS目录。查看文件：使用ls命令查看HDFS上的文件。

命令格式：user@NameNode：hadoop$ bin/ stop-dfs.sh HDFS的命令远不止这些，对于其他操作，可以通过-help commandName 命令列出清单。下面列举一些命令进行说明。 （1）chgrp改变文件所属的组命令 chgrp命令的用途是：更改文件或目录的组所有权。

直接访问HDFS 虽然这种方法不常用，但在某些情况下，你可能需要直接访问存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的HBase数据文件来查看数据。这通常涉及以下步骤：定位HRegion文件目录：在HBase根目录下，找到对应表的HRegion文件目录。

Hadoop3的实操:hadoop3.x的shell操作

1、在Hadoop 3的实操中，使用hdfs dfs或hadoop fs命令进行shell操作。浏览文件系统文件，可执行hdfs dfs -ls或简化为hdfs dfs -ls /，此操作基于配置文件core-site.xml，其中fs.default.name属性指向hdfs：//hadoop1：9000。

2、安装新版本Hadoop：在服务器上安装和配置Hadoop x版本。替换旧配置文件：用新版本的配置文件替换旧配置文件，并调整路径指向新版本。停止HDFS集群：关闭相关服务：关闭HDFS和YARN等相关服务，特别是YARN的高可用性服务。

3、使用SFTP协议 Xshell工具：Xshell是一个功能强大的远程连接工具，支持SFTP（SSH文件传输协议）。用户可以通过Xshell的SFTP窗口直接拖拽文件到远程服务器，操作简便直观。此外，还可以在SFTP窗口的工具栏中点击“上传”按钮，选择本地文件进行上传。

4、首先，打开Xshell，找到并点击【查看】菜单，勾选【快速命令】选项，使快捷命令功能开启。接下来，双击Xshell左下角的空白区域，选择【添加按钮】。在弹出的窗口中，你可以自定义按钮的名称与对应的命令。

6、HDFS的HttpFS-代理服务

1、HttpFS介绍 HttpFS提供了一种通过HTTP协议访问HDFS的简便方式，允许用户通过Web浏览器或Web服务客户端与HDFS进行交互，而无需安装额外的Java客户端或依赖命令行工具。这使得在无需Java环境的系统上也能轻松访问HDFS资源，极大地提高了可访问性和灵活性。

2、HDFS的HttpFS代理服务是一种基于HTTP协议的接口，允许外部系统通过HTTP请求与HDFS进行交互。以下是关于HDFS的HttpFS代理服务的详细解功能：访问HDFS：HttpFS提供了一种无需安装Java客户端或使用命令行工具的简便方式，允许用户通过Web浏览器或Web服务客户端访问HDFS文件系统。

3、第二种方法依靠一个或多个独立代理服务器通过HTTP访问HDFS。所有集群的网络通信都需要通过代理，因此客户端从来不直接访问namenode或datanode。使用代理后可以使用更严格的防火墙策略和带宽策略。HttpFs代理提供和WebHDFS相同的HTTP接口，这样客户端能够通过webhdfs URI访问接口。

4、使用HUE管理HDFS需配置集群环境和相关XML文件，包括修改hdfs-site.xml、core-site.xml、httpfs-site.xml等。与YARN集成时，需配置hue.ini调整yarn_clusters部分。HUE与Hive集成要求HiveServer2服务启动，配置hive-site.xml，同时调整hue.ini。连接Mysql服务需要在hue.ini中配置相关部分，重启后测试。

5、HttpFS：一个代理服务，方便与集群外部的系统集成两者都支持 HTTP REST API，但是 Hue 只能配置其中一种方式；对于 HDFS HA部署方式，只能使用 HttpFS。

HDFS常用操作指令

1、HDFS常用操作指令：查看文件常用命令 hdfs dfs -ls path：查看指定路径下的文件列表。使用示例：hdfs dfs -ls / 查看当前目录的文件列表。hdfs dfs -lsr path：递归查看指定路径下的文件列表，包括子目录中的文件。使用示例：hdfs dfs -lsr / 递归查看当前目录及其子目录的文件列表。

2、创建文件夹是进行文件操作的基础。在HDFS中，使用`hadoop fs -mkdir`命令创建文件夹。例如，创建`example_folder`文件夹的命令是`hadoop fs -mkdir hdfs：//namenode.example.com：8020/user/example/example_folder`。 创建文件 使用`hadoop fs -touchz`命令创建文件。

3、DataNode：则负责实际存储数据块，并根据NameNode的指令进行数据块的创建、删除和复制等操作。DataNode还负责定期向NameNode发送心跳信号，以报告其运行状态和数据块信息。综上所述，NameNode和DataNode在HDFS中扮演着不同的角色，共同协作以实现分布式文件系统的数据存储和管理。

4、从fs -ls从列出来的文件看，这个文件夹/user/root/input是通过root用户创建的。

HDFS基础及操作(上)--Shell命令篇

hdfs dfs：常用的HDFS Shell命令前缀，适用于HDFS文件系统。ls：列出目录内容。mkdir p：创建目录，p参数用于创建多级目录。rm：删除目录或文件。创建文件：在终端编辑文件并保存。上传文件：使用命令将本地文件上传到HDFS目录。查看文件：使用ls命令查看HDFS上的文件。

在Hadoop 3的实操中，使用hdfs dfs或hadoop fs命令进行shell操作。浏览文件系统文件，可执行hdfs dfs -ls或简化为hdfs dfs -ls /，此操作基于配置文件core-site.xml，其中fs.default.name属性指向hdfs：//hadoop1：9000。浏览特定目录，如d1，执行hdfs dfs -ls hdfs：//hadoop1：9000/d1。

使用Shell将文件上传到另一个服务器，可以通过SFTP协议、Zmodem协议以及Hadoop文件系统命令（适用于HDFS环境）等方式实现。 使用SFTP协议 Xshell工具：Xshell是一个功能强大的远程连接工具，支持SFTP（SSH文件传输协议）。用户可以通过Xshell的SFTP窗口直接拖拽文件到远程服务器，操作简便直观。

综上所述，HDFS是一个高度可扩展、容错性强的分布式文件系统，它适用于存储和处理海量数据。通过了解其核心组件、数据块、容错机制、扩展性和基本shell命令等方面的知识，我们可以更好地理解和使用HDFS来构建高效的数据处理平台。

步骤：首先，在IntelliJ IDEA（Idea）中创建一个Maven工程，并在pom.xml中添加Hadoop相关的依赖。接着，配置HDFS的默认FS地址，创建FileSystem对象，打开文件并使用IOUtils将文件内容复制到控制台。注意事项：此方法需要一定的Java编程基础，并且需要确保Hadoop环境已经正确配置。

使用HBase Shell HBase Shell是HBase提供的一个命令行工具，用于与HBase集群进行交互。通过HBase Shell，你可以执行各种命令来查看表数据。扫描表：使用scan命令可以扫描整个表或指定列族的数据。例如，scan table_name会扫描并显示指定表的所有数据。

在Linux服务器上使用docker部署高可用HDFS

最后，使用HDFS提供的测试工具（如hadoop-mapreduce-client-jobclient-4-tests.jar）验证集群功能。确保写入与读取操作正常进行，注意必须按照先写后读的顺序，并且文件大小一致。以上步骤详细阐述了在Linux服务器上使用Docker部署高可用HDFS的全过程，包括资源准备、Docker镜像制作、SSH连接配置、集群配置以及测试验证。

最后，通过在/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/目录下的测试程序，验证集群的读写功能，确保HDFS正常工作。通过本文指导，读者可以顺利完成在Linux服务器上使用Docker部署高可用HDFS的过程，为大数据处理提供稳定可靠的存储环境。

确保Docker已正确安装在系统上。确保Python依赖已安装，以便后续使用Python访问Hadoop集群。构建Hadoop镜像：拉取Ubuntu镜像作为基础镜像。创建容器，并在容器内修改镜像源、安装Java，并配置环境变量。验证Java安装情况，并导出包含Java环境的镜像。安装SSH：进入包含Java环境的容器，安装SSH服务。

通过HDFS Web UI浏览写入HDFS的数据。在Spark中访问HDFS文件系统。应用可以提交到YARN集群上运行，无需额外操作即可利用HDFS作为文件系统。总结： 使用Docker和BitNami镜像方案可以快速部署Spark + Hadoop大数据集群。 通过Docker Compose配置文件简化集群启动和管理。

通过Docker容器实现Hadoop集群部署，以简化安装和管理。访问集群状态的路径为server：8088/cluster，浏览HDFS文件的路径为server：50070/explorer.h...。使用Python访问集群。首先，确保安装Python依赖。示例代码如下：利用Docker构建Hadoop镜像，并创建网络，拉取Ubuntu镜像，创建容器，修改镜像源，安装Java。

servicesconfiguration.yaml：指定存储路径，包括hdfs和其他服务数据的存储路径。手动添加dockertag字段，并赋予v0.10以确保兼容性。根据显卡架构选择并设置相应的显卡驱动版本。安装与启动k8s服务：安装并启动k8s服务。通过输入masterip：9090检查k8s服务启动状态。