hdfs删除文件命令-hadoop删除hdfs文件，

HDFS笔记

GFS 谷歌文件系统论文笔记背景需求 GFS（Google File System）是为了满足谷歌大规模数据处理需求而设计的文件系统，其背景需求主要包括：硬件故障率高：在大规模集群中，硬件故障是常态，需要系统能够自动容错和恢复。文件大、数量不多：处理的数据文件通常很大，但数量相对较少。

GFS论文笔记：核心机制与设计 目标定位：GFS主要针对存储非结构化数据，提供高效率、高可用性与容错机制。 上层应用：在GFS基础上，构建了HBase用于存储结构化数据，MapReduce作为计算框架用于数据处理。系统架构设计 多层架构：GFS采用多层架构，包括Master节点、客户端、以及Chunk Server。

HDFS的目的是将所有的节点包装起来，可以理解成将所有的节点放在一个黑箱里，我们不需要知道黑箱里到底发生了什么，只需要告诉黑箱需要做什么工作，这里的HDFS client相当于HDFS与user通信的中间媒介。HDFS client相当于一个软件包（api），可以存放在master或者slave或者额外的一个新节点上。

在大数据处理的世界里，Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为开源的GFS实现，专为非结构化数据的存储而设计。它的上层结构是HBase，用于结构化数据的管理，而MapReduce则负责复杂的计算任务。背景需求揭示了HDFS的挑战：高硬件故障率、超大文件和少量数据的存储，以及以读为主但要求原子性的追加写入。

本文解析了GFS谷歌文件系统的核心机制与设计，这是HDFS的原型。GFS，即Google File System，主要针对存储非结构化数据，提供高效率、高可用性与容错机制。在此基础上，上层构建了HBase，用于存储结构化数据，而MapReduce则作为计算框架，用于数据处理。系统设计上，GFS采用多层架构。

HDFS重要概念

HDFS（Hadoop Distributed File System）的重要概念主要包括以下几个方面： 典型的Master/slave架构 HDFS采用典型的Master/slave架构，主要由两个NameNode和多个DataNode组成。

HDFS的基本概念 HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于部署在低廉的硬件上。它提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了POSIX的要求，以流的形式访问数据，这意味着HDFS适用于一次写入、多次读取的场景。

HDFS是Hadoop生态系统中的重要组成部分，为现代大数据处理和云计算环境提供了一种高效、可靠的方式来管理和处理大规模的分布式数据。

HDFS是Hadoop分布式文件系统。以下是关于HDFS的详细解释：基本概念：HDFS采用主从架构，由一个NameNode和若干个DataNode组成。NameNode负责管理文件和目录的元数据。DataNode负责实际存储数据。特点：高容错性：设计之初就考虑到了硬件故障的问题，即使在部分节点失效的情况下，整个系统仍然可以持续工作。

6、HDFS的HttpFS-代理服务

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。

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。

启动HUE：命令$ build/env/bin/supervisor启动后，通过浏览器访问hadoop-senior0itguigu.com：8888。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。

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。

hadoop常用shell命令怎么用

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。

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。

在Hadoop中，经常看到-fs和-dfs的命令。例如，使用hadoop fs和hadoop dfs进行文件系统的操作。通过查看Hadoop的源代码，可以发现hadoop fs和hadoop dfs的功能是相同的。

passwd hadoop New passwd：Retype new passwd SSH设置和密钥生成 SSH设置需要在集群上做不同的操作，如启动，停止，分布式守护shell操作。认证不同的Hadoop用户，需要一种用于Hadoop用户提供的公钥/私钥对，并用不同的用户共享。下面的命令用于生成使用SSH键值对。

基本概述 Hadoop的命令位于${HADOOP_HOME}/bin、${HADOOP_HOME}/sbin、${HADOOP_HOME}/libexec下面。包含了Linux的shell脚本和windows的批处理文件。本文主要解析linux下的shell脚本。

hdfs节点inode使用率高

1、在HDFS中，如果inode使用率高，很可能是因为存在大量不再需要的文件或目录。这些文件可能占据了大量的inode资源，导致无法创建新的文件或目录。因此，首先需要检查HDFS上的文件和目录，删除那些不再需要的文件，以释放inode资源。

2、HDFS通过数据块复制和容错机制来提供高可靠性和可扩展性。Ceph：Ceph是一个开源的、分布式的存储系统，它提供了对象存储、块存储和文件系统存储等多种存储接口。Ceph采用无单点故障的架构设计，所有数据和元数据都可以被任何一个节点处理。

3、fsimage：HDFS文件系统元数据的镜像文件。详细说明：fsimage是HDFS（Hadoop Distributed File System）中存储文件系统元数据的快照文件。它包含了HDFS文件系统的所有目录和文件的inode（索引节点）及相关属性的序列化信息。这些属性包括但不限于文件名、权限、所有者、文件大小、块信息等。