今天，对hadoop分布式环境进行一些基本操作练习。
1，文件操作：
代码语言：javascript复制// 上传文件到hdfs
hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
cd ~
touch test001.java
hdfs dfs -put test001.java
// 从hdfs下载文件
hdfs dfs -ls /user/hadoop
hdfs dfs -get test002.java
// 查看文件
hdfs dfs -cat test.py
// 删除文件
hdfs dfs -rm test.py
hdfs dfs -ls
2，运行Hadoop示例程序：
代码语言：javascript复制hdfs dfs -mkdir test
hdfs dfs -put ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml test/core-site.xml
hdfs dfs -ls test
hadoop jar ${HADOOP_HOME}/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar wordcount test/core-site.xml test/output
// 查看运行结果：
hdfs dfs -cat test/output/part-r-00000
3，hadoop理解：
•资源：在 YARN 的语境下，资源特指计算资源，包括CPU 和内存。计算机的每个进程都会占用一定的CPU 和内存，任务需要先向RM 申请到资源后才能获准在NM 上启动自己的进程。
•队列：YARN 将整个集群的资源划分为队列，每个用户的任务必须提交到指定队列。同时限制每个队列的大小，防止某个用户的任务占用整个集群，影响了其他用户的使用。
•Vcore& Mem：逻辑 CPU 和逻辑内存，每个NM 会向 RM汇报自己有多少 vcore和内存可用，具体数值由集群管理员配置。比如一台48核，128G内存的机器，可以配置40vcore，120G内存，意为可以对外提供这么多资源。具体数值可能根据实际情况有所调整。每个NM 的逻辑资源加起来，就是整个集群的总资源量。
•MinResources& MaxResources：为了使每个队列都能得到一定的资源，同时又不浪费集群的空闲资源，队列的资源设置都是“弹性”的。每个队列都有min 和 max两个资源值，min 表示只要需求能达到，集群一定会提供这么多资源；如果资源需求超过了min 值而同时集群仍有空闲资源，则仍然可以满足；但又限制了资源不能无限申请以免影响其他任务，资源的分配不会超过max 值。
•Container：任务申请到资源后在NM 上启动的进程统称Container。比如在MapReduce 中可以是Mapper 或Reducer，在Spark 中可以是 Driver或 Executor。
