1. HDFS的shell操作
1.1. 支持的命令及参数
代码语言：javascript复制 1 [yun@mini05 zhangliang]$ hadoop fs
2 Usage: hadoop fs [generic options]
3 [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
4 [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
5 [-checksum <src> ...]
6 [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
7 [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
8 [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
9 [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
10 [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
11 [-count [-q] [-h] <path> ...]
12 [-cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>]
13 [-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
14 [-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
15 [-df [-h] [<path> ...]]
16 [-du [-s] [-h] <path> ...]
17 [-expunge]
18 [-find <path> ... <expression> ...]
19 [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
20 [-getfacl [-R] <path>]
21 [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
22 [-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
23 [-help [cmd ...]]
24 [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
25 [-mkdir [-p] <path> ...]
26 [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
27 [-moveToLocal <src> <localdst>]
28 [-mv <src> ... <dst>]
29 [-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
30 [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
31 [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
32 [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
33 [-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
34 [-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
35 [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
36 [-stat [format] <path> ...]
37 [-tail [-f] <file>]
38 [-test -[defsz] <path>]
39 [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
40 [-touchz <path> ...]
41 [-truncate [-w] <length> <path> ...]
42 [-usage [cmd ...]]
43
44 Generic options supported are
45 -conf <configuration file> specify an application configuration file
46 -D <property=value> use value for given property
47 -fs <local|namenode:port> specify a namenode
48 -jt <local|resourcemanager:port> specify a ResourceManager
49 -files <comma separated list of files> specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
50 -libjars <comma separated list of jars> specify comma separated jar files to include in the classpath.
51 -archives <comma separated list of archives> specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
52
53 The general command line syntax is
54 bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]1.2. 常用命令参数介绍
-help 功能：输出这个命令参数手册 |
|---|
-ls 功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls / 等同于上一条命令的效果 |
-mkdir 功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd |
-moveFromLocal 功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop fs - moveFromLocal /home/hadoop/a.txt /aaa/bbb/cc/dd -moveToLocal 功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop fs - moveToLocal /aaa/bbb/cc/dd /home/hadoop/a.txt |
--appendToFile 功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop fs -appendToFile ./hello.txt hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt 可以简写为： Hadoop fs -appendToFile ./hello.txt /hello.txt |
-cat 功能：显示文件内容 示例：hadoop fs -cat /hello.txt -tail 功能：显示一个文件的末尾 示例：hadoop fs -tail /weblog/access_log.1 -text 功能：以字符形式打印一个文件的内容 示例：hadoop fs -text /weblog/access_log.1 |
-chgrp -chmod -chown 功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop fs -chmod 666 /hello.txt hadoop fs -chown someuser:somegrp /hello.txt |
-copyFromLocal 功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop fs -copyFromLocal ./jdk.tar.gz /aaa/ -copyToLocal 功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz |
-cp 功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop fs -cp /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2 -mv 功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz / |
-get 功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs -get /aaa/jdk.tar.gz -getmerge 功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,... hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum |
-put 功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop fs -put /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2 |
-rm 功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/ -rmdir 功能：删除空目录 示例：hadoop fs -rmdir /aaa/bbb/ccc |
-df 功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop fs -df -h / -du 功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop fs -du -s -h /aaa/* |
-count 功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/ |
-setrep 功能：设置hdfs中文件的副本数量 示例：hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz <这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看datanode的数量> |
2. 常见问题解答
1、集群启动后，可以查看文件，但是上传文件时报错，打开web页面可看到namenode正处于safemode状态，怎么处理？
1 ## 模拟场景如下
2 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
3 Safe mode is OFF
4 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode enter
5 Safe mode is ON
6 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
7 Safe mode is ON
8 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode leave # 关闭safemode状态
9 Safe mode is OFF
10 [yun@mini04 ~]$ hdfs dfsadmin -safemode get
11 Safe mode is OFFsafemode解释：
代码语言：javascript复制1 在启动过程中，NameNode加载文件系统状态从fsimage和edits log file。
2 之后等待DataNodes报告它们的blocks，这样NameNode不会过早的开始复制blocks，尽管集群中已经存在足够的副本。
3 在此期间，NameNode保持在Safemode。NameNode的Safemode本质上是HDFS集群的只读模式，它不允许对文件系统或块进行任何修改。
4 通常，在DataNodes报告大多数文件系统块可用之后，NameNode将自动离开Safemode。
5 如果需要，可以使用bin/hdfs dfsadmin -safemode 命令显式地将HDFS放在Safemode中。
6 NameNode首页显示Safemode是打开还是关闭
2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据？
代码语言：javascript复制 1 1、如何减少宕机，保证数据不丢失
2 1) 对namenode机器的磁盘做raid10
3 2) 通过配置 dfs.namenode.name.dir 如下：dfs namenode 的目录，可以有多个目录，然后每个目录挂不同的磁盘,每个目录下的文件信息是一样的，相当于备份
4 <property>
5 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
6 <value> file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value>
7 </property>
8
9 2、如果namenode的数据丢失，怎么最大限度恢复数据。
10 将 namesecondary 元数据目录的数据复制到namenode下即可（可以最大限度恢复数据）3、Namenode是否可以有多个？namenode内存要配置多大？namenode跟集群数据存储能力有关系吗？
1、Namenode不能有多个
2、内存配置参考： hadoop内存大小设置问题【转】 HDFS NameNode内存详解
3、有一定关系，但是也和datanode自身有关。比如：如果都是存储小文件，那肯定是存不了多少的
4、现在datanode有3个，之前配置副本为2，现在副本配置改为4，会存在什么现象？
代码语言：javascript复制1 副本配置改为4之后，之前的副本数量不会改变，还是为2。 原因：之前上传的文件副本数已经定了。【即副本数的增加不会对已上传文件的副本数生效，之前的仍然为2】。
2 但是之后上传的文件，副本会为3，而不是4. 原因：3台机器存4个副本，没有意义，所以只会有3个副本。5、现在datanode有3个，某个目录下文件的副本数为2，现在改为3怎么操作？
代码语言：javascript复制 1 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614
2 Found 319 items
3 -rw-r--r-- 2 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
4 -rw-r--r-- 2 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
5 -rw-r--r-- 2 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
6 ………………
7 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -setrep -R -w 3 /data/ # 设置副本数
8 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
9 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
10 Replication 3 set: /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
11 ………………
12 [yun@mini01 logs]$ hadoop fs -ls /data/webservice/20180614 # 已经变为3
13 Found 319 items
14 -rw-r--r-- 3 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.100_20180614170537
15 -rw-r--r-- 3 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.101_20180614170537
16 -rw-r--r-- 3 yun supergroup 10268 2018-06-14 17:05 /data/webservice/20180614/access.log.102_20180614170537
17 ………………6、怎么快速删除冗余数据块?
在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：
某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？
代码语言：javascript复制1 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode，参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。
2 hdfs-site.xml文件中有一个参数：
3 <property>
4 <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
5 <value>3600000</value>
6 <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
7 </property>
8 其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。
9 通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。 1 # 配置文件
2 [yun@mini01 hadoop]$ pwd
3 /app/hadoop/etc/hadoop
4 [yun@mini01 hadoop]$ cat hdfs-site.xml
5 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
6 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
7 <!--
8 ………………
9 -->
10
11 <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
12
13 <configuration>
14 <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
15 <property>
16 <name>dfs.replication</name>
17 <value>2</value>
18 </property>
19
20 <property>
21 <!-- <name>dfs.secondary.http.address</name> -->
22 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
23 <value>mini01:50090</value>
24 </property>
25
26 <!-- dfs block报告周期 单位毫秒 -->
27 <property>
28 <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
29 <value>60000</value>
30 <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
31 </property>
32
33 </configuration>7、hadoop datanode节点超时时间设置？
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟 30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
代码语言：javascript复制 1 ## hdfs-site.xml中的参数设置格式：
2
3 <property>
4 <name>heartbeat.recheck.interval</name>
5 <value>2000</value>
6 </property>
7 <property>
8 <name>dfs.heartbeat.interval</name>
9 <value>1</value>
10 </property>8、HDFS存放策略
代码语言：javascript复制1 1、如果该节点为写入节点，那么在该节点会保留一个副本。
2 2、尽量将一个块不同的副本分布到其他机架上【跨机架】，以便集群能够在整个机架损失中生存。
3 3、其中一个副本通常放置在与向文件写入节点相同的机架上，以便减少跨机架网络I/O。
4 4、将HDFS数据统一分布在集群中的DataNodes中。
