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HDFS的Shell操作
- 基本语法
bin/hadoop fs 具体命令 OR bin/hdfs dfs 具体命令
dfs是fs的实现类。 - 命令大全
bin/hadoop fs
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-checksum <src> ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-count [-q] <path> ...]
[-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]
[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
[-df [-h] [<path> ...]]
[-du [-s] [-h] <path> ...]
[-expunge]
[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-getfacl [-R] <path>]
[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>]
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
[-stat [format] <path> ...]
[-tail [-f] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
[-touchz <path> ...]
[-usage [cmd ...]]
- 常用命令实操
（0）启动Hadoop集群（方便后续的测试）
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
（1）-help：输出这个命令参数
hadoop fs -help rm
（2）-ls: 显示目录信息
hadoop fs -ls /
（3）-mkdir：在HDFS上创建目录
hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo
（4）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
touch kongming.txt
hadoop fs -moveFromLocal ./kongming.txt /sanguo/shuguo
（5）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
touch liubei.txt
vi liubei.txt
输入
san gu mao lu
hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt
（6）-cat：显示文件内容
hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt
（7）-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo/kongming.txt
hadoop fs -chown root:root /sanguo/shuguo/kongming.txt
（8）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
（9）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（10）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt
（11）-mv：在HDFS目录中移动文件
hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/
（12）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地
hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（13）-getmerge：合并下载多个文件，比如HDFS的目录 /user/root/test下有多文件:log.1, log.2,log.3,…
hadoop fs -getmerge /user/root/test/* ./zaiyiqi.txt
（14）-put：等同于copyFromLocal
hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/root/test/
（15）-tail：显示一个文件的末尾
hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt
（16）-rm：删除文件或文件夹
hadoop fs -rm /user/root/test/jinlian2.txt
（17）-rmdir：删除空目录
hadoop fs -mkdir /test
hadoop fs -rmdir /test
（18）-du统计文件夹的大小信息
hadoop fs -du -s -h /user/root/test
2.7 K /user/root/test
hadoop fs -du -h /user/root/test
1.3 K /user/root/test/README.txt
15 /user/root/test/jinlian.txt
1.4 K /user/root/test/zaiyiqi.txt
（19）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt
HDFS常用API操作
maven依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>jdk.tools</groupId>
<artifactId>jdk.tools</artifactId>
<version>1.8</version>
<scope>system</scope>
<systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
</dependency>
</dependencies>
log4j
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
测试参数优先级
@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.replication", "2");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
System.out.println("over");
}
将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下并将配置文件修改为如下配置，将副本调整为1
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
参数优先级排序：（1）客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的默认配置
HDFS文件下载
@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 执行下载操作
// boolean delSrc 指是否将原文件删除
// Path src 指要下载的文件路径
// Path dst 指将文件下载到的路径
// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
HDFS 文件夹删除
@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 执行删除
fs.delete(new Path("/0508/"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
文件夹删除
@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 执行删除
fs.delete(new Path("/0508/"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
HDFS 文件名更改
@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 修改文件名称
fs.rename(new Path("/banzhang.txt"), new Path("/banhua.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
HDFS文件详情查看
@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 获取文件详情
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while(listFiles.hasNext()){
LocatedFileStatus status = listFiles.next();
// 输出详情
// 文件名称
System.out.println(status.getPath().getName());
// 长度
System.out.println(status.getLen());
// 权限
System.out.println(status.getPermission());
// 分组
System.out.println(status.getGroup());
// 获取存储的块信息
BlockLocation[] blockLocations = status.getBlockLocations();
for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {
// 获取块存储的主机节点
String[] hosts = blockLocation.getHosts();
for (String host : hosts) {
System.out.println(host);
}
}
System.out.println("-----------班长的分割线----------");
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
HDFS 文件和文件夹判断
@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件配置信息
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 判断是文件还是文件夹
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
// 如果是文件
if (fileStatus.isFile()) {
System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());
}else {
System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());
}
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
HDFS的IO流操作
HDFS文件上传
- 需求：把本地e盘上的banhua.txt文件上传到HDFS根目录
2．编写代码
@Test
public void putFileToHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 创建输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/banhua.txt"));
// 4 流对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
HDFS的文件下载
- 需求：从HDFS上下载banhua.txt文件到本地e盘上
- 编写代码
// 文件下载
@Test
public void getFileFromHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 4 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
HDFS定位文件读取
1．需求：分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz
2．编写代码
(1)下载第一块
@Test
public void readFileSeek1() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part1"));
// 4 流的拷贝
byte[] buf = new byte[1024];
for(int i =0 ; i < 1024 * 128; i++){
fis.read(buf);
fos.write(buf);
}
// 5关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
fs.close();
}
(2)下载第二块
@Test
public void readFileSeek2() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "root");
// 2 打开输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 定位输入数据位置
fis.seek(1024*1024*128);
// 4 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part2"));
// 5 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 6 关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
}
(3)合并文件
在Window命令窗口中进入到目录E:\，然后执行如下命令，对数据进行合并
type hadoop-2.7.2.tar.gz.part2 >> hadoop-2.7.2.tar.gz.part1
合并完成后，将hadoop-2.7.2.tar.gz.part1重新命名为hadoop-2.7.2.tar.gz。解压发现该tar包非常完整。
CheckPoint时间设置
（1）通常情况下，SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>
（2）一分钟检查一次操作次数，3当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
<value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
<value>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property >
NameNode故障处理
NameNode故障后，可以采用如下两种方法恢复数据。
方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录；
- kill -9 NameNode进程
- 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
- 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录
scp -r root@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/
- 重新启动NameNode
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
方法二：使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。
- 修改hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>120</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value>
</property>
- kill -9 NameNode进程
- 删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/*
- 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件
[root@hadoop102 dfs]$ scp -r root@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./
[root@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock
[root@hadoop102 dfs]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs
[root@hadoop102 dfs]$ ls
data name namesecondary
- 导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint
- 启动NameNode
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
NameNode多目录配置
- NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性
- 具体配置如下
（1）在hdfs-site.xml文件中增加如下内容
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value>
</property>
（2）停止集群，删除data和logs中所有数据。
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
[root@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/
（3）格式化集群并启动。
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode –format
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
（4）查看结果
[root@hadoop102 dfs]$ ll
总用量 12
drwx------. 3 root root 4096 12月 11 08:03 data
drwxrwxr-x. 3 root root 4096 12月 11 08:03 name1
drwxrwxr-x. 3 root root 4096 12月 11 08:03 name2
掉线实现参数设置
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。
<property>
<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3</value>
</property>
服役新节点
- 需求
随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。 - 环境准备
（1）在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
（2）修改IP地址和主机名称
（3）删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log）
（4）source一下配置文件
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile
- 服役新节点具体步骤
（1）直接启动DataNode，即可关联到集群
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
（2）在hadoop105上上传文件
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /
（3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
退役旧数据节点
添加白名单
添加到白名单的主机节点，都允许访问NameNode，不在白名单的主机节点，都会被退出。
配置白名单的具体步骤如下：
（1）在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
[root@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[root@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts
[root@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts
添加如下主机名称（不添加hadoop105）
hadoop102
hadoop103
hadoop104
（2）在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>
（3）配置文件分发
[root@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml
（4）刷新NameNode
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
（5）更新ResourceManager节点
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
（6）在web浏览器上查看
（7）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
黑名单退役
在黑名单上面的主机都会被强制退出。
1.在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
[root@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
[root@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
[root@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
添加如下主机名称（要退役的节点）
hadoop105
2．在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>
3．刷新NameNode、刷新ResourceManager
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
- 检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点
- 等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
[root@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager
如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
注意：不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。
回收站
开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用。
- 回收站参数设置及工作机制
- 启用回收站
修改core-site.xml，配置垃圾回收时间为1分钟。
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1</value>
</property>
- 查看回收站
回收站在集群中的路径：/user/root/.Trash/…. - 修改访问垃圾回收站用户名称
[core-site.xml]
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
- 通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站
Trash trash = New Trash(conf);
trash.moveToTrash(path);
- 恢复回收站数据
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv
/user/root/.Trash/Current/user/root/input /user/root/input
- 清空回收站
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -expunge
快照管理
（1）开启/禁用指定目录的快照功能
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -allowSnapshot /user/root/input
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -disallowSnapshot
/user/root/input
（2）对目录创建快照
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -createSnapshot /user/root/input
通过web访问hdfs://hadoop102:50070/user/root/input/.snapshot/s…..// 快照和源文件使用相同数据
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -lsr /user/root/input/.snapshot/
（3）指定名称创建快照
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -createSnapshot /user/root/input miao170508
（4）重命名快照
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -renameSnapshot /user/root/input/ miao170508 root170508
（5）列出当前用户所有可快照目录
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs lsSnapshottableDir
（6）比较两个快照目录的不同之处
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs snapshotDiff
/user/root/input/ . .snapshot/root170508
（7）恢复快照
[root@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -cp
/user/root/input/.snapshot/s20170708-134303.027 /user
HDFS HA高可用
HA概述
1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。
HDFS-HA集群配置
环境准备:
- 修改IP
- 修改主机名及主机名和IP地址的映射
- 关闭防火墙
- ssh免密登录
- 安装JDK，配置环境变量等
规划集群:
配置Zookeeper集群:
- 集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。 - 解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[root@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
mkdir -p zkData
（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
- 配置zoo.cfg文件
（1）具体配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
（2）配置参数解读
Server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
B是这个服务器的IP地址；
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
4. 集群操作
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
touch myid
添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（2）编辑myid文件
vi myid
在文件中添加与server对应的编号：如2
（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/
并分别修改myid文件中内容为3、4
（4）分别启动zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
配置HDFS-HA集群:
- 官方地址：http://hadoop.apache.org/
- 在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir ha
- 将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
- 配置core-site.xml
<configuration>
<!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
- 配置hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:9000</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:50070</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jn</value>
</property>
<!-- 关闭权限检查-->
<property>
<name>dfs.permissions.enable</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
</configuration>
- 拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
启动HDFS-HA集群:
8. 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
- 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
- 在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
- 启动[nn2]
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
- 查看web页面显示
13. 在[nn1]上，启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
- 将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
- 查看是否Active
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
配置HDFS-HA自动故障转移:
- 具体配置
（1）在hdfs-site.xml中增加
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
（2）在core-site.xml文件中增加
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
- 启动
（1）关闭所有HDFS服务：
sbin/stop-dfs.sh
（2）启动Zookeeper集群：
bin/zkServer.sh start
（3）初始化HA在Zookeeper中状态：
bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS服务：
sbin/start-dfs.sh
- 验证
（1）将Active NameNode进程kill
kill -9 namenode的进程id
（2）将Active NameNode机器断开网络
service network stop
YARN-HA配置:
- 具体配置
（1）yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!--启用resourcemanager ha-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--声明两台resourcemanager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster-yarn1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!--指定zookeeper集群的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
<!--启用自动恢复-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
</configuration>
（2）同步更新其他节点的配置信息
2. 启动hdfs
（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有DataNode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（6）将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
- 启动YARN
（1）在hadoop102中执行：
sbin/start-yarn.sh
（2）在hadoop103中执行：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
