Let's talk about " the difference between hadoop fs and hadoop dfs " first. I read the two Hadoop books that are useful, but the effect is the same. The following explanation is more pertinent for verification and network discovery.
Roughly speaking, fs is a relatively abstract level. In a distributed environment, fs is dfs, but in a local environment, fs is a local file system, and dfs cannot be used at this time.
5.1 File Operations
1) List HDFS files
Here is how to list files under HDFS with "-ls" command:
hadoop fs -ls
The execution result is shown in Figure 5-1-1. It should be noted here: the "-ls" name without parameters in HDFS does not return any value, it defaults to the content of the " home " directory in HDFS. In HDFS, there is no such a concept as the current directory , and there is no cd command.
Figure 5-1-1 List HDFS files
2) List the files in a document in the HDFS directory
Here's how to browse files in a document named "input" in HDFS with the "-ls filename" command:
hadoop fs –ls input
The execution result is shown in Figure 5-1-2.
Figure 5-1-2 List the files under the document named input under HDFS
3) Upload files to HDFS
此处为你展示如何通过"-put 文件1 文件2"命令将"Master.Hadoop"机器下的"/home/hadoop"目录下的file文件上传到HDFS上并重命名为test：
hadoop fs –put ~/file test
执行结果如图5-1-3所示。在执行"-put"时只有两种可能，即是执行成功和执行失败。在上传文件时，文件首先复制到DataNode上。只有所有的DataNode都成功接收完数据，文件上传才是成功的。其他情况（如文件上传终端等）对HDFS来说都是做了无用功。
图5-1-3 成功上传file到HDFS
4）将HDFS中文件复制到本地系统中
此处为你展示如何通过"-get 文件1 文件2"命令将HDFS中的"output"文件复制到本地系统并命名为"getout"。
hadoop fs –get output getout
执行结果如图5-1-4所示。
图5-1-4 成功将HDFS中output文件复制到本地系统
备注：与"-put"命令一样，"-get"操作既可以操作文件，也可以操作目录。
5）删除HDFS下的文档
此处为你展示如何通过"-rmr 文件"命令删除HDFS下名为"newoutput"的文档：
hadoop fs –rmr newoutput
执行结果如图5-1-5所示。
图5-1-5 成功删除HDFS下的newoutput文档
6）查看HDFS下某个文件
此处为你展示如何通过"-cat 文件"命令查看HDFS下input文件中内容：
hadoop fs -cat input/*
执行结果如图5-1-6所示。
图5-1-6 HDFS下input文件的内容
"hadoop fs"的命令远不止这些，本小节介绍的命令已可以在HDFS上完成大多数常规操作。对于其他操作，可以通过"-help commandName"命令所列出的清单来进一步学习与探索。
5.2 管理与更新
1）报告HDFS的基本统计情况
此处为你展示通过"-report"命令如何查看HDFS的基本统计信息：
hadoop dfsadmin -report
执行结果如图5-2-1所示。
图5-2-1 HDFS基本统计信息
2）退出安全模式
NameNode在启动时会自动进入安全模式。安全模式是NameNode的一种状态，在这个阶段，文件系统不允许有任何修改。安全模式的目的是在系统启动时检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略对数据块进行必要的复制或删除，当数据块最小百分比数满足的最小副本数条件时，会自动退出安全模式。
系统显示"Name node is in safe mode"，说明系统正处于安全模式，这时只需要等待17秒即可，也可以通过下面的命令退出安全模式：
hadoop dfsadmin –safemode enter
成功退出安全模式结果如图5-2-2所示。
图5-2-2 成功退出安全模式
3）进入安全模式
在必要情况下，可以通过以下命令把HDFS置于安全模式：
hadoop dfsadmin –safemode enter
执行结果如图5-2-3所示。
图5-2-3 进入HDFS安全模式
4）添加节点
可扩展性是HDFS的一个重要特性，向HDFS集群中添加节点是很容易实现的。添加一个新的DataNode节点，首先在新加节点上安装好Hadoop，要和NameNode使用相同的配置（可以直接从NameNode复制），修改"/usr/hadoop/conf/master"文件，加入NameNode主机名。然后在NameNode节点上修改"/usr/hadoop/conf/slaves"文件，加入新节点主机名，再建立到新加点无密码的SSH连接，运行启动命令：
start-all.sh
5）负载均衡
HDFS的数据在各个DataNode中的分布肯能很不均匀，尤其是在DataNode节点出现故障或新增DataNode节点时。新增数据块时NameNode对DataNode节点的选择策略也有可能导致数据块分布的不均匀。用户可以使用命令重新平衡DataNode上的数据块的分布：
start-balancer.sh
执行命令前，DataNode节点上数据分布情况如图5-2-4所示。
负载均衡完毕后，DataNode节点上数据的分布情况如图5-2-5所示。
执行负载均衡命令如图5-2-6所示。
