一、Hadoop学习：Hadoop启动 & HDFS入门_修改yarn文件后集群需要格式化吗

一. Hadoop的启动

1. 启动方式

要启动 Hadoop 集群，需要启动 HDFS 和 YARN 两个集群。

注意：首次启动 HDFS 时，必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作，因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。

使用命令：

hdfs namenode -format 或者 hadoop namenode -format
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关于hdfs的格式化：

首次启动需要进行格式化

• 格式化本质是进行文件系统的初始化从操作，创建一些自己所需要 的文件；
• 格式化之后，集群启动成功，后续再也不需要进行格式化；
• 格式化的操作在 hdfs 的主角色（namenode）所在的机器上操作；

1.1 单节点逐个启动

在主节点上使用以下命令启动 HDFS NameNode：

hadoop-daemon.sh start namenode
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在每个从节点上使用以下命令启动 HDFS DataNode：

hadoop-daemon.sh start datanode
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在主节点上使用以下命令启动 YARN ResourceManager:

yarn-daemon.sh start resourcemanager
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在每个从节点上使用以下命令启动 YARN nodemanager:

yarn-daemon.sh start nodemanager
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以上脚本位于$HADOOP_PREFIX/sbin/目录下。如果想要停止某个节点上某个角色，只需要把命令中的 start 改成 stop 即可。

1.2. 脚本一键启动

如果配置了 etc/hadoop/slaves 和 ssh 免密登录，则可以使用程序脚本启动所有 Hadoop两个集群的相关进程，在主节点所设定的机器上执行。

hdfs:$HADOOP_PREFIX/sbin/start-dfs.sh
yarn:$HADOOP_PREFIX/sbin/start-yarn.sh
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停止集群：

stop_dfs.sh、stop-yarn.sh
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二. HDFS 入门

1.HDFS 基本概念

1.1 HDFS 介绍

        HDFS是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布
式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

1.2 HDFS 设计目标

• 1）硬件故障是常态，HDFS 将有成百上千的服务器组成，每一个组成部分都有可能出现故障。因此故障的检测和自动快速回复是 HDFS 的核心架构目标。
• 2）HDFS 上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读取数据。HDFS 被设计成适合批量处理，而不是用户交互式的。相较于数据访问的反应时间，更注重数据访问的高吞吐量。
• 3）典型的 HDFS 文件大小是 GB 到 TB 的级别，所以，HDFS 被调整成支持大文件。它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中还应该支持千万级别的文件。
• 4）大部分 HDFS 应用对文件要求的是 write-one-read-many 访问模型。一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。
• 5）移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。
• 6）在异构的硬件和软件平台上的可移植性。这将推动需要大数据集的应用更广泛地采用 HDFS作为平台。

2.HDFS重要特性

        首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；
        其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

2.1 master/slave 架构

        HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的 Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。

2.2 分块存储

        HDFS 中的文件在物理上是分块存储 （bolock）的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在 hadoop2.x版本中是128M。

2.3 名字空间（NameSpace）

        HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似，用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
        Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被 Namenode 记录下来。
        HDFS 会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：

hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

2.4 Namenode 元数据管理

        我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。
        Namenode 负责维护整个hdfs 文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的 id，以及现在的datanode 服务器）。

2.5 Datanode 数据存储

        文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。每一个 block 都可以再多个
datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block 信息。存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication,默认是3）

2.6 副本机制

        为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以再文件创建的时候指定。也可以再之后改变。

2.7 一次写入，多次读出

        HDFS 是设计成适应“一次写入，多次读出”的场景，且不支持文件的修改。正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

3. HDFS 基本操作

3.1 Shell 命令行客户端

Hadoop提供了文件系统的 shell 命令行客户端，使用方法如下：
        hadoop fs <args> 文件系统 shell 包括与 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）以及Hadoop支持的其他文件系统（如本地FS，HFTP FS，S3 FS 等）直接交互的各种类似 shell 的命令。所有FS shell 命令都将路径URI作为参数。URI格式为 scheme://authority/path。对于 HDFS，该 scheme 是hdfs，对于本地 FS，该 scheme 是 file 。scheme 和 authority 是可选的。如果未指定，则使用配置中指定的默认方案。
对于 HDFS ，命令示例如下：

hadoop fs -ls hdfs://namenode:host/parent/child
hadoop fs -ls /parent/child fs.defaultFS 中有配置
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对于本地文件系统，命令示例如下：

hadoop fs -ls file:///root/
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如果使用的文件系统是 HDFS ，则使用 hdfs dfs 也是可以的，此时

hadoop fs \<args\> = hdfs dfs \<args\>
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3.2 Shell 常用命令介绍

• -ls
  使用方法：hadoop fs -ls [-h] [-k]
  功能：显示文件、目录信息。
  示例：

hadoop fs -ls /user/hadoop/file1
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• -mkdir
  使用方法：hadoop fs -mkdir [-p]
  功能：在 hdfs 上创建目录，-p表示会创建路径中的各项父目录
  示例：

hadoop fs -mkdir -p /user/hadoop/dir1
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• -put
  使用方法：hadoop fs -put [-f] [-p] [-|…].
  功能：将单个 src 或多个 srcs 从本地文件系统复制到目标文件系统。
  -p：保留访问和修改时间，所有权和权限
  -f ：覆盖目的地（如果已经存在）
  示例：

hadoop fs -put -f localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
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• -get
  使用方法：hadoop fs -get [-ignorecrc] [-crc] [-p] [-f]
  -ignorecrc：跳过对下载文件的 CRC 检查
  -crc：为下载的文件写 CRC 校验和
  功能：将文件复制到本地文件系统。
  示例：

hadoop fs -get hdfs://host:port/user/hadoop/file localfile
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• -appendToFile
  使用方法：hadoop fs -appendToFile …
  功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾
  示例：

hadoop fs -appendToFile localfile /hadoop/hadoopfile
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• -cat
  使用方法：hadoop fs -cat [-ignoreCrc] URI [URI …]
  功能：显示文件内容到 stdout
  
  
• -tail
  使用方法：hadoop fs -tail [-f] URI
  功能：将文件的最后一千字节内容显示到 stdout
  
  
• -f : 选项将在文件增长时输出附加数据
  示例：

hadoop fs tail /hadoop/hadoopfile
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• -chgrp
  使用方法：hadoop fs -chgrp [-R] GROUP URI [URI …]
  功能：更改文件组的关联。用户必须是文件的所有者，否则是超级用户
  
  
• -chmod
  功能：改变文件的权限，使用 -R 将使改变在目录结构下递归进行。
  示例：

hadoop fs -chmod 666 /hadoop/hadoopfile
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• -chown
  功能：改变文件的拥有者。使用 -R 将使改变在目录架构下递归进行。
  示例：

hadoop fs -chown someuser:somegrp  /hadoop/hadoopfile
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• -copyFromLocal
  使用方法：hadoop fs -copyFromLocal URI
  功能：从本地文件系统中拷贝文件到 hdfs 路径去
  示例：

hadoop fs -copyFromLocal /root/1.txt  /
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• -copyToLocal
  功能：从hdfs 拷贝到 本地
  示例：

hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.jar.gz
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• -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
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• -mv
  功能：在 hdfs 目录中移动文件
  示例：

hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz
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• -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
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• -rm
  功能：删除指定的文件。只删除非空目录和文件。-r 递归删除。
  示例：

hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/
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• -df
  功能：统计文件系统的可用空间信息
  示例：

hadoop fs -df -h /
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• -du
  功能：显示目录中所有文件大小，当只指定一个文件时，显示此文件的大小
  示例：

hadoop fs -du /user/hadoop/dirl
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• -setrep
  功能：改变一个文件的副本系数。-R 选项用于递归改变目录下所有文件的副本系数
  示例：

hadoop fs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dirl
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