Hadoop海量级分布式存储

一、Hadoop简介：

1.大数据略知一二：

1）大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，需要在合理的时间内达到提取、管理、处理、并且整理成为帮助企业运营决策更积极目的的信息；

2）在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理；

3）大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

图解大数据：

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/iaas-paas-saas.html

3.项目起源：

Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如，如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件，会出现什么情况？在传统的系统上，这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题，采用并行执行机制，因此能大大提高效率。

4.hadoop优点：

1）高可靠：在多台廉价商用机器群集上，善于存放超大文件；

2）高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3）高效性：处理速度较快。

4）高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5）低成本：hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

6）Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

补充：云计算大数据必会单位（换算为1024=2^10；1B=8b，1汉字=2B）

bit比特|位--byte字节--KB--MB--GB--TB--PB--EB--ZB--YB--BB--NB--DB

5.hadoop缺点：

1）低时间延迟的数据访问：要求在例如几十毫秒内完成数据访问的应用，不适合在HDFS上运行，HDFS虽然有强大的高数据吞吐量，但是以提高时间延迟为代价，可以使用HBase满足低延迟的访问需求；

2）无法高效存储大量小文件：大量小文件会造成整个文件系统的目录树和索引目录相对较大，而这些的元数据都会存放在namenode节点；

二、Hadoop构成：HDFS+MapReduce：

1.HDFS引擎结构：

1）Hadoop Distributed File System（HDFS）引擎：包括namenode（名称空间节点）和datanode（数据节点）；

https://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html

基础概念：

1）文件块：Block，datanode中存放数据最小逻辑单元，默认块大小为64M，便于管理，不受磁盘限制，数据可在datanode的总block中进行冗余备份，存储的副本数量要少于datanode节点的数量，当一个或多个块出现故障，用户可以直接去其他地方读取数据副本；

2）NameNode：管理文件系统的命名空间，属于管理者角色，维护文件系统树内所有文件和目录，记录每个文件在各个DataNode上的位置和副本信息，并协调客户端对文件的访问；

3）DataNode：负责处理文件系统客户端的文件读写请求，存储并检索数据块，并定期向NameNode发送所存储的块的列表，属于工作者角色。负责所在物理节点的存储管理，按照一次写入，多次读取的原则，存储文件按照Block块进行存储；

4）Secondary NameNode：相当于NameNode的快照，也称之为二级NameNode，能够周期性的备份NameNode，记录NameNode上的元数据等。为防止NameNode进程出现故障，起到备份作用；

2. MapReduce 引擎构成：

1）MapReduce 引擎：是用于并行处理计算大数据集的软件框架，是HDFS（对于本文）的上一层，与hadoop结合工作，将用户的任务分发到上千台商用机器组成的集群上。最简单的 MapReduce应用程序至少包含 2个部分：一个 Map （映射）函数、一个 Reduce （归纳）函数，Map负责将任务分解成多个子任务，reduce负责把分解后的多任务的处理结果进行汇总；

JobTrackers ：是一个master进程，用于作业的调度和管理工作，一个Hadoop集群中只有一台JobTracker；

TaskTrackers：运行在多个节点上的Slave服务，用于执行任务。TaskTracker需要运行在HDFS的DataNode节点上；

MapReduce 引擎的缺点：JobTracker单点瓶颈（负责集群心跳信息、作业管理）、JobTracker分配作业延迟高、缺乏灵活性；

2） YARN架构：是MapReduce 引擎的V2版本，解决MapReduce 引擎面临的性能瓶颈问题，将集群资源管理和作业调度进行分离；

ResourceManager进程：管理集群资源的资源管理器

MapReduce：管理作业任务

3）数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase：NoSQL数据库

3.Hadoop核心概念注意事项：

1）HDFS把节点分成两类：NameNode和DataNode。NameNode是唯一的，程序与之通信，然后从DataNode上存取文件。这些操作是透明的，与普通的文件系统API没有区别。

2）MapReduce则是JobTracker节点为主，分配工作以及负责和用户程序通信。

3）HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

4）Hadoop也跟其他云计算项目有共同点和目标：实现海量数据的计算。而进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，才有了Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed File System）。

5）60款大数据软件：http://blog.csdn.net/SunWuKong_Hadoop/article/details/53580425

6）Hadoop生态：http://blog.csdn.net/u010270403/article/details/51493191

三、案例：部署Hadoop分布式存储集群：

环境：

系统	IP地址	主机名	所需软件
Centos 7.4 64bit 1708	192.168.100.101	master namenode	hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
Centos 7.4 64bit 1708	192.168.100.102	slave1 datanode	hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
Centos 7.4 64bit 1708	192.168.100.103	slave2 datanode	hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz

版本要求：

hadoop版本>=2.7：要求Java 7（openjdk/oracle）

hadoop版本<=2.6：要求Java 6（openjdk/oracle）

步骤：

配置所有节点间的域名解析及创建用户（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）；
配置master节点远程管理slave节点；
在所有节点安装JDK环境（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）；
在所有节点安装Hadoop并简要配置（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）；
在master节点进行配置hadoop服务，并将配置文件复制到slave节点上；
在master节点初始化并且启动Hadoop进程；
验证slave节点的进程状态；
网页查看http://master:50070统计hadoop集群的信息；
Hadoop中数据的基本管理；

配置所有节点间的域名解析及创建用户（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）：

[root@master ~]# hostnamectl set-hostname master

[root@master ~]# cat <<END >>/etc/hosts

192.168.100.101 master

192.168.100.102 slave1

192.168.100.103 slave2

END

[root@master ~]# useradd hadoop

[root@master ~]# echo "hadoop" |passwd --stdin hadoop

配置master节点远程管理slave节点：

[root@master ~]# su - hadoop

上一次登录：四 5月 31 01:54:26 CST 2018pts/0 上

[hadoop@master ~]$ ssh-keygen -t rsa

[hadoop@master ~]$ ssh-copy-id hadoop@192.168.100.101

[hadoop@master ~]$ ssh-copy-id hadoop@192.168.100.102

[hadoop@master ~]$ ssh-copy-id hadoop@192.168.100.103

[hadoop@master ~]$ ssh hadoop@master ##远程连接slave节点，进行确认key值文件，不然在启动hadoo时，会出现key的问题导致无法启动

[hadoop@master ~]$ ssh hadoop@slave1

[hadoop@master ~]$ ssh hadoop@slave2

在所有节点安装JDK环境（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）：

[hadoop@master ~]$ exit

[root@master ~]# tar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz

[root@master ~]# mv /root/jdk1.8.0_171/ /usr/local/java/

[root@master ~]# ls /usr/local/java/

[root@master ~]# cat <<END >>/etc/profile

JAVA_HOME=/usr/local/java/

JRE_HOME=\$JAVA_HOME/jre

CLASS_PATH=.:\$JAVA_HOME/lib/dt.jar:\$JAVA_HOME/lib/tools.jar:\$JAVA_HOME/lib

PATH=\$PATH:\$JAVA_HOME/bin:\$JRE_HOME/bin

export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH

END

[root@master ~]# source /etc/profile

[root@master ~]# java -version

java version "1.8.0_171"

在所有节点安装Hadoop并简要配置（所有节点配置相同，在此列举master节点配置）：

[root@master ~]# tar zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz

[root@master ~]# mv /root/hadoop-2.7.6/ /usr/local/hadoop/

[root@master ~]# ls /usr/local/hadoop/

bin etc include lib libexec LICENSE.txt NOTICE.txt README.txt sbin share

[root@master ~]# cat <<END >>/etc/profile

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/

export PATH=\$PATH:\$HADOOP_HOME/bin

END

[root@master ~]# source /etc/profile

[root@master ~]# echo "export JAVA_HOME=/usr/local/java/" >>/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

##设置HDFS存储加载jdk的环境变量

[root@master ~]# echo "export JAVA_HOME=/usr/local/java/" >>/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh

##设置mapreduce的V2版本--YARN加载jdk的环境变量

[root@master ~]# mkdir /usr/local/hadoop/name/ ##存放namenode中元数据的位置

[root@master ~]# mkdir /usr/local/hadoop/data/ ##存放datanode中的数据目录

[root@master ~]# mkdir /usr/local/hadoop/tmp/ ##存放用户临时文件

[root@master ~]# mkdir /usr/local/hadoop/var/ ##存放服务动态变化文件

[root@master ~]# chown hadoop /usr/local/hadoop/ -R

在master节点进行配置hadoop服务，并将配置文件复制到slave节点上；

[root@master ~]# su - hadoop

[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ##指定名称节点namenode的相关配置

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>

<description>Abase for other temporary directories.</description>

</property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

</configuration>

[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ##指定hdfs存储的相关配置

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>master:50090</value>

</property>

<value>/usr/local/hadoop/name</value>

<description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>

</property>

<value>/usr/local/hadoop/data</value>

<description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.</description>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

</property>

</configuration>

[hadoop@master ~]$ cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml ##修改mapreduce配置文件，将其改为YARN模型

[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml ##指定MapR的相关配置

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>master:49001</value>

</property>

<name>mapred.local.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/var</value>

</property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

</configuration>

[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves ##指定slave的名称

slave1

slave2

附：此文件明确指定DataNode节点，可以通过节点的添加和减少来满足整个hadoop群集的伸缩性，添加节点时，首先将新节点的配置保证与NameNode节点配置相同，在此文件指定新的DataNode节点名，重新启动NameNode便完成。但为保证原有DataNode节点与新添加DataNode节点的数据进行均衡存储，需要执行此命令进行重新平衡数据块的分布：/usr/local/hadoop/sbin/start-balancer.sh

[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml ##指定YARN的相关配置

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>master:8032</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>master:8030</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>master:8035</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>master:8033</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>master:8088</value>

</property>

</configuration>

[hadoop@master ~]$ scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/* hadoop@192.168.100.102:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

[hadoop@master ~]$ scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/* hadoop@192.168.100.103:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

在master节点初始化并且启动Hadoop进程：

[hadoop@master ~]$ /usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format

[hadoop@master ~]$ ls /usr/local/hadoop/name/ ##初始化所生成的名称节点文件

current

注：第一次执行格式化，提示信息如上图，如若第二次再次执行格式化，需要将namenode节点的/usr/local/hadoop/name/目录内容清空，并且将datanode节点的/usr/local/hadoop/data/目录清空，方可再次执行格式化，否则会造成namenode节点与datanode节点的数据版本ID不一致，导致启动服务失败；

[hadoop@master ~]$ /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh ##启动hadoop的所有进程

This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh

Starting namenodes on [master]

master: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-master.out

slave2: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-slave2.out

slave1: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-slave1.out

Starting secondary namenodes [master]

master: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-master.out

starting yarn daemons

starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-master.out

slave2: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-slave2.out

slave1: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-slave1.out

注：/usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh命令等于/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh加/usr/local/hadoop/sbin/start-yarn.sh，前者启动hdfs系统，后者启动mapreduce调度工具，关闭两进程的命令为/usr/local/hadoop/sbin/stop-all.sh

[hadoop@master ~]$ netstat -utpln

(Not all processes could be identified, non-owned process info

will not be shown, you would have to be root to see it all.)

Active Internet connections (only servers)

Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name

tcp 0 0 0.0.0.0:50070 0.0.0.0:* LISTEN 7266/java ##namenode进程的http端口

tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN -

tcp 0 0 192.168.100.101:8088 0.0.0.0:* LISTEN 7623/java

tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0:* LISTEN -

tcp 0 0 192.168.100.101:8030 0.0.0.0:* LISTEN 7623/java

tcp 0 0 192.168.100.101:8032 0.0.0.0:* LISTEN 7623/java

tcp 0 0 192.168.100.101:8033 0.0.0.0:* LISTEN 7623/java

tcp 0 0 192.168.100.101:8035 0.0.0.0:* LISTEN 7623/java

tcp 0 0 192.168.100.101:9000 0.0.0.0:* LISTEN 7266/java ##客户端连接hdfs系统时用到的端口

tcp 0 0 192.168.100.101:50090 0.0.0.0:* LISTEN 7467/java ## secondary namenode进程的http端口

[hadoop@master ~]$ /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfsadmin -report ##查看hadoop存储节点的状态信息

Configured Capacity: 39631978496 (36.91 GB)

Present Capacity: 33541480448 (31.24 GB)

DFS Remaining: 33541472256 (31.24 GB)

DFS Used: 8192 (8 KB)

DFS Used%: 0.00%

Under replicated blocks: 0

Blocks with corrupt replicas: 0

Missing blocks: 0

Missing blocks (with replication factor 1): 0

-------------------------------------------------

Live datanodes (2):

Name: 192.168.100.103:50010 (slave2)

Hostname: slave2

Decommission Status : Normal

Configured Capacity: 19815989248 (18.46 GB)

DFS Used: 4096 (4 KB)

Non DFS Used: 3045191680 (2.84 GB)

DFS Remaining: 16770793472 (15.62 GB)

DFS Used%: 0.00%

DFS Remaining%: 84.63%

Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

Cache Used: 0 (0 B)

Cache Remaining: 0 (0 B)

Cache Used%: 100.00%

Cache Remaining%: 0.00%

Xceivers: 1

Last contact: Thu May 31 03:03:09 CST 2018

Name: 192.168.100.102:50010 (slave1)

Hostname: slave1

Decommission Status : Normal

Configured Capacity: 19815989248 (18.46 GB)

DFS Used: 4096 (4 KB)

Non DFS Used: 3045306368 (2.84 GB)

DFS Remaining: 16770678784 (15.62 GB)

DFS Used%: 0.00%

DFS Remaining%: 84.63%

Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

Cache Used: 0 (0 B)

Cache Remaining: 0 (0 B)

Cache Used%: 100.00%

Cache Remaining%: 0.00%

Xceivers: 1

Last contact: Thu May 31 03:03:09 CST 2018

[hadoop@master ~]$ jps

7266 NameNode ##namenode节点主进程

7623 ResourceManager ##mapreduce管理进程

7467 SecondaryNameNode ##namenode的备份进程，避免namenode进程意外停止，客户端无法读写数据

7883 Jps

验证slave节点的进程状态；

[root@slave1 ~]$ su - hadoop

[hadoop@slave1 ~]$ netstat -utpln

(Not all processes could be identified, non-owned process info

will not be shown, you would have to be root to see it all.)

Active Internet connections (only servers)

Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name

tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN -

tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0:* LISTEN -

tcp 0 0 0.0.0.0:13562 0.0.0.0:* LISTEN 3391/java

tcp 0 0 0.0.0.0:50010 0.0.0.0:* LISTEN 3274/java

tcp 0 0 0.0.0.0:50075 0.0.0.0:* LISTEN 3274/java

tcp 0 0 0.0.0.0:39938 0.0.0.0:* LISTEN 3391/java

tcp 0 0 0.0.0.0:50020 0.0.0.0:* LISTEN 3274/java

tcp 0 0 127.0.0.1:38373 0.0.0.0:* LISTEN 3274/java

tcp 0 0 0.0.0.0:8040 0.0.0.0:* LISTEN 3391/java

tcp 0 0 0.0.0.0:8042 0.0.0.0:* LISTEN 3391/java

[hadoop@slave1 ~]$ jps

3526 Jps

3274 DataNode

3391 NodeManager ##与namenode执行心跳信息的节点进程

网页查看http://master:50070统计hadoop集群的信息；

Hadoop中数据的基本管理：

[hadoop@master ~]$ pwd

/home/hadoop

[hadoop@master ~]$ touch 1.file

[hadoop@master ~]$ ls

1.file

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls file:///home/hadoop/ ##查看本地文件

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls / ##查看hadoop文件

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -mkdir /input1

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -put /home/hadoop/1.file /input1 ##上传本地文件

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /input1

Found 1 items

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2018-05-31 07:38 /input1/1.file

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -cat /input1/1.file ##查看hadoop文件内容

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -cat file:///home/hadoop/1.file ##查看本地文件内容

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -get /input1/1.file /tmp ##下载hadoop文件

[hadoop@master ~]$ ls /tmp/

1.file

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -mkdir /input2

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -mv /input1/1.file /input2/1.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /input2

Found 1 items

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2018-05-31 07:38 /input2/1.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -cp /input2/1.txt /input2/2.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /input2

Found 2 items

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2018-05-31 07:38 /input2/1.txt

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2018-05-31 08:01 /input2/2.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -rm /input2/2.txt ##删除单个文件

18/05/31 08:01:40 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes.

Deleted /input2/2.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /input2

Found 1 items

-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2018-05-31 07:38 /input2/1.txt

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -rmr /input2/ ##递归删除目录

rmr: DEPRECATED: Please use 'rm -r' instead.

18/05/31 08:06:23 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes.

Deleted /input2

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /

Found 1 items

drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-05-31 07:58 /input1

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -test -e /input1/ ##查看文件或目录是否存在，存在返回值为0，不存在返回值为1

[hadoop@master ~]$ echo $?

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -test -e /input1/2.file

[hadoop@master ~]$ echo $?

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -du /input1 ##查看目录中文件的所有文件的大小

0 /input1/2.file._COPYING_

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -du -s /input1 ##查看目录本身的大小

0 /input1

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -expunge ##清空回收站

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -chmod 777 /input1

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -chown hadoop:hadoop /input1

[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /

Found 1 items

drwxrwxrwx - hadoop hadoop 0 2018-05-31 07:58 /input1

来源：CSDN

作者：Richardlygo

链接：https://blog.csdn.net/Richardlygo/article/details/82118761

标签

HDFS

Hadoop

MapReduce

分布式存储