分布式文件系统HDFS，大数据存储实战（一）

本文进行了以下工作：

1. OS中建立了两个文件，文件中保存了几组单词。
2. 把这两个文件导入了hadoop自己的文件系统。
3. 介绍删除已导入hadoop的文件和目录的方法，以便万一发生错误时使用。
4. 使用列表命令查看导入的文件和新建的目录。
5. 调用hadoop自带的示例jar包hadoop-0.20.2-example.jar中的程序wordcount，输出结果，以测试本hadoop系统是否可以正常工作。
6. 在OS中查看hadoop所产生的文件。
7. 在web页面中查看系统各状态。 

预备知识

和各种大型关系型数据库（如sql server和oracle等）一样，Hadoop有自己的文件系统，在操作系统中只能看到文件，用文件工具强制打开以后是无法理解的乱码，只能通过Hadoop系统去管理和读取。

所以OS的文件系统和hadoop的文件系统是相互独立的，要用hadoop，需要从OS中把文件导入hadoop系统。 

准备测试文件

OS中hadoop目录下新建input目录，之所以叫input，是因为相对hadoop系统来讲，这个目录是输入目录。

用echo “hello world” >test1.txt的方式，创建两个文件，当然可以用其它任何方式创建文件。结果如图所示：

 

bin/hadoo dfs -put ../input in

-put的意思是把本地的input目录下的文件放到hadoop系统的in目录下。

完成以后可用以下命令查看：

bin/hadoop dfs -ls in/*

效果如上图。意思是：列出in目录下的所有目录及文件

如果要从hadoop中删除一个目录，则使用以下命令

bin/hadoop dfs -rmr 目录名

参数dfs表示对分布式文件系统进行操作，相应的还有jar，表示调用jar包中的程序。

运行java程序，对已配置完成的hadoop系统进行测试

 

运行bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount in out

jar表示运行java程序，一般是一个mapreduce的作业，即提交mapreduce作业。图中的hadoop-0.20.2是hadoop提供的示例jar包，wordcount程序在其中，in指出hadoop系统中的原始数据目录，out是hadoop系统中的输出数据目录，如果不存在，则自动创建。顾名可思义，wordcount是用来统计单词出现次数的程序。

 

bin/hadooop dfs -ls，表示列出根目录的目录列表

bin/hadooop dfs -ls out，表示列出out目录的目录列表

输出后，执行结果放在了part-r-00000文件中，日志放在了_logs目录

hadoop dfs -cat out/part-r-00000

是显示part-r-00000的结果，可以看到

hadood 出现了1次，hello出现了2次，world出现了1次

 

在namenode上可以用localhost:50030，远程可以用IP:50030，如http://192.168.1.8:50030

 

 

最后，再把前面提到的关于hadoop是一个独立的文件系统用实际数据展示一下：

 

可以看到meta是原始数据，不带meta的是数据文件。

这些文件会保存在数据节点（小弟机、slaves）的hdfs-site.xml文件中的fs.data.dir所指向的目录，如/opt/hadoop/data。修改后此值后，master调用bin/stop-all.sh，再调用bin/start-all.sh后完成重新启动后，就能看到新的数据目录。