可以利用 HDFS 命令对 HDFS 进行操作。HDFS 有很多用户接口，其中命令行是最基本的，也是所有开发者必须熟悉的。所有命令行均由 bin/hadoop 脚本引发，不指定参数运行 Hadoop 脚本将显示所有命令的描述。若要完整了解 Hadoop 命令，可输入 hadoop fs -help 即可查看所有命令的帮助文件。HDFS 命令的格式如下：
hadoop fs –命令
下面介绍一些常用的 HDFS 命令，如下表所示：
1、创建 HDFS 目录
命令：hadoop fs -mkdir。在 Hadoop 上创建目录与在 Linux 上创建目录类似，根目录用 / 表示。例如，创建 test 目录，打开 bigdata01 节点的终端，输入如下命令：
hadoop fs -mkdir /test
例如，在 test 目录下创建 amo 子目录，命令如下：
hadoop fs -mkdir /test/amo
例如，在 amo 目录下创建 demo 子目录，命令如下：
hadoop fs -mkdir /test/amo/demo
执行结果如下图所示：
说明：在使用 HDFS 命令之前，必须先启动 Hadoop 集群，且命令执行在主节点的终端上。在创建 /test/amo 目录之前，必须先创建 test 目录，不能直接使用 hadoop fs -mkdir /test/amo 命令创建 amo 目录。
2、创建多级 HDFS 目录
当创建目录时，如果要逐级地创建也很麻烦，所以 HDFS 提供了 -p 选项，可以帮助用户一次创建多级目录。例如，创建多级目录 /dir1/dir2/dir3 的命令为：
hadoop fs -mkdir -p /dir1/dir2/dir3
执行结果如下图所示：
3、查看 HDFS 目录
与 Linux 的 ls 命令类似，Hadoop 也有查看文件列表的命令，命令如下：
hadoop fs -ls <args>
其中，<args> 为可选参数。下面介绍查看命令的常用用法。
/ 表示的，查看根目录的命令为：hadoop fs -ls /，执行结果如下图所示：
1、从本地计算机复制文件到 HDFS
从本地计算机(Linux 虚拟机) 复制文件到 HDFS，也可称为上传文件到 HDFS。有两种命令可以使用，一种是 hadoop fs -put，另一种是 hadoop fs -copyFromLocal，在 bigdata01(主) 节点的终端输入如下命令：
hadoop fs -put /root/readme.txt /test/readme.txt
本段代码可以实现将本地 Linux 的文件 /root/readme.txt 上传到 HDFS 的 /test 下，文件名保持为 readme.txt，也可以在复制的时候重新命名文件。也可以不写复制的文件名，直接写要复制到的路径即可，如下所示，表示文件名保持不变。
hadoop fs -put /root/readme.txt /test
注意：在上传文件时，“/root/readme.txt” 该目录下的文件必须存在。查看复制的文件，命令如下：
使用 hadoop fs -copyFromLocal /root/readme.txt /test/readme.txt 也可实现上传文件的功能。
2、强制复制文件
当复制本地文件至 HDFS 目录时，如果文件已经存在，系统会提示 File exists，即文件已经存在，将不会复制，如下图所示：
当文件已经存在时，可以使用 -f 选项(f 是 force，强制)，进行强制复制，命令如下：
hadoop fs -put -f /root/readme.txt /test/readme.txt
3、复制多个文件
可以一次复制多个本地文件到 HDFS 目录，在下面的例子中，实现了复制“/root/readme2.txt” 和 “/root/readme3.txt” 这两个文件到 /test 目录。
hadoop fs -put /root/readme2.txt /root/readme3.txt /test
执行结果如下图所示：
4、复制目录
除了可以复制文件外，还可以复制目录。例如，将本地的目录 “/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/” 到 HDFS 目录 /test，命令如下：
hadoop fs -put /data/soft/hadoop-3.2.0/etc /test
执行结果如下图所示：
从上图中，只看到了 etc 的目录名称，还可以使用 hadoop fs -ls -R /test/etc 命令，来列出 HDFS 目录 /test/etc 下的所有文件。
5、复制并输入
在复制目录时使用到的是 -put 选项，还可以使用 -copyFromLocal 选项。但是两者的不同之处是：-put选项接受 stdin(标准输入)。下面看两个使用 -put 选项接受 stdin 的例子。
(1) 将原本显示在屏幕上的内容存储到 HDFS 文件，命令如下：
echo abd | hadoop fs -put - /test/echoin.txt
其中 echo abc 原本是要指定显示在屏幕上的内容 abc，现在通过 |(pipe 管道) 符号传递给 hadoop 的命令，并且存储到 HDFS 目录下的文件 echoin.txt 中。并列出 /test/echoin.txt 文件的内容，执行结果如下图所示：
(2) 将本地目录的列表存储到 HDFS 文件，命令如下：
ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop | hadoop fs -put - /test/hadoopetc.txt
其中 “ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop” 命令会把本地目录 ls /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop 的列表显示在屏幕上，但是通过后面的 “|” 符号(pipe 管道) 传递给了 Hadoop 命令，所以最后会存储到 HDFS 目录下的 hadoopetc.txt 文件中。列出 /test/hadoopetc.txt 文件的内容，执行结果如下图所示：
6、将 HDFS 上的文件复制到本地计算机
将 HDFS 上的文件复制到本地计算机也称为文件下载。有两种命令可以使用，一种是 hadoop fs -get，另一种是 hadoop fs -copyToLocal，两种的用法相同，语法如下：
hadoop fs -get HDFS路径 本地路径
将 HDFS 的文件复制到本地计算机。首先在本地计算机上创建 localtest 测试目录，命令：mkdir localtest，然后将 HDFS 的文件 /test/hadoopetc.txt，复制到本地计算机的测试目录中 /localtest，命令：hadoop fs -get /test/hadoopetc.txt /root/localtest，最后查看本地 localtest 测试目录内文件和目录，命令：ls /root/localtest/，执行结果如下图所示：
注意：在复制 HDFS 上的文件到本地的时候，此文件必须存在，否则会出现错误。另外，可以在复制文件的时候，重命名文件。
hadoop fs -get /test/hadoopetc.txt /root/localtest/amo.txt
可以使用 hadoop fs -test、hadoop fs-cat、hadoop fs -tail 等不同参数形式查看 HDFS 集群中的文件内容。但是，只有文本文件的内容才可以查看，其他类型的文件则显示乱码。例如，查看 /test/readme.txt 文件，命令如下：
hadoop fs -cat /test/readme.txt
执行结果如下图所示：
hdfs dfs 和 hadoop fs 命令没什么太大的区别，hdfs dfs 格式如下：
使用 hadoop bin 目录的 hdfs 命令，后面指定 dfs，表示是操作分布式文件系统的，这些属于固定格式。如果在 PATH 中配置了 hadoop 的 bin 目录，那么这里可以直接使用 hdfs 就可以了。这里的 xxx 是一个占位符，具体我们想对 hdfs 做什么操作，就可以在这里指定对应的命令了。大多数 hdfs 的命令和对应的 Linux 命令类似。HDFS 的 schema 是 hdfs，authority 是集群中 namenode 所在节点的 ip 和对应的端口号，把 ip 换成主机名也是一样的，path 是我们要操作的文件路径信息。其实后面这一长串内容就是 core-site.xml 配置文件中 fs.defaultFS 属性的值，这个代表的是 HDFS 的地址。说明：scheme://authority / 可以省略。因为 hdfs 在执行的时候会根据 HDOOP_HOME 自动识别配置文件中的 fs.defaultFS 属性。
我们在工作中会遇到一些需求是需要通过代码操作 hdfs 的，下面我们就来看一下如何使用 java 代码操作 hdfs。在具体操作之前需要先明确一下开发环境，代码编辑器使用 idea，当然了 eclipse 也可以，笔者这里的话使用 idea，后续的文章也可能会使用 eclipse。在创建项目的时候创建 maven 项目，使用 maven 来管理依赖，比较方便。把 apache-maven-3.0.5-bin.zip 解压到某一个目录下面，解压之后，建议修改一下 maven 的配置文件，把 maven 仓库的地址修改到其它盘，例如 D 盘，默认是在 C 盘的用户目录下。修改 D:\Program Files\apache-maven-3.0.5-bin\apache-maven-3.0.5\conf 下的 settings.xml 文件，读者根据自己的实际路径进行修改，如下：
这样修改之后，maven 管理的依赖 jar 包都会保存到 D:.m2 目录下了。接下来需要配置 maven 的环境变量，和 Windows 中配置 JAVA_HOME 环境变量是一样的。先在环境变量中配置 M2_HOME=D:\Program Files\apache-maven-3.0.5-bin\apache-maven-3.0.5。然后在 PATH 环境变量中添加 %M2_HOME%\bin 即可。环境变量配置完毕以后，打开 cmd 窗口，输入 mvn 命令，只要能正常执行就说明 Windows 本地的 maven 环境配置好了。
这还没完，还需要在 idea 中指定我们本地的 maven 配置。点击 idea 左上角的 File–>Settings，进入如下界面，搜索 maven，把本地的 maven 添加到这里面即可。
注意：项目创建好以后，在新打开的界面中需要点击右下角的 Enable Auto Import，这样添加到 maven 依赖会自动引入，否则会发现引入依赖了，但是代码中还是识别不了，这个时候还需要手动引入，比较麻烦。
有时候会由于网络原因导致依赖下载失败，默认情况下使用 maven 下载依赖的时候，会到 maven 的官方仓库中去下载，这个官库是国外的网址，所以在国内访问会比较慢。国内有多个 maven 仓库的镜像地址，所以我们可以修改 maven 下载依赖的源地址，改为国内的镜像地址即可。在这以国内阿里云提供的 maven 仓库镜像地址为例，修改 maven 安装目录下 conf 目录中的 settings.xmI 文件,找到里面的 <mirrors> 标签，添加下面内容：
内容：
<mirror>
<id>alimaven</id>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
<mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
ok，项目创建好了以后，就需要引入 hadoop 的依赖了。在这里我们需要引入 hadoop-client 依赖包，到 maven 仓库中去找，添加到 pom.xml 文件中，
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
示例代码如下：
package com.amo.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.FileInputStream;
import java.net.URI;
/**
* Java代码操作HDFS
* 文件操作：上传文件、下载文件、删除文件
* Created by AmoXiang
*/
public class HdfsOp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建一个配置对象
Configuration conf = new Configuration();
//指定HDFS的地址
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000");
//获取操作HDFS的对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
//获取HDFS文件系统的输出流
FSDataOutputStream fos = fileSystem.create(new Path("/winin.txt"));
//获取本地文件的输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\file\\test.txt");
//上传文件：通过工具类把输入流拷贝到输出流里面，实现本地文件上传到HDFS
IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, true);
}
}
执行代码，发现报错，提示权限拒绝，说明 Windows 中的这个用户没有权限向 HDFS 中写入数据。
解决办法有两个：
(1) 去掉 hdfs 的用户权限检验机制，通过在 hdfs-site.xml 中配置 dfs.permissions.enabled 为 false 即可。
(2) 把代码打包到 linux 中执行。
在这里为了在本地测试方便，我们先使用第一种方式。
停止 Hadoop 集群。cd /data/soft/hadoop-3.2.0、sbin/stop-all.sh
修改 hdfs-site.xml 配置文件。注意：集群内所有节点中的配置文件都需要修改，先在 bigdata01 节点上修改，然后再同步到另外两个节点上。vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>bigdata01:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
同步到另外两个节点中。scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata02:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/、scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata03:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/
启动集群：sbin/start-all.sh
重新再执行代码，没有报错，到 hdfs 上查看数据。
在执行代码的时候会发现输出了很多红色的警告信息，虽然不影响代码执行，但是看起来很碍眼，强迫症实在忍不了。如何解决这个问题呢？通过分析错误信息发现第一个是缺少 log4j 的实现类，第二个是缺少 log4j 的配置文件。
pom.xml 中增加 log4j 依赖。
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.10</version>
</dependency>
resources 目录下添加 log4j.properties 文件。在项目的 src\main\resources 目录中添加 log4j.properties。
package com.amo.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
/**
* Java代码操作HDFS
* 文件操作：上传文件、下载文件、删除文件
* Created by AmoXiang
*/
public class HdfsOp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建一个配置对象
Configuration conf = new Configuration();
//指定HDFS的地址
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000");
//获取操作HDFS的对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
// put(fileSystem);
// get(fileSystem);
delete(fileSystem);
}
/**
* 文件上传
*
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void put(FileSystem fileSystem) throws IOException {
//获取HDFS文件系统的输出流
FSDataOutputStream fos = fileSystem.create(new Path("/win_in2.txt"));
//获取本地文件的输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\file\\test.txt");
//上传文件：通过工具类把输入流拷贝到输出流里面，实现本地文件上传到HDFS
IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, true);
}
/**
* 下载文件
*
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void get(FileSystem fileSystem) throws IOException {
//获取HDFS文件系统的输入流
FSDataInputStream fis = fileSystem.open(new Path("/test.txt"));
//获取本地文件的输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:\\file\\test.txt");
//下载文件
IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, true);
}
/**
* 删除文件
*
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void delete(FileSystem fileSystem) throws IOException {
//删除文件，目录也可以删除
//如果要递归删除目录，则第二个参数需要设置为true
//如果是删除文件或者空目录，第二个参数会被忽略
boolean flag = fileSystem.delete(new Path("/win_in2.txt"), true);
if (flag) {
System.out.println("删除成功！");
} else {
System.out.println("删除失败！");
}
}
}
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