hadoop .将Finalshell中的/export/data中的data1.tsv文件上传到/people/data目录中

在Hadoop环境下，如果你想将Finalshell中的`/export/data/data1.tsv`文件上传到`/people/data`目录中，你需要通过Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来操作。以下是基本步骤：

1. 首先，确保你已经登录到了Hadoop集群，可以通过SSH连接到一个Hadoop节点，比如NameNode。

2. 使用Hadoop的fs命令行工具，比如`hadoop fs`，来上传文件。如果你在本地机器上运行Hadoop CLI，可以这样操作：

hadoop fs -put /path/to/local/file/data1.tsv /people/data/

这里的`/path/to/local/file`是你本地`data1.tsv`文件的实际路径。

3. 如果你的Hadoop客户端不在集群的某个节点上，你可能需要设置好Hadoop的配置，包括HDFS地址(`dfs.namenode.rpc-address`)和web端口(`dfs.webhdfs.enabled`)，才能通过webhdfs API来上传文件。

注意，上传前确保目标目录`/people/data`已经存在，如果没有，你需要先创建它。此外，上传大文件时可能会涉及块复制和数据校验，Hadoop会自动处理这些过程。

相关问题

在hadoop01主节点中/export/data目录下创建word.txt文件

在Hadoop集群的主节点上，通常不会直接通过命令行在`/export/data`目录下创建Word.txt文件，因为这个操作更偏向于Linux文件系统管理。不过，如果你想在Hadoop环境下模拟这个过程，可以按照以下步骤：

1. **登录到Hadoop主节点**：首先需要SSH连接到运行Hadoop守护进程（如NameNode和TaskTracker）的服务器。

2. **切换至目标目录**：进入`/export/data`目录：

   cd /export/data

3. **创建文件**：然后使用文本编辑器（如`nano`, `vim`, 或者`echo`命令）创建一个新的Word.txt文件，例如：

   echo "Hello World!" > word.txt

或者使用cat命令追加内容：

   cat >> word.txt << EOF
   这是一个新的文本行。
   EOF

4. **检查文件**：确认文件已经创建并保存：

   ls -l

请注意，实际的Hadoop环境可能会限制对这个目录的操作权限，特别是如果它用于存储分布式文件系统HDFS的数据。如果你是在做实验或者测试，并且有足够的权限，上述步骤应该可行。

hadoop jar /usr/local/src/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount ~/input/data.txt ~/output

好的，Hadoop的命令行工具`hadoop jar`用于执行Hadoop MapReduce任务。在这个例子中：

hadoop jar /usr/local/src/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount ~/input/data.txt ~/output

这个命令的意思是：

1. `/usr/local/src/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar` 是指定的主类路径，即MapReduce示例程序的JAR文件，通常包含wordcount等预打包的MapReduce任务。

2. `wordcount` 是要执行的具体MapReduce任务名，这里是Hadoop自带的一个经典示例，用于计算文本文件中单词的频率。

3. `~/input/data.txt` 是输入数据文件，这是wordcount任务需要读取的数据源，`~` 表示用户的家目录。

4. `~/output` 是输出结果会保存的目录，MapReduce任务完成后，单词及其计数的结果会被写入这里。

运行这个命令，Hadoop会在后台启动一个JobTracker（在Hadoop 2.x之后改名为YARN Resource Manager）来调度和管理MapReduce作业，并从给定的输入文件生成统计结果，存储在指定的输出目录下。