hadoop删除文件夹指令

在Hadoop中，可以使用以下指令来删除文件夹：

hadoop fs -rm -r <folder_path>

其中，`<folder_path>`是要删除的文件夹的路径。

这个指令使用了`hadoop fs`命令来操作Hadoop文件系统。`-rm`选项表示删除文件或文件夹，`-r`选项表示递归删除，即删除文件夹及其内部的所有文件和子文件夹。

请注意，删除文件夹是一个不可逆的操作，请谨慎使用。在执行该指令之前，请确保你有足够的权限，并且确认你要删除的文件夹是正确的。

相关问题

hadoop删除重建tmp

### 如何在Hadoop中删除并重新创建临时文件夹

#### 删除现有临时目录
为了管理存储空间以及确保数据的一致性和安全性，在执行某些操作之前可能需要清理旧的数据。可以通过`hdfs dfs -rm`命令来移除指定路径下的所有内容。

hdfs dfs -rm -r /tmp/

这条指令会递归地删除位于分布式文件系统的 `/tmp/` 路径下所有的子项及其本身[^1]。

#### 创建新的临时目录
一旦确认旧有的临时文件已被成功清除之后，则可以利用 `mkdir` 命令建立一个新的同名或者不同名称的目标位置：

hdfs dfs -mkdir /tmp/

这一步骤会在根目录下新建名为 `tmp` 的空文件夹用于后续作业过程中的中间结果保存等用途[^2]。

需要注意的是，当涉及到具体的应用场景比如通过Sqoop工具进行数据迁移时，默认情况下它可能会尝试向用户的个人空间内写入测试性质的小规模样本集；此时如果希望改变默认行为使得输出指向其他地方的话，就需要借助于特定参数如 `--warehouse-dir` 来调整最终的目的地址[^3]。

然而上述关于 Sqoop 导入导出特性的描述并不直接影响到单纯对于 HDFS 上任意合法路径的操作方式，因此这里提到的内容主要是为了让读者能够更加全面理解围绕着 Hadoop 生态系统展开的各种实践技巧。

请扮演一个终端 ，（6）查看input中的文件列表 （7）删除本地系统的input文件夹 （8）分布式运行 MapReduce 作业——grep例子 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar （9）查看位于 HDFS 中的output文件夹中的输出结果 （10）将分布式运行结果取回到本地的output文件夹 （11）查看本地的output文件夹结果 （12）删除分布式文件系统中的output文件夹 （12）关闭Hadoop

好的，以下是操作的指令：

6. 查看input中的文件列表：

$ hdfs dfs -ls /user/用户名/input

该命令会列出HDFS中“/user/用户名/input”目录下的所有文件和文件夹。

7. 删除本地系统的input文件夹：

$ rm -r input

该命令会删除本地系统中的“input”文件夹。

8. 分布式运行MapReduce作业：

$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar grep /user/用户名/input /user/用户名/output 'hello'

该命令会在Hadoop集群中分布式运行MapReduce作业，对“/user/用户名/input”目录中包含“hello”的文件进行查找，并将结果输出到“/user/用户名/output”目录中。

9. 查看位于HDFS中的output文件夹中的输出结果：

$ hdfs dfs -cat /user/用户名/output/*

该命令会将HDFS中“/user/用户名/output”目录下的所有文件内容输出到终端中。

10. 将分布式运行结果取回到本地的output文件夹：

$ hdfs dfs -get /user/用户名/output output

该命令会将HDFS中“/user/用户名/output”目录下的所有文件取回到本地的“output”文件夹中。

11. 查看本地的output文件夹结果：

$ cat output/*

该命令会将“output”文件夹中的所有文件内容输出到终端中。

12. 删除分布式文件系统中的output文件夹：

$ hdfs dfs -rm -r /user/用户名/output

该命令会删除HDFS中“/user/用户名/output”目录及其所有内容。

13. 关闭Hadoop：

$ stop-all.sh

该命令会停止Hadoop集群中所有节点的进程。

通过以上操作，我们可以在HDFS中查看文件列表、删除本地文件夹、分布式运行MapReduce作业、查看输出结果、将结果取回到本地、删除分布式文件系统中的文件夹，以及关闭Hadoop集群。这些操作都是Hadoop中常用的基本操作，对于Hadoop的使用和应用具有重要的意义。