在 HDFS 目录下创建 /opt/result 文件夹，并创建空文件 result.txt

好的，您可以使用以下命令来完成您的要求：

1. 创建 /opt/result 文件夹：

hdfs dfs -mkdir /opt/result

2. 创建空文件 result.txt：

hdfs dfs -touchz /opt/result/result.txt

这样，/opt/result 文件夹就被创建了，并在其中创建了一个空的 result.txt 文件。

相关问题

/opt/h3c/hdfs/bin/hdfs namenode -format -force 适配python3

这是一个 Hadoop 命令，可以在 Python 3 中通过 `subprocess` 模块来执行。示例代码如下：

import subprocess

cmd = ['/opt/h3c/hdfs/bin/hdfs', 'namenode', '-format', '-force']
result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
print(result.stdout.decode('utf-8'))
print(result.stderr.decode('utf-8'))

其中，`subprocess.run()` 函数用于执行命令，并返回执行结果。`stdout=subprocess.PIPE` 表示将标准输出重定向到管道，`stderr=subprocess.PIPE` 表示将标准错误输出重定向到管道。`result.stdout.decode('utf-8')` 和 `result.stderr.decode('utf-8')` 分别用于获取标准输出和标准错误输出的内容。

大数据实验三hdfs操作方法和基础编程实验的实验结果和结论

实验三：HDFS操作方法和基础编程实验

1. 实验目的

了解HDFS的基本操作方法和基础编程实验，掌握Hadoop文件系统的操作。

2. 实验环境

- 操作系统：Windows 10
- 虚拟机软件：VMware Workstation 15 Pro
- 虚拟机操作系统：CentOS 7
- Hadoop版本：2.7.7

3. 实验步骤

3.1 HDFS操作方法

3.1.1 启动HDFS服务

在CentOS 7中打开终端，输入以下命令启动HDFS服务：

start-dfs.sh

3.1.2 创建文件夹

HDFS中的文件夹称为目录，使用以下命令在HDFS中创建一个目录：

hadoop fs -mkdir /test

3.1.3 上传文件

使用以下命令将本地文件上传到HDFS中的目录：

hadoop fs -put /opt/test.txt /test

3.1.4 下载文件

使用以下命令将HDFS中的文件下载到本地：

hadoop fs -get /test/test.txt /opt

3.1.5 查看文件

使用以下命令查看HDFS中的文件：

hadoop fs -ls /test

3.1.6 删除文件

使用以下命令删除HDFS中的文件：

hadoop fs -rm /test/test.txt

3.2 基础编程实验

3.2.1 实验要求

编程实现一个完整的Hadoop MapReduce程序，实现词频统计功能。

3.2.2 实验步骤

3.2.2.1 编写Mapper类

在Eclipse中新建一个Java项目，创建Mapper类，代码如下：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

3.2.2.2 编写Reducer类

创建Reducer类，代码如下：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

3.2.2.3 编写Driver类

创建Driver类，代码如下：

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

3.2.2.4 打包

右键项目，选择Export，选择JAR file，点击Next，选择要导出的项目和要导出的类，点击Next，选择要导出的JAR文件路径和文件名，点击Finish，即可生成JAR文件。

3.2.2.5 运行

使用以下命令在Hadoop集群上运行程序：

hadoop jar /opt/wordcount.jar WordCount /input /output

其中，/input是输入文件所在的目录，/output是输出文件所在的目录。

4. 实验结果与结论

经过以上步骤，我们可以成功地完成HDFS操作方法和基础编程实验，从而掌握了Hadoop文件系统的操作。同时，我们还通过编写MapReduce程序实现了词频统计功能，进一步加深了对Hadoop的理解和应用。