centos删除某个远程hdfs路径下的某个压缩文件

你可以使用hdfs dfs -rm命令来删除某个远程HDFS路径下的某个压缩文件。

具体操作步骤如下：

1. 连接到远程HDFS：

   hdfs dfs -ls hdfs://<remote_host>:<remote_port>/

2. 找到要删除的压缩文件的路径和名称。

3. 使用以下命令来删除该文件：

   hdfs dfs -rm hdfs://<remote_host>:<remote_port>/<path>/<filename>.<extension>

其中，<remote_host>是远程HDFS的主机名，<remote_port>是远程HDFS的端口号，<path>是文件所在的路径，<filename>是要删除的文件名，<extension>是文件的扩展名。

例如，如果要删除远程HDFS上的 /user/data 目录下的 data.tar.gz 文件，命令应该是：

   hdfs dfs -rm hdfs://<remote_host>:<remote_port>/user/data/data.tar.gz

注意：删除操作是不可逆的，请谨慎操作。

相关问题

centos上传某个压缩文件到指定的远程hdfs路径下

要将本地压缩文件上传到 HDFS 上的指定路径，您可以使用 `hdfs dfs` 命令和 `hadoop fs` 命令。这里以 `hdfs dfs` 命令为例，具体步骤如下：

1. 将本地压缩文件上传到 HDFS 上的指定路径，可以使用以下命令：

   hdfs dfs -put /path/to/local/file.tar.gz /path/to/hdfs/directory

其中，`/path/to/local/file.tar.gz` 是本地压缩文件的路径，`/path/to/hdfs/directory` 是要上传到的 HDFS 目录的路径。

2. 解压缩 HDFS 上的文件，可以使用以下命令：

   hdfs dfs -mkdir /path/to/hdfs/extracted_files
   hdfs dfs -tar -xvf /path/to/hdfs/file.tar.gz -C /path/to/hdfs/extracted_files

其中，`/path/to/hdfs/extracted_files` 是要将文件解压到的 HDFS 目录的路径。

上述命令会先创建一个空目录 `/path/to/hdfs/extracted_files`，然后将 HDFS 上的压缩文件 `/path/to/hdfs/file.tar.gz` 解压到该目录中。

需要注意的是，如果上传的是一个大文件，可能需要一定的时间才能完成上传操作。另外，上传和解压缩过程中需要对 HDFS 有写权限，如果没有足够的权限，会提示权限不足的错误信息。

docker 安装hdfs hive

### 如何在 Docker 中安装配置 HDFS 和 Hive

#### 构建 CentOS 镜像并设置基础环境
为了确保后续操作顺利，在开始前需创建一个适合运行 Hadoop 及其生态系统的 CentOS 基础镜像。这一步骤涉及下载官方 CentOS 镜像，并对其进行必要的定制化调整，比如更新软件源、安装常用工具等。

docker pull centos:latest

接着基于此镜像创建一个新的容器用于进一步的操作：

docker run -dit --name hadoop-base centos /bin/bash

进入该容器内部继续完成剩余初始化工作：

docker exec -it hadoop-base bash

#### 安装 Java 环境
由于 Hadoop 是由 Java 编写的，因此需要预先准备好 JDK 或 JRE 的支持。可以通过 yum 来快速实现这一点：

yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 -y

验证安装成功与否可通过 `java -version` 命令来确认版本号显示正常[^3]。

#### 下载与解压 Apache Hadoop 软件包
访问官方网站获取最新稳定版的 Hadoop 发行版压缩文件，并将其放置于合适的位置进行解压缩处理：

cd /opt/
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar zxvf hadoop-3.3.1.tar.gz
ln -s hadoop-3.3.1/ hadoop
export PATH=$PATH:/opt/hadoop/bin
source ~/.bashrc

上述命令会将 Hadoop 放置于 `/opt/hadoop` 目录下以便管理和调用。

#### 修改核心配置文件
编辑位于 `${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml` 文件中的参数设定如下所示：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

对于 hdfs-site.xml 则应包含 NameNode 数据存储路径等相关定义：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/data/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/data/datanode</value>
    </property>
</configuration>

这些更改有助于指定集群内各节点间通信协议及数据保存位置等重要细节。

#### 初始化 HDFS 并启动服务
首次使用之前要先格式化 NameNode 才能正常使用整个分布式文件系统功能；之后就可以通过特定脚本来激活所有组件了：

hdfs namenode -format
start-dfs.sh
jps # 检查进程状态以确保一切就绪

此时应该能看到类似于 SecondaryNameNode, DataNode 以及 NameNode 的活动记录说明 HDFS 已经被正确设置了。

#### 准备 MySQL 作为 Metastore 存储引擎
考虑到性能优化方面的需求，推荐采用关系型数据库管理系统 (RDBMS) 来充当 Hive 表结构信息仓库的角色——这里选用的是开源免费方案之一即 MySQL Server。同样地，也得先把对应的客户端库引入进来才能让两者之间建立起有效的连接桥梁：

CREATE DATABASE metastore;
GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;

以上 SQL 片段是在 MySQL 终端里执行用来新建专门服务于 Hive Metadata Storage 的独立 schema 同时赋予适当权限给远程用户访问权利[^2]。

#### 设置 Hive 环境变量
为了让 Shell 提示符能够识别 hive 命令，则有必要把它的可执行文件所在目录加入到全局搜索路径列表当中去：

echo "export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\${HIVE_HOME}/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

此处假设已提前上传好 tarball 形式的 Hive 发布档至宿主机某处待命解压展开成最终形态供实际应用调用了。

#### 更新 Hive Site Configuration File
最后但并非最不重要的环节就是针对 hive-site.xml 加入指向外部 RDBMS 实例的关键属性项：

<configuration>
    ...
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://host.docker.internal/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hive</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>password</value>
    </property>
    ...
</configuration>

请注意这里的 host.docker.internal 地址仅适用于 Mac OS X/Linux 上面运行着 Docker Desktop Edition 的情况；如果是 Windows 用户则可能需要用 localhost 替代之[^4]。

#### 测试 HiveServer2 是否可以正常运作
当所有的准备工作都完成后便可以直接尝试发起查询请求看看能否得到预期的结果反馈回来证明整体架构搭建无误：

beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/default -n root
!connect jdbc:hive2://localhost:10000/default

如果 Beeline CLI 成功连上了目标服务器并且返回了一个新的交互界面等待输入指令的话就意味着大功告成了！