HDFS基础操作指南：创建、管理与API实践

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件，用于在集群环境下存储大量数据。本文档介绍了HDFS的基本操作，以及通过HDFS API进行高级操作的方法。 首先，我们来看一下HDFS的一些基础命令： 1. 创建目录：`bin/hadoopfs-mkdir/zzy`，用于在HDFS上创建新的目录，这对于组织和管理数据非常重要。 2. 删除目录：`bin/hadoopfs-rm-r/zzy`，用于删除指定的目录，包括其内部的所有内容。这需要谨慎操作，因为删除是不可逆的。 3. 上传文件：`bin/hadoopfs-put 源 目标`，将本地文件上传到HDFS的指定路径，便于远程访问和共享。 4. 下载文件：`bin/hadoopfs-get 源 目标`，从HDFS下载文件到本地，适用于数据备份或离线分析。 5. 查看文件内容：`bin/hadoopfs-cat 文件`，用于查看文件的文本内容。 6. 文件详细信息检查：`hdfsfsck 文件名-files-blocks-locations`，可以检查文件的元数据状态，如存储的块位置。 7. 检测数据块丢失：`hdfsfsck -list-corruptfileblocks`，用于诊断和修复数据损坏的情况。 8. 数据节点管理：当Datanode出现问题时，可能需要先删除`current`目录然后进行格式化，以解决加载问题。 9. 修改副本数：`bin/hadoopfs-setrep-wn2/`，允许用户设置文件的复制因子，提高数据冗余和容错性。 接下来，我们转向HDFS API的使用，它提供了更灵活且底层的控制： - 创建HDFS连接：通过`hdfsBuilder`结构体，设置NameNode地址、端口，并配置实现类为`DistributedFileSystem`，然后调用`hdfsBuilderConnect`建立连接。 - 文件操作：使用`hdfsExists`检查文件是否存在，`hdfsListDirectory`获取目录内容，`hdfsOpenFile`打开文件进行读写，最后记得关闭文件和释放资源。 - 流操作：通过`hdfsStreamBuilder`创建文件流，构建`hdfsFile`对象进行高效的数据读取或写入，如`hdfsStreamBuilderBuild`和`hdfsOpenFile`。 HDFS的基本操作涵盖了文件系统管理和数据传输的基本需求，而HDFS API则提供了一种更高级的方式来控制和操作HDFS，适合在开发环境中进行复杂的数据处理和管理。在实际应用中，理解并熟练运用这些工具对于有效地利用Hadoop集群至关重要。