Hadoop上机实践：HDFS操作与Shell命令

"这篇上机练习是厦门大学《大数据技术原理与应用》课程的一部分，由林子雨教授指导，旨在让学生熟悉Hadoop分布式文件系统HDFS的基本操作。学生需要掌握HDFS在Hadoop架构中的作用，熟练运用Shell命令进行文件系统操作，并了解如何通过Java API与HDFS交互。实验内容包括上传、下载文件，查看文件信息，管理目录，以及执行文件和目录的创建与删除等常见操作。实验平台基于Linux，要求使用Hadoop 1.2.1或更高版本，JDK 1.6及以上，并使用Eclipse作为Java开发环境。" HDFS，全称为Hadoop Distributed File System，是Apache Hadoop项目的核心组件之一，它设计用于存储和处理大规模数据。在Hadoop体系结构中，HDFS扮演着关键的角色，提供高容错性、高可扩展性和高吞吐量的数据访问。其设计原则包括数据的分布式存储、数据冗余以及数据本地化，确保即使在硬件故障的情况下也能保证服务的连续性。 对于HDFS操作，Shell命令是常用且直观的工具。例如，`hdfs dfs -put`用于将本地文件上传到HDFS，`hdfs dfs -get`用于下载HDFS上的文件，`hdfs dfs -cat`可以查看文件内容，而`hdfs dfs -ls`则用于列出目录中的文件和信息。这些命令对于日常管理和维护HDFS至关重要。 此外，熟悉HDFS的Java API对于开发分布式应用程序也是必要的。通过API，开发者可以直接在代码中进行文件操作，如创建、打开、关闭、读取和写入文件，以及管理目录。例如，`FileSystem`类提供了诸如`create()`, `open()`, `exists()`, `mkdirs()`, `delete()`等方法，使得在Java程序中与HDFS的交互变得可能。 本上机练习的作业要求涵盖了HDFS操作的基本技能，包括文件和目录的生命周期管理、元数据查询以及文件内容的处理。学生需要编写程序来实现这些功能，并用Shell命令验证结果。这样的实践有助于加深对HDFS工作原理的理解，提高实际操作能力。 完成这个上机练习后，学生不仅能够熟练掌握HDFS的日常管理，还能具备编写Hadoop MapReduce程序的基础，从而更好地适应大数据处理的挑战。实验报告的提交和评估制度鼓励学生深入理解和应用所学知识，提升其在Hadoop生态系统中的实战技能。