本资源主要介绍了Hadoop集群的一些关键命令操作,适合对大数据处理和分布式计算感兴趣的用户进行学习和实践。Hadoop是一个开源框架,用于处理海量数据,它包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 平台。以下是一些核心命令及其作用:
1. **切换目录**:
- `cd/mnt/hgfs/`: 这个命令用于切换到文件系统的共享目录,可能用于访问集群外部存储。
2. **解压Hadoop安装包**:
- `tar xvfz hadoop.jar`: 解压Hadoop的安装文件,通常在进行安装或升级时使用。
3. **启动Hadoop服务**:
- `./start-all.sh`: 启动Hadoop的所有服务,包括HDFS和MapReduce等组件。
4. **HDFS操作**:
- `hdfs dfs -get`: 从HDFS获取文件或目录到本地。
- `hdfs dfs -ls`: 列出HDFS中的文件和目录。
- `hdfs dfs -text`: 显示文件内容。
- `hdfs dfs -put`: 将本地文件上传到HDFS。
- `hdfs dfs -rmr`: 删除HDFS中的文件或目录。
5. **数据处理与脚本执行**:
- `cat The_Man_of_Property.txt | pythonmap.py | sort-k1`:这个序列是一个数据处理流程,通过管道将文本文件内容传递给Python脚本进行处理,然后排序。
6. **作业管理和监控**:
- `hadoop job kill`: 杀死指定的作业。
- `hadoop fs -put`和`hdfs dfs -rm`: 用于管理HDFS中的文件。
7. **Zookeeper管理**:
- `./ZkServer.sh start`: 启动Zookeeper服务器,这是一个分布式协调服务,对Hadoop集群非常重要。
8. **运行其他工具(如Storm)**:
- `bash run.sh` 或 `bashrun.sh //storm 目录`: 运行特定的脚本,可能用于启动或配置Storm实时流处理系统。
这些命令展示了Hadoop集群的基本操作流程,包括文件系统管理、数据处理、任务调度以及分布式环境下的服务管理。对于学习者来说,理解并熟练掌握这些命令有助于在实际项目中高效地管理和分析大数据。在使用时,请确保权限设置正确,并根据实际情况调整参数。