Hadoop基础知识与命令详解：从HDFS到MapReduce与YARN

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于分布式存储和计算大规模数据。本文将详细介绍Hadoop的基本知识，包括其核心组件、命令行工具HDFSShell的使用以及MapReduce和YARN的重要角色。 首先，Hadoop的分布式文件系统（HDFS）是其基石。HDFSShell是一个用于与HDFS交互的工具，它提供了多种命令来操作文件系统。例如： 1. `hadoopfs-mkdir [-p]`：用于创建文件或目录，`-p`标志允许创建嵌套目录。 2. `hadoopfs-ls` 和 `-h`、`-R`：分别用于查看文件列表，`-h`提供人性化的文件大小显示，`-R`实现递归查看目录结构。 3. `hadoopfs-put`：用于将本地文件上传到HDFS，`-f`强制覆盖目标文件，`-p`保留属性信息。 4. `hadoopfs-cat/tail`：分别用于查看文件内容，对大文件需谨慎操作。 5. `hadoopfs-get`：下载HDFS文件，同样支持覆盖和属性保留选项。 6. `hadoopfs-cp`：复制文件或目录，`-f`强制覆盖。 7. `hadoopfs-appendToFile`：追加数据到HDFS文件，适合小文件合并。 8. `hadoopfs-mv`：移动或重命名文件，将文件移到指定目录。 在Hadoop的架构中，NameNode是关键角色，它是HDFS的单一命名入口，负责存储元数据，如文件路径和属性。它通过内存和磁盘文件备份确保数据的高可用性。DataNode则是实际存储数据的节点，它们与NameNode协作，维护数据块的分布和副本。 SecondaryNameNode作为辅助角色，定期从主NameNode同步元数据，执行合并操作，降低主节点的压力。此外，YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是Hadoop的资源管理和调度服务，它为上层应用程序提供统一的资源抽象，使得Hadoop能够支持多种计算任务，包括MapReduce，这是一种并行计算模型，用于处理大量数据。 MapReduce的工作流程通常包括两个主要阶段：Map阶段，将输入数据划分为小块并进行本地处理；Reduce阶段，对处理后的数据进行汇总。而YARN则负责资源的分配和调度，使得这些MapReduce任务能够在集群的不同节点上高效运行。 Hadoop是一个强大的大数据处理平台，HDFS提供可靠的大规模存储，而MapReduce和YARN则提供了计算能力。理解这些基础知识对于有效使用Hadoop进行数据处理和分析至关重要。