Hadoop命令实战：创建归档、数据平衡与系统管理

"java大数据案例_2HDFS" 本案例主要涉及Java大数据处理中的Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作，通过一系列Hadoop命令来熟悉和掌握HDFS的基本使用和管理。以下是各步骤的详细解释： 1. **创建归档文件**： 归档文件（Har）是Hadoop中的一个功能，可以将多个HDFS目录或文件打包成一个单一的文件，便于管理和备份。在本例中，我们创建了一个名为ceshi.har的归档文件，包含目录/ceshi中的所有内容，并将其保存在/hartest目录下。使用`hadoop archive -archiveName ceshi.har -p /ceshi /hartest`命令完成此操作。 2. **使用distcp拷贝目录**： `hadoop distcp`命令用于在HDFS之间或者从HDFS到其他文件系统间高效地复制数据。在这个例子中，我们使用`hadoop distcp /ceshi /hartest`将目录/ceshi的内容复制到/hartest，实现了数据的备份。 3. **查看文件系统状态**： 通过`hadoop fsck -openforwrite -files -blocks -locations -racks`命令，可以查看HDFS中写打开的文件、正在被检测的文件、块信息、块位置和机架拓扑结构，这对于监控和调试系统状态非常有用。 4. **执行数据平衡**： `hadoop balancer`命令用于在HDFS集群中均衡数据分布，确保所有DataNode上的存储利用率接近一致。这有助于优化集群性能，避免热点现象。 5. **获取TaskTracker日志级别**： TaskTracker是Hadoop MapReduce早期版本中的一个组件，负责管理JobTracker分配的任务。通过`hadoop daemonlog getlevel master:50030 taskTracker`命令，可以获取指定TaskTracker的日志级别，这对于排查和诊断MapReduce作业的问题非常重要。 6. **设置和退出安全模式**： 安全模式（Safe Mode）是HDFS的一种维护状态，用于确保集群启动时数据完整性。使用`hadoop dfsadmin -safemode enter`命令可将集群设置为安全模式，`hadoop dfsadmin -safemode leave`则用于退出安全模式。 这个案例全面覆盖了HDFS的常用操作，包括文件和目录管理、数据复制、系统状态检查、数据平衡以及日志级别查看和集群管理，对于理解和操作Hadoop环境有极大的帮助。在实际的大数据处理场景中，这些技能是不可或缺的基础。