hdfs常用命令 hdfs相关的shell命令

hadoop常用shell命令怎么用

使用Shell将文件上传到另一个服务器，可以通过SFTP协议、Zmodem协议以及Hadoop文件系统命令（适用于HDFS环境）等方式实现。 使用SFTP协议 Xshell工具：Xshell是一个功能强大的远程连接工具，支持SFTP（SSH文件传输协议）。用户可以通过Xshell的SFTP窗口直接拖拽文件到远程服务器，操作简便直观。

步骤：首先，在IntelliJ IDEA（Idea）中创建一个Maven工程，并在pom.xml中添加Hadoop相关的依赖。接着，配置HDFS的默认FS地址，创建FileSystem对象，打开文件并使用IOUtils将文件内容复制到控制台。注意事项：此方法需要一定的Java编程基础，并且需要确保Hadoop环境已经正确配置。

SSH设置需要在集群上做不同的操作，如启动，停止，分布式守护shell操作。认证不同的Hadoop用户，需要一种用于Hadoop用户提供的公钥/私钥对，并用不同的用户共享。下面的命令用于生成使用SSH键值对。复制公钥形成 id_rsa.pub 到authorized_keys 文件中，并提供拥有者具有authorized_keys文件的读写权限。

在Hadoop中，经常看到-fs和-dfs的命令。例如，使用hadoop fs和hadoop dfs进行文件系统的操作。通过查看Hadoop的源代码，可以发现hadoop fs和hadoop dfs的功能是相同的。

基本概述 Hadoop的命令位于${HADOOP_HOME}/bin、${HADOOP_HOME}/sbin、${HADOOP_HOME}/libexec下面。包含了Linux的shell脚本和windows的批处理文件。本文主要解析linux下的shell脚本。

可以是基于用户的（比如用户根目录下的.bashrc文件）也可以是root权限的（root用户根目录下的.profile文件）-input，-output这是都是执行hadoop命令的参数。

学习数据分析都需要哪些基础?

1、学习数据分析需要掌握统计知识、编程语言、Linux系统操作、数据库技术、大数据架构及机器学习等多方面的基础，以下为详细说明：统计知识基础概率论与数理统计：需掌握基本概念（如均值、方差、标准差）及核心理论（概率分布、假设检验），这是理解数据分布特征和验证分析结果的基础。

2、数据分析新手入门需要学习以下关键内容：统计学基础 描述统计：学习如何计算均值、标准差等统计量，以绘制数据的基本画像，理解数据的分布特征。概率分布：掌握常见的概率分布类型，如正态分布、二项分布等，用于预测业务风险。

3、理论基础：数据分析离不开坚实的数学基础，特别是概率论与数理统计、线性代数、离散数学等。这些学科为数据分析提供了必要的理论支撑和计算方法。概率论与数理统计：包括概率计算、回归分析、泊松分布、正态分布、置信区间、假设检验等知识点，这些在数据分析中被广泛应用。

HDFS重要概念

1、HDFS（Hadoop Distributed File System）的重要概念主要包括以下几个方面： 典型的Master/slave架构 HDFS采用典型的Master/slave架构，主要由两个NameNode和多个DataNode组成。

2、HDFS的基本概念 HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于部署在低廉的硬件上。它提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了POSIX的要求，以流的形式访问数据，这意味着HDFS适用于一次写入、多次读取的场景。

3、HDFS是Hadoop生态系统中的重要组成部分，为现代大数据处理和云计算环境提供了一种高效、可靠的方式来管理和处理大规模的分布式数据。

4、HDFS是Hadoop分布式文件系统。以下是关于HDFS的详细解释：基本概念：HDFS采用主从架构，由一个NameNode和若干个DataNode组成。NameNode负责管理文件和目录的元数据。DataNode负责实际存储数据。特点：高容错性：设计之初就考虑到了硬件故障的问题，即使在部分节点失效的情况下，整个系统仍然可以持续工作。

5、HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一种分布式文件系统。下面详细介绍HDFS的概念和特点。定义与概述 HDFS是专为大数据存储而设计的分布式文件系统，它能够存储大量的数据并能够以流式的方式访问这些数据。其核心设计目标是高容错、流式数据访问以及大规模数据存储。

hbase怎么查看表数据

使用HBase Shell HBase Shell是HBase提供的一个命令行工具，用于与HBase集群进行交互。通过HBase Shell，你可以执行各种命令来查看表数据。扫描表：使用scan命令可以扫描整个表或指定列族的数据。例如，scan table_name会扫描并显示指定表的所有数据。

在HBase 3的Shell中，进行条件查询主要使用的是scan命令。以下是关于如何使用scan命令进行条件查询的详细解查询整表数据：使用scan 表名命令可以查询整个表的数据。这是最基本的查询方式，不设置任何条件，返回表中的所有数据。

查询数据 根据行键创建Get对象。 通过HBase连接对象的getTable方法获取表对象，然后调用get方法根据行键查询数据。 删除数据 使用Delete对象指定要删除数据的行键，以及可选的列族和列限定符。 通过HBase连接对象的getTable方法获取表对象，然后调用delete方法删除数据。

- 实现步骤包括：初始化HBase连接、创建`Admin`对象、定义表名与属性、调用`createTable`方法完成创建。 **删除表**：- 通过`Admin`对象调用`disableTable`与`deleteTable`方法分别禁用并最终删除表。CRUD操作 - **put**：使用`Put`对象添加数据至指定位置。- **get**：根据`RowKey`查询数据。

HDFS文件

1、在控制台查看HDFS文件内容，可以通过以下几种方法：使用Hadoop API：步骤：首先，在IntelliJ IDEA（Idea）中创建一个Maven工程，并在pom.xml中添加Hadoop相关的依赖。接着，配置HDFS的默认FS地址，创建FileSystem对象，打开文件并使用IOUtils将文件内容复制到控制台。

2、在HDFS中，每个block、文件或目录在NameNode内存中均以对象的形式存储，每个对象大约占用150byte。当存在大量小文件时，每个小文件可能占用一个或多个block（尽管通常是一个），这会导致NameNode需要存储大量的对象，从而占用大量内存。

3、数据写入完成：最终，客户端将剩余数据包写入全部磁盘，关闭数据管道，并通知NameNode文件写操作已完成。NameNode更新文件的元数据，表示文件已成功写入。这个流程确保了HDFS文件系统中文件写入的可靠性、高效性和容错性。

4、HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop中的分布式文件系统，它是大数据存储的基础。以下是对HDFS的详细解析：HDFS的基本概念 HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于部署在低廉的硬件上。它提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。

5、而HDFS为了规避GFS的复杂度进行了简化，只允许一次打开并追加数据，客户端先把所有数据写入本地的临时文件中，等到数据量达到一个Chunk的大小，请求HDFS Master分配工作机及Chunk编号，将一个Chunk的数据一次性写入HDFS文件。