Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)，它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序，那么在實際應用中我們如何來操作使用呢？

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一、HDFS操作方式：

1、命令行操作

–FsShell：
$ hdfs dfs

2、其他的計算框架-如spark

通過URI，比如： hdfs://nnhost:port/file…，調用HDFS的協(xié)議、主機、端口或者對外提供的服務媒、以及文件，在spark的程序中實現(xiàn)對HDFS的訪問。

3、其他程序：

（1）Java的API，借助于其他的一些計算框架或者分析工具都可以訪問HDFS，如Sqoop加載數據到HDFS，F(xiàn)lume加載日志到HDFS，Impala基于HDFS進行查詢

（2）REST API：通過HTP的方式訪問HDFS。

二、重點關注HDFS命令行的方式：

   （1）從本地磁盤拷貝文件foo.txt到HDFS的用戶目錄

–文件將會拷貝到/user/username/foo.txt

（2）獲取用戶home目錄的目錄列表

（3）獲取HDFS的根目錄

（4）顯示HDFS文件/user/fred/bar.txt內容

（5）拷貝文件到本地磁盤，命名為baz.txt

（6）在用戶home目錄下創(chuàng)建input目錄

    （7）刪除input_old目錄和所有里面的內容

三、通過HUe進行操作。

通過File Browser可以瀏覽和管理HDFS的目錄和文件,也可以創(chuàng)建、移動、重命名、修改、上傳、下載和刪除目錄和文件,以及查看文件內容

四、HDFS推薦

HDFS是所有數據的倉庫，在使用HDFS的時候應該對其目錄（如日志目錄、數據目錄）進行合理地規(guī)劃和組織。最佳實踐方式是定義標準目錄結構以及把階段臨時的數據分開。規(guī)劃示例如下：

（1）/user-用戶目錄，存放屬于個別用戶的數據和配置信息

（2）/etl-ETL階段的數據

（3）/tmp-臨時生成的用戶在用戶間共享的數據

（4）/data-整個組織用來分析的和處理的數據集

（5）/app-非數據文件，比如：配置文件，JAR文件，SQL文件等

   掌握以上四步對于應用HDFS有著重要的作用和意義，但是大家應該根據自己的情況循序漸進，注重實踐，才可以不斷取得進步。我平時喜歡找一些案例進行分析，從而鍛煉提升自己的技能，這個比較喜歡“大數據cn ”這個微信服務平臺。但是真知更多源于實踐，只有學習和了解他人的經驗，才可以走的更高更遠，我愛關注微信訂閱號“大數據時代學習中心”，研究各位數據大牛的經驗分享，對于促進我個人的技術成長有著非凡的意義。

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當前名稱：Hadoop核心組件：四步通曉HDFS-創(chuàng)新互聯(lián)
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