在成功启动HDFS集群之后，我们就该考虑如何使用HDFS了，这里我们分两块来讲，先说查看HDFS集群状态和常用命令介绍。再讲一下HDFS的工作机制。
一、查看整个HDFS集群状态。我们有两个办法可以查看。
1.使用命令行：
hdfs dfsadmin –report效果如图：
2.Web控制台，打开浏览器输入：
http://namenodeIP:50070/效果如图：
二、常用命令介绍:
1.查看HDFS中的目录信息
hadoop fs –ls /
2.上传文件到hdfs
hadoop fs -put(等于copyFromLocal) filename to /
3.从hdfs下载文件
hadoop fs -get(等于copyToLocal) /filename
4.在hdfs上创建目录
hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd
5.追加一个文件到已经存在的文件末尾
hadoop fs -appendToFile ./filename /filename
6.显示文件内容
hadoop fs -cat /filename
7.显示一个文件的末尾
hadoop fs -tail /filename
8.以字符形式打印一个文件的内容
hadoop fs -text /filename
9.修改文件权限
hadoop fs -chmod 777 /filename
10.从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径
hadoop fs -cp /path /path
11.在hdfs目录中移动文件
hadoop fs -mv /path /path
12.合并下载多个文件
hadoop fs -getmerge /src /dest
13.删除文件或文件夹
hadoop fs -rm -r /filename
14.删除空目录
hadoop fs -rmdir /path
15.统计文件系统的可用空间信息
hadoop fs -df -h /
16.统计文件夹的大小信息
hadoop fs -du -s -h /path
17.统计一个指定目录下的文件节点数量
hadoop fs -count /path
18.设置hdfs中文件的副本数量
hadoop fs -setrep num /filename掌握了这些常用命令，应对一般的操作应该就没有问题了。
三、HDFS的工作机制。
首先介绍一下它的特性：
1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
3. DataNode 负责管理用户的文件数据块
4. 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
HDFS写流程：
1、client跟namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在
2、namenode返回是否可以上传
3、client请求第一个 block该传输到哪些datanode服务器上
4、namenode返回3个datanode服务器ABC
5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端
6、client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
HDFS读流程：
1、client跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
Namenode职责：
1.负责客户端请求的响应
2.元数据的管理（查询，修改）
我们主要说说元数据的管理，namenode对数据的管理采用了三种存储形式：
1.内存元数据(metedata)--内存中有一份完整的元数据
2.磁盘元数据镜像文件（fsimage）--磁盘有一个“准完整”的元数据镜像
3.数据操作日志文件（edits文件）用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志，可通过日志运算出元数据
当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作，操作记录首先被记入edits日志文件中，当客户端操作成功后，相应的元数据会更新到内存meta.data中。
元数据的checkpoint：
每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge，这个过程称为checkpoint。
由于namenode和secondary namenode的工作目录存储结构完全相同，所以，当namenode故障退出需要重新恢复时，可以从secondary namenode的工作目录中将fsimage拷贝到namenode的工作目录，以恢复namenode的元数据
Datanode职责：
1.存储管理用户的文件块数据
2.通过心跳消息机制，定期向namenode汇报自身所持有的block信息
需要注意的是Datanode掉线判断时限参数
datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
