cmd查询Hadoop

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mob649e8154f2e5 2024-10-22 05:18:34 ©著作权

文章标签 Hadoop hadoop Text 文章分类 Hadoop 大数据

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CMD查询Hadoop的全景解读

Hadoop是一种流行的开源框架，主要用于存储和处理海量数据。随着大数据时代的到来，Hadoop的使用愈发广泛。在本文中，我们将探讨如何使用命令行工具（CMD）查询Hadoop相关信息，帮助用户更好地管理和监控Hadoop集群。

Hadoop概述

Hadoop框架的核心组件包括：

Hadoop Distributed File System (HDFS)：用于存储大规模数据。
MapReduce：用于处理和计算数据。
YARN：资源管理系统。

为了与Hadoop集群交互，我们可以使用命令行界面。下文将介绍一些常见的命令。

安装与配置Hadoop

在使用Hadoop之前，首先需要完成安装和配置。以下命令展示了如何在Linux环境中安装Hadoop：

# 下载Hadoop
wget 

# 解压文件
tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz

# 配置环境变量（在~/.bashrc中添加）
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-x.x.x
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

请将x.x.x替换为具体的Hadoop版本。

通过CMD查询Hadoop集群状态

确认Hadoop是否运行，可以使用以下命令：

hadoop dfsadmin -report

该命令会展示HDFS的状态报告，包括：

集群状态
总数据容量
可用容量
副本数等信息

查询HDFS中的文件

我们可以通过命令行来查看HDFS中的文件列表，命令如下：

hadoop fs -ls /

这条命令将列出HDFS根目录下的文件和子目录。如果需要查看特定路径的文件，可以修改路径，如：

hadoop fs -ls /user/yourusername/

文件操作示例

除了查看文件，Hadoop还支持文件的上传和下载，以下是示例命令。

上传文件到HDFS

hadoop fs -put localfile.txt /user/yourusername/

以上命令将本地文件localfile.txt 上传至HDFS的/user/yourusername/目录。

从HDFS下载文件到本地

hadoop fs -get /user/yourusername/localfile.txt ./localcopy.txt

这条命令将HDFS中的文件下载到本地，并命名为localcopy.txt。

查询Hadoop版本

有时候了解当前Hadoop版本很重要，可以使用以下命令：

hadoop version

该命令将输出当前安装的Hadoop版本信息。

监控Hadoop集群资源

YARN作为资源管理器，可以通过命令查询集群资源使用情况：

yarn resourceManager

这个命令将显示YARN资源管理器的状态和资源使用情况。

使用MapReduce进行数据处理

Hadoop的强大功能还包括通过MapReduce进行数据处理。以下是一个简单的MapReduce示例，使用Java编写的WordCount程序。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, new Text("1"));
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        private Text result = new Text();

        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (Text val : values) {
                sum += Integer.parseInt(val.toString());
            }
            result.set(Integer.toString(sum));
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

UML类图

在编写MapReduce程序时，通常需要设计类结构。以下是一个简单的类图：

classDiagram
    class WordCount {
        +main(args: String[])
    }
    class TokenizerMapper {
        +map(key: Object, value: Text, context: Context)
    }
    class IntSumReducer {
        +reduce(key: Text, values: Iterable<Text>, context: Context)
    }
    WordCount --> TokenizerMapper
    WordCount --> IntSumReducer