这一小节我们来学习：1.HDFS的设计，2.HDFS常用命令。
客户：帮我保存一下这几天的数据。
程序猿：好嘞，有多大呢？
客户：1T。
程序猿：好没问题，买个硬盘就搞定了。
一个月后…
客户：帮我保存下这几个月的数据。
程序猿：好嘞，这次有多大呢？
客户：1024T。
哇，这么大吗？没有这么大的硬盘买呀，而且好像也没听过一台计算机可以存放1024T的数据。
程序猿：哦，对了我可以部署1024台机器，然后将他们连接起来，让他们的数据可以共享，这不就可以了吗？hh，机智如我。
当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统（Distributed FileSystem）。
Hadoop自带一个称为HDFS的分布式文件系统，即 HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）。有时也称之为DFS，他们是一回事儿，
HDFS的构建思路是这样的：一次写入，多次读取，不可修改，这也是最高效的访问模式。
客户：你把1024台机器都组成了分布式文件系统，我要查数据，下载数据该怎么做呢？
程序猿：我准备了一套专门管理这些数据的工具，叫做namenode，您要查数据直接访问它就可以啦。
HDFS有两类节点用来管理集群的数据，即一个namenode（管理节点）和多个datanode（工作节点）。namenode管理文件系统的命名空间，它维护着系统数及整棵树内所有的文件和目录，这些信息以两个形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文件和编辑日志文件，namenode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但它并不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时根据节点信息重建。
客户端（client）代表用户通过与namenode和datanode交互来访问整个系统。客户端提供一个类似POSIX（可移植操作系统界面）的文件系统结构，因此用户编程时无需知道namenode和datanode也可以实现功能。
datanode是文件系统的工作节点，他们根据需要存储并检索数据块（blocks），并且定期向namenode发送他们所存储的数据块的列表。
客户：听不懂，说人话！
程序猿：额，我们现在将咱们的大数据机房设想成一个大仓库，仓库很大，有一本账单记录着仓库所有货架的商品，每一个货架上都放了很多货物，不过这些货物有一个特点，即大小都一致，并且货架也有一个本货架的清单，记录着本货架的商品，每当货架中的货物有变动，这个清单也会一起变，并且还会记录在主清单中。
在这里，namenode就类似仓库的主账单（保存了所有货物的记录），datanode就像是货架的清单（保存了本货架的物品记录），每个货架上的每一个货物就是数据块，数据块的大小是固定的（默认是128M）。
接下来我们来了解一下一些常用的文件系统操作，例如：读取文件，新建目录，移动文件，删除数据，列出目录，等等。你可以在命令行中输入hadoop fs -help命令读取每个命令的详细帮助文件。
现在请跟着我一起，在Linux环境下对Hadoop进行文件系统操作，来体验一下Hadoop的使用。
新建目录：
在本地和hadoop中分别创建文件夹：
本地创建目录：
hadoop创建目录：
上传文件至dfs：
切换到本地input目录下，创建文件并添加数据：hello hadoop
将该文件上传至hadoop：使用hadoop fs -put <要上传的文件> <hdfs目录>命令
查看上传到HDFS的文件：
移动与删除
列出HDFS中的目录和文件：
将helloworld.txt移动到根目录；
删除helloworld.txt；
hadoop fs -rm 命令只能删除文件或者空文件夹，如果要用这个命令去删除非空文件夹就会非常麻烦。
和Linux中递归删除一致，我们在-rm之后加入一个-r即可，用-rmr也可。
下表列出了Hadoop常用的shell命令，在之后使用的时候可以作为参考。
| 选项名称 | 使用格式 | 含义 |
|---|---|---|
| -ls | -ls <路径> | 查看指定路径的当前目录结构 |
| -lsr | -lsr <路径> | 递归查看指定路径的目录结构 |
| -du | -du <路径> | 统计目录下个文件大小 |
| -dus | -dus <路径> | 汇总统计目录下文件(夹)大小 |
| -count | -count [-q] <路径> | 统计文件(夹)数量 |
| -mv | -mv <源路径> <目的路径> | 移动 |
| -cp | -cp <源路径> <目的路径> | 复制 |
| -rm | -rm [-skipTrash] <路径> | 删除文件/空白文件夹 |
| -rmr | -rmr [-skipTrash] <路径> | 递归删除 |
| -put | -put <多个 linux 上的文件> | 上传文件 |
| -copyFromLocal | -copyFromLocal <多个 linux 上的文件> | 从本地复制 |
| -moveFromLocal | -moveFromLocal <多个 linux 上的文件> | 从本地移动 |
| -getmerge | -getmerge <源路径> | 合并到本地 |
| -cat | -cat | 查看文件内容 |
| -text | -text | 查看文件内容 |
| -copyToLocal | -copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] [hdfs 源路径] [linux 目的路径] | 从HDFS复制到本地 |
| -moveToLocal | -moveToLocal [-crc] | 从HDFS移动到本地 |
| -mkdir | -mkdir | 创建空白文件夹 |
| -setrep | -setrep [-R] [-w] <副本数> <路径> | 修改副本数量 |
| -touchz | -touchz <文件路径> | 创建空白文件 |
在命令行中启动Hadoop，进行如下操作。
- 在HDFS中创建/usr/output/文件夹；
- 在本地创建hello.txt文件并添加内容：“HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。”；
- 将hello.txt上传至HDFS的/usr/output/目录下；
- 删除HDFS的/user/hadoop目录；
- 将Hadoop上的文件hello.txt从HDFS复制到本地/usr/local目录。
未完待续…
