hadoop中一些常用的命令介绍

关闭Hadoop
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/stop-all.sh
文件操作
Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。

查看文件列表
查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron
这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。
我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron

创建文件目录
查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir

删除文件
删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete
删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs -rmr /user/admin/aaron

上传文件
上传一个本机/home/admin/newFile的文件到hdfs中/user/admin/aaron目录下
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs –put /home/admin/newFile /user/admin/aaron/

下载文件
下载hdfs中/user/admin/aaron目录下的newFile文件到本机/home/admin/newFile中
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs –get /user/admin/aaron/newFile /home/admin/newFile

查看文件
我们可以直接在hdfs中直接查看文件，功能与类是cat类似
查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的newFile文件
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop fs –cat /home/admin/newFile

MapReduce Job操作
提交MapReduce Job
原则上说，Hadoop所有的MapReduce Job都是一个jar包。
运行一个/home/admin/hadoop/job.jar的MapReduce Job
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop jar /home/admin/hadoop/job.jar [jobMainClass] [jobArgs]

杀死某个正在运行的Job
假设Job_Id为：job_201005310937_0053
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop job -kill job_201005310937_0053

更多Hadoop的命令
上面介绍的这些Hadoop的操作命令是我们最常用的。如果你希望了解更多，可以按照如下的方式获取命令的说明信息。
1.进入HADOOP_HOME目录。
2.执行sh bin/hadoop
我们可以看到更多命令的说明信息：

代码如下:

Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND
where COMMAND is one of:
namenode -format format the DFS filesystem
secondarynamenode run the DFS secondary namenode
namenode run the DFS namenode
datanode run a DFS datanode
dfsadmin run a DFS admin client
fsck run a DFS filesystem checking utility
fs run a generic filesystem user client
balancer run a cluster balancing utility
jobtracker run the MapReduce job Tracker node
pipes run a Pipes job
tasktracker run a MapReduce task Tracker node
job manipulate MapReduce jobs
queue get information regarding JobQueues
version print the version
jar run a jar file
distcp copy file or directories recursively
archive -archiveName NAME * create a hadoop archive
daemonlog get/set the log level for each daemon
or
CLASSNAME run the class named CLASSNAME
Most commands print help when invoked w/o parameters.