Hadoop学习第四天之hadoop命令操作（下）

Hadoop学习第四天之hadoop命令操作（下）

1.   Hadoop dfsadmin #启动dfs admin客户端

-report  #报告当前集群的节点信息

-safemode  enter   #进入安全模式
-safemode  leave   #离开安全模式
-safemode  get    #获取安全模式状态
-safemode  wait   #等待，直到安全模式结束

-saveNamespace  #开启保存命名空间，必须开启安全模式

-refreshNodes  刷新集群的datanode节点
 

-finalizeUpgrade  #升级时先删除现有备份

-upgradeProgress  status  #查询集群升级的状态
-upgradeProgress  details  #查询集群升级的详细状态信息
-upgradeProgress  force  #强制升级

-metesave  <fileName>  #将元信息保存在hdfs上的指定文件中

-refreshServiceAcl 刷新服务的访问控制列表，Namenode将会重新加载访问控制列表

-refreshUserToGroupsMappings  #刷新用户到组的映射关系

-refreshSuperUserGroupsConfiguration  #刷新超级用户代理组的映射

-setQuota <quota>  <dirname>…<dirname>  #为每个目录dirname设置配额，不能在安全模式下

-clrQuota <dirname>…<dirname> #清除每个dirname的配额

-setSpaceQuota <quota> <dirname> …. <dirname> #设置磁盘空间配额

-clrSpaceQuota  <dirname> ….<dirname> #清除磁盘空间配额

- setBalancerBandwidth <bandwidth in bytes per second> #平衡各节点数据的带宽大小。此例设置带宽为500M/s

-help  [cmd] 显示命令的帮助信息

2.   Hadoop  mradmin #启动MapReduce admin客户端

-refreshServiceAcl #刷新服务的访问控制列表，MapReduce重新载入访问控制列表

-refreshQueues  #刷新MapReduce的队列

-refreshUserToGroupsMappings #刷新用户到组的映射关系 

 

-refreshSuperUserGroupsConfiguration #刷新超级用户代理组的映射

-refreshNodes  #刷新tasktrackers节点集群

-safemode  enter #开启MapReduce的安全模式
-safemode leave #离开MapReduce的安全模式
-safemode get  #获取MapReduce的安全模式状态
-safemode wait #等待MapReduce的安全模式结束

-help [cmd] #查看命名的描述
 
3.    hadoop namenode  –format  #Hadoop的namenode节点格式化
4.    hadoop secondary namenode #启动secondarynamenode ，因为secondarynamenode已经启动，需要先关闭后重新启动

5.    hadoop namenode #单独运行dfs的namenode节点，如果节点已经启动，需要先关闭，然后重新启动

6.    hadoop datanode #单独运行dfs的datanode节点，如果节点已经启动，需要先关闭，然后重新启动

 
7.    hadoop fsck  #运行dfs文件系统的检查命令

8.    hadoop  balancer #运行集群的平衡策略

9.    hadoop  fetchdt  # 获取namenode的授权  

 

10.   hadoop  jobtracker #运行MapReduce的jobTracker，如果jobtracker已经启动，会提示地址已经被占用。

11.  hadoop pipes  #运行管道job 
 
12.  hadoop tasktracker  #运行MapReduce的tasktracker 节点，如果当前节点已经启动tasktracker，会提示地址已经被占用

13.  hadoop historyserver  #运行job的历史服务作为一个独立的守护进程

14.  hadoop job  #调整MapReduce的job 

 

15.  hadoop queue #获取job队列的相关信息

16.  hadoop version  #打印版本

17.  hadoop jar <jar> #运行编写好的jar文件
18.  hadoop distcp <srcurl> <desturl>  #复制文件和目录
19.  hadoop archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>*<dest> #创建一个Hadoop的存档