概述
所有的Hadoop命令都通过bin/hadoop脚本调用。在没有任何参数的情况下,运行Hadoop脚本将打印该命令描述。
[hduser@hadoop3 hadoop-2.4.1]$ bin/hadoop
Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND
where COMMAND is one of:
fs run a generic filesystem user client
version print the version
jar <jar> run a jar file
checknative [-a|-h] check native hadoop and compression libraries availability
distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively
archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>* <dest> create a hadoop archive
classpath prints the class path needed to get the
Hadoop jar and the required libraries
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.
字段 | 描述 |
| 配置文件目录,默认是:${HADOOP_HOME}/conf。 |
| 日志级别,有效的日志级别有:FATAL, ERROR, WARN, INFO, DEBUG, and TRACE. 默认是INFO。 |
通用选项
通用项 | Description |
| 用逗号分隔计算中未归档的文件。 仅仅针对JOB。 |
| 制定应用程序的配置文件Specify an application configuration file. |
| 使用给定的属性值。 |
| 用逗号分隔的文件,拷贝到Map reduce机器,仅仅针对JOB |
| 指定一个ResourceManager. 仅仅针对JOB。 |
| 将用逗号分隔的jar路径包含到classpath中去,仅仅针对JOB。 |
执行所有命令都是通过hadoop shell的命令的,可以分为用户命令和管理员命令。
用户命令
用于Hadoop集群用户命令。
Archive
Hadoop Archive是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档文件格式,它能够将多个小文件打包成一个后缀为.har文件,这样减少Namenode内存使用的同时(减少Namenode内存空间可以参考:Hdfs Federation),仍然允许对文件进行透明的访问。
我们要知道创建Archive文件要消耗和原文件一样多的硬盘空间,并且Archive文件不支持压缩,一旦Archive文件创建了就无法改变。如果要修改Archive文件的内容,就需要重新创建Archive文件。
Hadoop Archive目录包含元数据文件(_index 和 _masterindex)和数据文件(part-*),这个_index文件包含了所有文件的名称和他对应part文件的位置。
(1)怎么使用Archive
使用:
hadoop archive -archiveName name -p <parent> [-r <replication factor>] <src>* <dest>
-archiveName 你需要创建的archive的文件名, 例如:foo.har. 名字应该用*.har后缀。<parent>是指定Archive文件的相对路径,例如:
-p /foo/bar a/b/c e/f/g
这里 /foo/bar是a/b/c和e/f/g两个相对路径的父路径. 注意:Archive是MapReduce创建了。所以要在map reduce集群环境下运行它。
-r 指示所需的复制因子;如果该可选参数未指定,将使用10的复制因子。
例如:将/flume
/data目录下的文件归档到/flume文件夹下的test.har文件:
hadoop archive -archiveName test.har -p /flume/ data/ /flume/
例如:使用通配符,将/user/fish/2015 10,11,12月归档到/user/test33文件夹下:
hadoop archive -archiveName combine.har -p /user/fish2015 1[0-2] /user/test33
例如:不指定归档目录,直接归档parent目录:/user/fish/目录到/user/test33文件夹下:
hadoop archive -archiveName combine.har -p /user/fish /user/test33
例如:归档多个目录,归档/user/fish/目录下的111,222,333目录到/user/test33文件夹下:
hadoop archive -archiveName combine.har -p /user/fish/ 111 222 333 /user/test33
(2)怎么查找Archive文件
[root@hadoopcluster78 bin]# ./hdfs dfs -ls /flume/test.har
Found 4 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2015-09-22 10:43 /flume/test.har/_SUCCESS
-rw-r--r-- 5 root supergroup 541 2015-09-22 10:43 /flume/test.har/_index
-rw-r--r-- 5 root supergroup 23 2015-09-22 10:43 /flume/test.har/_masterindex
-rw-r--r-- 3 root supergroup 3609 2015-09-22 10:43 /flume/test.har/part-0
[root@hadoopcluster78 bin]# ./hdfs dfs -ls har:flume/test.har/data
Found 4 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 779 2015-09-21 19:53 har:///flume/test.har/data/events-.1442836401377
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1155 2015-09-21 19:54 har:///flume/test.har/data/events-.1442836453077
-rw-r--r-- 3 root supergroup 520 2015-09-21 19:55 har:///flume/test.har/data/events-.1442836494183
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1155 2015-09-21 20:08 har:///flume/test.har/data/events-.1442837275306
(3)怎样解压Archive文件
串行解压:
[root@hadoopcluster78 bin]# ./hdfs dfs -cp har:flume/test.har/data /flume/data1
并行解压(Mapreduce),使用DistCp:
[root@hadoopcluster78 bin]# ./hdfs dfs -cp har:flume/test.har/data /flume/data2
checknative
使用: hadoop checknative [-a] [-h]
命令参数 | 描述 |
| 核对所有libraries的可用性 |
| 打印帮助 |
这个命令用来核对可用的本地Code,默认情况下只核对libhadoop的可用性。
[hadoop@hadoopcluster78 bin]$ hadoop checknative
15/08/07 10:48:25 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
15/08/07 10:48:25 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/lib/native/libhadoop.so
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: false
lz4: true revision:99
bzip2: false
classpath
使用: hadoop classpath [--glob |--jar <path> |-h |--help]
命令参数 | 描述 |
| 通配符 |
| |
| 打印帮助信息 |
[hadoop@hadoopcluster78 bin]$ hadoop classpath
/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/etc/hadoop:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/lib/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/hdfs:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/hdfs/lib/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/hdfs/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/yarn/lib/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/yarn/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/mapreduce/*:/home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/contrib/capacity-scheduler/*.jar
credential
使用: hadoop credential <subcommand> [options]
命令参数 | 描述 |
createalias[-providerprovider-path] | 提示证书被存储为指定别名的用户。如果没有-provider选项的话,那么将会默认使用core-site.xml文件中hadoop.security.credential.provider.path项对应的值。 |
deletealias[-providerprovider-path] [-f] | 删除与所提供的别名对应的证书文件。如果没有-provider选项的话,那么将会默认使用core-site.xml文件中hadoop.security.credential.provider.path项对应的值。这项操作需要通过用户的确认,除非使用了-f选项。 |
list [-providerprovider-path] | 列出所有的证书别名。如果没有-provider选项的话,那么将会默认使用core-site.xml文件中hadoop.security.credential.provider.path项对应的值。 |
该命令在凭证提供者内部管理凭证(credentials),密码(passwords)和秘密(secrets)。
Hadoop的CredentialProvider API支持应用程序拆分,并且要求拆分后的应用如何储存所需的密码(passwords)和秘密(secrets)。为了指明一个Provider的位置和类型,需要在core-site.xml添加hadoop.security.credential.provider.path配置项,或者通过指令中-provider命令选项进行设置。Provider路径是一串以逗号分割的URL字符串。这些字符串会说明Provider的类型和位置,举个例子:
user:///,jceks://file/tmp/test.jceks,jceks:/hdfs@nn1.example.com/my/path/test.jceks
指示当前用户的凭证,需要通过User Provider咨询。存储在本地文件系统的文件/tmp/test.jceks是一个Java Keystore Provider,相应的存储在hdfs上的文件nn1.example.com/my/path/test.jcek也是一个Java Keystore Provider。
当使用credential命令时,它通常要提供密码(password)或秘密(secret)给一个特定的凭证存储provider。为了清晰的表明要显示使用哪个provider存储,可以在命令中使用-provider选项。否则,给定多个provider的时候,则使用的哥非持久的provider,这可能不是你预期的
例如:hadoop credential list -provider jceks://file/tmp/test.jceks
distcp
递归的拷贝文件或者目录。查看上面的示例。
fs
和hdfs脚本的dfs类似
jar
使用: hadoop jar <jar> [mainClass] args...
运行一个jar文件
key
通过KeyProvider管理秘钥
trace
查看和修改Hadoop跟踪(tracing)设置。查看:跟踪(tracing)指南。
version
查看hadoop版本
[hadoop@hadoopcluster78 bin]$ hadoop version
Hadoop 2.4.1
Subversion Unknown -r Unknown
Compiled by root on 2014-07-13T01:39Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum bb7ac0a3c73dc131f4844b873c74b630
This command was run using /home/hadoop/apache/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/hadoop-common-2.4.1.jar
CLASSNAME
使用: hadoop CLASSNAME
运行一个名字叫 CLASSNAME的类。
用户命令
对于hadoop集群管理员很有用的一些命令。
daemonlog
用以设置或获取指定后台进程的日志级别
使用:
hadoop daemonlog -getlevel <host:httpport> <classname>
hadoop daemonlog -setlevel <host:httpport> <classname> <level>
COMMAND_OPTION | Description |
| 打印运行在<host:port>的守护进程的日志级别。这个命令内部会连接http://<host:port>/logLevel?log=<name> |
| 设置运行在<host:port>的守护进程的日志级别。这个命令内部会连接http://<host:port>/logLevel?log=<name> |
例如:
[root@hadoopcluster78 ~]# hadoop daemonlog -setlevel hadoopcluster78:50070 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode WARN
Connecting to http://hadoopcluster78:50070/logLevel?log=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode&level=WARN
Submitted Log Name: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode
Log Class: org.apache.commons.logging.impl.Log4JLogger
Submitted Level: WARN
Setting Level to WARN ...
Effective level: WARN
[root@hadoopcluster78 ~]# hadoop daemonlog -getlevel hadoopcluster78:50070 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode
Connecting to http://hadoopcluster78:50070/logLevel?log=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode
Submitted Log Name: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode
Log Class: org.apache.commons.logging.impl.Log4JLogger
Effective level: WARN