hadoop常用的命令

Hadoop：
MapReduce：因为要java代码开发，所以不做介绍
HDFS：分布式文件系统

Hadoop的2种说法
狭义： 指的就是Hadoop这个组件里面的3个组件，MapReduce，hdfs，yarn
广义： 指的是Hadoop的生态圈，有很多的大数据组件构建而成，包括：Linux，zookeeper，Hadoop，hive，hbase，redis，elk,kafka，java,scala,python,impala,kudu,spark,flink

Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别
1.x :
mapreduce:
数据计算
资源管理
hdfs :
数据存储问题，还会自动备份
2.x: 更加稳定，因为MapReduce的压力减轻了
mapreduce:计算
yarn: 资源管理
hdfs ： 存储

hdfs的3种角色：
namenode: 管理文件，存储元数据
secondarynamenode:辅助namenode,存储元数据
datanode:实际存储数据的地方（服务器的主要功能）
yarn的2种角色：
resourcemanager: 接收客户端的任务，分配任务，管理资源
nodemanager: 实际执行任务
MapReduce：就是一个计算框架
map：先分布式计算
reduce： 将分布式计算的结果合并

 hdfs的特点：
     1. 支持一次写入多次读取，不支持更新操作
     2. 支持横向扩展
     3. 默认的block块大小是128m ,默认的副本个数是2个
     4. 支持存储超大文件，时效性差，导致hive不能用来顶替mysql
     
     
 hdfs的四个角色的分工
     client：
         1. 切分文件
         2. 与namenode通讯，读写请求都要经过namenode
         3. 与datanode进行通讯，写数据或者读取数据
     namenode：管理元数据
         1. 处理客户端的请求，读写请求
         2. master的角色，分工但是不做具体的数据存储
         3. 存储元数据 
     datanode ： 打工人
         1. 存储数据 
     snn: 辅助namenode 
         1.不是namenode的备份节点，不是namenode挂掉，顶替namenode
         2. 帮助namenode分担一部分工作，例如元数据的更新和合并
         
         
 hdfs的shell命令：
     hdfs  dfs -ls -R  / :遍历hdfs上所有文件
     hdfs dfs -mkdir /bigdata_59/bigdata：创建文件夹
     hdfs dfs -put start-all.sh /bigdata_59
     hdfs dfs -get /bigdata_59/big /export/
     hdfs dfs -mv /bigdata_59/big /bigdata_59/bigdata
     hdfs dfs -rm -rf /bigdata_59/bigdata/big
     hdfs dfs -cp /bigdata_59/start-all.sh /bigdata_59/bigdata
     hdfs dfs -cat /bigdata_59/start-all.sh
     
     
 总结：
     hdfs的角色：
         namenode : 管理元数据 
             1. 与client打交道，接收client的读写请求
             2. 管理元数据
             3. 告诉client往哪个节点datanode上写数据，读数据
             4. master 
         datanode: 存数据 
             1. salve
             2. 具体存储数据的地方 
             3. 接收client写或者读                
         secondarynamenode:
             1. 不是用来顶替namenode的工作
             2. 更新和合并元数据，将更新合并后的元数据发送给namenode
         client :客户端
             1. 切割文件成block
             2. 发起请求给namenode
     
     yarn: 管理资源，资源调度 
         resourcemanager： 
             1. 接收任务
             2. 分配任务 
             3. 分配资源
         nodemanager: 打工人 
             1.真正执行任务的地方