本文主要是介绍Hadoop学习第四天之hadoop命令操作（下），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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
这篇关于Hadoop学习第四天之hadoop命令操作（下）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
