㈠ hadoop中怎么创建文件夹
创建test文件夹
hadoop fs -mkdir /test
查看文件夹
hadoop fs -ls /test
删除文件夹命令rmr，删除文件命令rm
㈡ 熟悉常用的 linux 操作和 Hadoop 操作
1.切换到当前目录的上一级目录
cd ..
2.切换到当前登录 Linux 系统的用户自己的主文件夹
cd ~
3.进入/tmp 目录，创建目录 a1/a2/a3/a4。
mkdir a1/a2/a3/a4 -p
4.删除目录
rmdir a
rmdir a1/a2/a3/a4 -p
5.cp 命令：复制文件或目录
(1) 将当前用户的主文件夹下的文件.bashrc 复制到目录“/usr”下，并重命名为 bashrc1
sudo cp .bashrc /usr/bashrc1
(2) 在目录“/tmp”下新建目录 test，再把这个目录复制到“/usr”目录下
cd /tmp
mkdir test
sudo cp /tmp/test /usr -r
6.mv 命令：移动文件与目录，或更名
(1) 将“/usr”目录下的文件 bashrc1 移动到“/usr/test”目录下
sudo mv /usr/bashrc1 /usr/test
(2) 将“/usr”目录下的 test 目录重命名为 test2
sudo mv /usr/test /usr/test2
7.rm 命令：移除文件或目录
(1) 将“/usr/test2”目录下的 bashrc1 文件删除
sudo rm /usr/test2/bashrc1
(2) 将“/usr”目录下的 test2 目录删除
sudo rm -rf /usr/test2
8.cat 命令：查看文件内容查看当前用户主文件夹下的.bashrc 文件内容
cat .bashrc
9.tac 命令：反向查看文件内容反向查看当前用户主文件夹下的.bashrc 文件的内容
tac .bashrc
10.more 命令：一页一页翻动查看翻页查看当前用户主文件夹下的.bashrc 文件的内容
more .bashrc
11.head 命令：取出前面几行
(1) 查看当前用户主文件夹下.bashrc 文件内容前 20 行
head -n20 .bashrc
(2)查看当前用户主文件夹下.bashrc 文件内容，后面 50 行不显示，只显示前面几行
head -n -50 .bashrc
12.tail 命令：取出后面几行
(1)查看当前用户主文件夹下.bashrc 文件内容最后 20 行
tail -n20 .bashrc
(2)查看当前用户主文件夹下.bashrc 文件内容，并且只列出 50 行以后的数据
tail -n -50 .bashrc
13.touch 命令：修改文件时间或创建新文件
(1) 在“/tmp”目录下创建一个空文件 hello，并查看文件时间
touch hello
stat hello
(2)修改 hello 文件，将文件时间整为 5 天前
touch -d "2019-3-26" hello
stat hello
14.chown 命令：修改文件所有者权限将 hello 文件所有者改为 root 帐号，并查看属性
sudo chown root hello
ls -l hello
15.find 命令：文件查找找出主文件夹下文件名为.bashrc 的文件
find .bashrc
16.tar 命令：压缩命令
(1) 在根目录“/”下新建文件夹 test，然后在根目录“/”下打包成 test.tar.gz
tar -zcvf test.tar.gz test/
(2) 把上面的 test.tar.gz 压缩包，解压缩到“/tmp”目录
tar -zxvf test.tar.gz
17.grep 命令：查找字符串从“～/.bashrc”文件中查找字符串'examples'
grep -rn "examples" .bashrc
18.使用 hadoop 用户登录 Linux 系统，启动 Hadoop（Hadoop 的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为 hadoop 用户在 HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”
./bin/hadoop fs -mkdir -p /usr/hadoop
19.接着在 HDFS 的目录“/user/hadoop”下，创建 test 文件夹，并查看文件列表
./bin/hdfs dfs -mkdir test
./bin/hadoop fs -ls
20.将 Linux 系统本地的“～/.bashrc”文件上传到 HDFS 的 test 文件夹中，并查看 test
./bin/hadoop fs -put ~/.bashrc test
./bin/hadoop fs -ls test
21.将 HDFS 文件夹 test 复制到 Linux 系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
参考： 1
㈢ hadoop中怎么创建文件夹
从fs -ls从列出来的文件看，这个文件夹/user/root/input是通过root用户创建的。说明你在从本地文件系统拷贝input目录到hdfs系统的时候，不是采用的hadoop用户，而是用root用户执行的拷贝命令，你可能忘记切换用户了，可以删除现在的input目录(采用root用户运行hadoop的删除命令，或者不删除也没关系)，重新使用hadoop用户把input导入到hdfs系统中试试看。
㈣ 在Hadoop中,使用put命令,在test中生成文件myfile，可以直接创建吗命令是什么呢
1. 创建本地的示例数据文件：
依次进入【Home】-【hadoop】-【hadoop-1.2.1】创建一个文件夹file用来存储本地原始数据。
并在这个目录下创建2个文件分别命名为【myTest1.txt】和【myTest2.txt】或者你想要的任何文件名。
分别在这2个文件中输入下列示例语句：
2. 在HDFS上创建输入文件夹
呼出终端，输入下面指令：
bin/hadoop fs -mkdir hdfsInput
执行这个命令时可能会提示类似安全的问题，如果提示了，请使用
bin/hadoop dfsadmin -safemode leave
来退出安全模式。
当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结 束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入 安全模式。
意思是在HDFS远程创建一个输入目录，我们以后的文件需要上载到这个目录里面才能执行。
3. 上传本地file中文件到集群的hdfsInput目录下
在终端依次输入下面指令：
cd hadoop-1.2.1
bin/hadoop fs -put file/myTest*.txt hdfsInput
4. 运行例子：
在终端输入下面指令：
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput
注意，这里的示例程序是1.2.1版本的，可能每个机器有所不一致，那么请用*通配符代替版本号
bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput
应该出现下面结果：
Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapRece程序，并自动获得Hadoop的配置，同时把类的路径（及其依赖关系）加入到Hadoop的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录，从这里可以看到，这个Job被赋予了一个ID号：job_201202292213_0002，而且得知输入文件有两个（Total input paths to process : 2），同时还可以了解map的输入输出记录（record数及字节数）
㈤ 如何配置hadoop伪分布式配置
0.关闭防火墙
service iptables start;#立即开启防火墙，但是重启后失效。
service iptables stop;#立即关闭防火墙，但是重启后失效。
重启后生效
chkconfig iptables on;#开启防火墙，重启后生效
chkconfig iptables off;#关闭防火墙，重启后生效
1.配置主机名
!!!!!注意安装hadoop的集群主机名不能有下划线!!不然会找不到主机!无法启动!
配置主机名
$vi /etc/sysconfig/network
$source /etc/sysconfig/network
例如：
NETWORKING=yes
HOSTNAME=hadoop01
2.配置Hosts
vi /etc/hosts
填入以下内容
127.0.0.1 hadoop01
其他主机和ip对应信息。。。
3.配置面密码互通
生成自己的公钥和私钥,生成的公私钥将自动存放在/root/.ssh目录下。
$ ssh-keygen
把生成的公钥到远程机器上
$ ssh--id [user]@[host]
此时在远程主机的/root/.ssh/authorized_keys文件中保存了公钥,在known_hosts中保存了已知主机信息，当再次访问的时候就不需要输入密码了。
$ ssh [host]
通过此命令远程连接，检验是否可以不需密码连接
4.安装JDK
通过fz将jdk安装包上传
解压安装包
tar -zxvf [jdk安装包位置]
配置环境变量
修改profile -- 这个文件是每个用户登录时都会运行的环境变量设置，当用户第一次登录时,该文件被执行. 并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置。
vim /etc/profile
在文件行尾加入配置后保存退出
export java_HOME=/home/app/jdk1.7.0_45/
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
重新加载profile使配置生效
source /etc/profile
环境变量配置完成，测试环境变量是否生效
echo $JAVA_HOME
java -version
5.安装hadoop
通过fz将hadoop安装包上传到linux
解压安装包
tar -zxvf [hadoop安装包位置]
6.配置hadoop
(1)修改 hadoop-env.sh
通过vim打开
vim [hadoop]/etc/hadoop/hadoop-env.sh
主要是修改java_home的路径
在hadoop-env.sh的第27行,把export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}修改成具体的路径
重新加载使修改生效
source hadoop-env.sh
(2)修改 core-site.xml
通过vim打开
vim [hadoop]/etc/hadoop/core-site.xml
增加namenode配置、文件存储位置配置
<configuration>
<property>
<!--用来指定hdfs的老大，namenode的地址-->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop01:9000</value>
</property>
<property>
<!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/park/work/hadoop-2.5.2/tmp</value>
</property>
</configuration>
(3)修改 hdfs-site.xml
通过vim打开
vim [hadoop]/etc/hadoop/hdfs-site.xml
配置包括自身在内的备份副本数量。
<configuration>
<property>
<!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3-->
<!--伪分布式模式，此值必须为1-->
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
(4)修改 mapred-site.xml
说明：在/etc/hadoop的目录下，只有一个mapred-site.xml.template文件，复制一个
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
通过vim打开
vim [hadoop]/etc/hadoop/mapred-site.xml
配置maprece运行在yarn上
<configuration>
<property>
<!--指定maprece运行在yarn上-->
<name>maprece.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
(5)修改 yarn-site.xml
通过vim打开
vim [hadoop]/etc/hadoop/yarn-site.xml
配置
<configuration>
<property>
<!--指定yarn的老大resourcemanager的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<property>
<!--NodeManager获取数据的方式-->
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>maprece_shuffle</value>
</property>
</configuration>
(6)修改 slaves
(7)配置hadoop的环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/park/work/hadoop-2.5.2/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
重新加载profile使配置生效
source /etc/profile
环境变量配置完成，测试环境变量是否生效
echo $HADOOP_HOME
(8)重启linux
$reboot
????为什么需要重启配置文件才起作用?原因不明????
(8)格式化namenode
进入 hadoop/bin 输入命令格式化namenode
hadoop namenode -format(hdfs namenode -format 以前的方式)
在格式化的时候，会有这样的输出：
Storage directory /tmp/hadoop-root/dfs/name has been successfully formatted
7.启动hadoop
在/home/app/hadoop-2.6.0/sbin目录下
$start-all.sh
8.关闭hadoop
在/home/app/hadoop-2.6.0/sbin目录下
$stop-all.sh
9.hdfs命令
hadoop fs -mkdir /user/trunk
hadoop fs -ls /user
hadoop fs -lsr /user (递归的)
hadoop fs -put test.txt /user/trunk
hadoop fs -put test.txt . (复制到hdfs当前目录下，首先要创建当前目录)
hadoop fs -get /user/trunk/test.txt . (复制到本地当前目录下)
hadoop fs -cat /user/trunk/test.txt
hadoop fs -tail /user/trunk/test.txt (查看最后1000字节)
hadoop fs -rm /user/trunk/test.txt
hadoop fs -rmdir /user/trunk
hadoop fs -help ls (查看ls命令的帮助文档)
10.通过浏览器访问hadoop管理页面
http://[server_ip]:50070
**如果访问不了有可能是服务器50070端口被关闭了。通过如下方式打开50070端口:
service iptables status #查询防火墙状态
service iptables start #开启防火墙
iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #开通特定端口
iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j DROP #关闭特定端口
service iptables save #保存配置
service iptables restart #重启防火墙
㈥ 为什么在虚拟机的hadoop创建了test文件,但是ls看不见这个文件
ls创建后会自动隐藏。其实还是有文件的，隐藏的而已，用ls -a 看看。ls -la 就是 ls -l 及 ls -a 的组合。如果查看不到文件，首先可以使用 pwd 命令查看你的当前目录，可能你的当前目录下确实没有文件。
㈦ 求教如何用shell获取hadoop命令的执行返回值
调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。一个HDFS文件或目录比如/parent/child可以表示成hdfs://namenode:namenodeport/parent/child，或者更简单的/parent/child（假设你配置文件中的默认值是namenode:namenodeport）。大多数FS Shell命令的行为和对应的Unix Shell命令类似，不同之处会在下面介绍各命令使用详情时指出。出错信息会输出到stderr，其他信息输出到stdout。
cat
使用方法：hadoop fs -cat URI [URI …]
将路径指定文件的内容输出到stdout。
示例：
hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2
hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/file4
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
chgrp
使用方法：hadoop fs -chgrp [-R] GROUP URI [URI …] Change group association of files. With -R, make the change recursively through the directory structure. The user must be the owner of files, or else a super-user. Additional information is in the Permissions User Guide. -->
改变文件所属的组。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见HDFS权限用户指南。
chmod
使用方法：hadoop fs -chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> URI [URI …]
改变文件的权限。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见HDFS权限用户指南。
chown
使用方法：hadoop fs -chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] URI [URI ]
改变文件的拥有者。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是超级用户。更多的信息请参见HDFS权限用户指南。
FromLocal
使用方法：hadoop fs -FromLocal <localsrc> URI
除了限定源路径是一个本地文件外，和put命令相似。
ToLocal
使用方法：hadoop fs -ToLocal [-ignorecrc] [-crc] URI <localdst>
除了限定目标路径是一个本地文件外，和get命令类似。
cp
使用方法：hadoop fs -cp URI [URI …] <dest>
将文件从源路径复制到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。
示例：
hadoop fs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
hadoop fs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 /user/hadoop/dir
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
使用方法：hadoop fs - URI [URI …]
显示目录中所有文件的大小，或者当只指定一个文件时，显示此文件的大小。
示例：
hadoop fs - /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/file1 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
s
使用方法：hadoop fs -s <args>
显示文件的大小。
expunge
使用方法：hadoop fs -expunge
清空回收站。请参考HDFS设计文档以获取更多关于回收站特性的信息。
get
使用方法：hadoop fs -get [-ignorecrc] [-crc] <src> <localdst>
复制文件到本地文件系统。可用-ignorecrc选项复制CRC校验失败的文件。使用-crc选项复制文件以及CRC信息。
示例：
hadoop fs -get /user/hadoop/file localfile
hadoop fs -get hdfs://host:port/user/hadoop/file localfile
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
getmerge
使用方法：hadoop fs -getmerge <src> <localdst> [addnl]
接受一个源目录和一个目标文件作为输入，并且将源目录中所有的文件连接成本地目标文件。addnl是可选的，用于指定在每个文件结尾添加一个换行符。
ls
使用方法：hadoop fs -ls <args>
如果是文件，则按照如下格式返回文件信息：
文件名 <副本数> 文件大小 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID
如果是目录，则返回它直接子文件的一个列表，就像在Unix中一样。目录返回列表的信息如下：
目录名 <dir> 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID
示例：
hadoop fs -ls /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 /nonexistentfile
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
lsr
使用方法：hadoop fs -lsr <args>
ls命令的递归版本。类似于Unix中的ls -R。
mkdir
使用方法：hadoop fs -mkdir <paths>
接受路径指定的uri作为参数，创建这些目录。其行为类似于Unix的mkdir -p，它会创建路径中的各级父目录。
示例：
hadoop fs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2
hadoop fs -mkdir hdfs://host1:port1/user/hadoop/dir hdfs://host2:port2/user/hadoop/dir
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
movefromLocal
使用方法：dfs -moveFromLocal <src> <dst>
输出一个”not implemented“信息。
mv
使用方法：hadoop fs -mv URI [URI …] <dest>
将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。不允许在不同的文件系统间移动文件。
示例：
hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
hadoop fs -mv hdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3 hdfs://host:port/dir1
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
put
使用方法：hadoop fs -put <localsrc> ... <dst>
从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。
hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile
hadoop fs -put localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
hadoop fs -put - hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
从标准输入中读取输入。
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
rm
使用方法：hadoop fs -rm URI [URI …]
删除指定的文件。只删除非空目录和文件。请参考rmr命令了解递归删除。
示例：
hadoop fs -rm hdfs://host:port/file /user/hadoop/emptydir
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
rmr
使用方法：hadoop fs -rmr URI [URI …]
delete的递归版本。
示例：
hadoop fs -rmr /user/hadoop/dir
hadoop fs -rmr hdfs://host:port/user/hadoop/dir
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
setrep
使用方法：hadoop fs -setrep [-R] <path>
改变一个文件的副本系数。-R选项用于递归改变目录下所有文件的副本系数。
示例：
hadoop fs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dir1
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
stat
使用方法：hadoop fs -stat URI [URI …]
返回指定路径的统计信息。
示例：
hadoop fs -stat path
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
tail
使用方法：hadoop fs -tail [-f] URI
将文件尾部1K字节的内容输出到stdout。支持-f选项，行为和Unix中一致。
示例：
hadoop fs -tail pathname
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
test
使用方法：hadoop fs -test -[ezd] URI
选项：
-e 检查文件是否存在。如果存在则返回0。
-z 检查文件是否是0字节。如果是则返回0。
-d 如果路径是个目录，则返回1，否则返回0。
示例：hadoop fs -test -e filename
text
使用方法：hadoop fs -text <src>
将源文件输出为文本格式。允许的格式是zip和TextRecordInputStream。
touchz
使用方法：hadoop fs -touchz URI [URI …]
创建一个0字节的空文件。
示例：
hadoop -touchz pathname
返回值：
成功返回0，失败返回-1。
大家看我的问题，我比较2个文件夹，我发现执行了第2句话程序就结束了！！！没有答应echo different.
请问，我如何才能够获取到diff -r cwjdir1 cwjdir2的返回值呢？？难道这个diff命令在他内部就直接死掉了？？
求高手解答。 1.能获取到这个命令的返回值吗 ？ 2.为什么打印不出echo different
#!/bin/bash -e
diff -r cwjdir1 cwjdir2
if [ $? -ne 0 ] ; th郸郸策肝匕菲察十畅姜en
echo different
exit 1
fi
echo files cmped
㈧ 如何查看hadoop集群是否安装成功（用jps命令
1、用jps命令
（1）master节点
启动集群：
cy@master:~$ start-all.sh
starting namenode, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-namenode-master.out
slave2: starting datanode, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-datanode-slave2.out
slave1: starting datanode, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-datanode-slave1.out
master: starting secondarynamenode, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-secondarynamenode-master.out
starting jobtracker, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-jobtracker-master.out
slave1: starting tasktracker, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-tasktracker-slave1.out
slave2: starting tasktracker, logging to /home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-cy-tasktracker-slave2.out
用jps命令查看Java进程：
cy@master:~$ jps
6670 NameNode
7141 Jps
7057 JobTracker
（2）slave1节点
用jps命令查看Java进程：
cy@slave1:~$ jps
3218 Jps
2805 DataNode
2995 TaskTracker
（3）slave2节点
用jps命令查看Java进程：
cy@slave2:~$ jps
2913 TaskTracker
2731 DataNode
3147 Jps
如果三台虚拟机用jps命令查询时如上面显示的那样子，就说明hadoop安装和配置成功了。
2、hadoop集群的测试，用hadoop-examples-1.2.1.jar中自带的wordcount程序进行测试，该程序的作用是统计单词的个数。
（1）我们现在桌面上创建一个新的文件test.txt，里面总共有10行，每行都是hello world
（2）在HDFS系统里创建一个input文件夹，使用命令如下：
hadoop fs -mkdir input
或 hadoop fs -mkdir /user/你的用户名/input
（3）把创建好的test.txt上传到HDFS系统的input文件夹下，使用命令如下所示。
hadoop fs -put /home/你的用户名/桌面/test.txt input
或 hadoop fs -put /home/你的用户名/桌面/test.txt /user/你的用户名/input
（4）我们可以查看test.txt是否在HDFS的input文件夹下，如下所示：
hadoop fs -ls input
如果显示如下就说明上传成功：
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 cy supergroup 120 2015-05-08 20:26 /user/cy/input/test.txt
（5）执行hadoop-examples-1.2.1.jar中自带的wordcount程序，如下：（提示：在执行下面的命令之前，你要在终端用cd命令进入到/home/cy/Hadoop/hadoop-1.2.1目录）
hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount /user/你的用户名/input/test.txt /user/你的用户名/output
如果显示如下结果就说明运行成功：
15/05/08 20:31:29 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
15/05/08 20:31:29 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
15/05/08 20:31:29 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
15/05/08 20:31:30 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201505082010_0001
15/05/08 20:31:31 INFO mapred.JobClient: map 0% rece 0%
15/05/08 20:31:35 INFO mapred.JobClient: map 100% rece 0%
15/05/08 20:31:42 INFO mapred.JobClient: map 100% rece 33%
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: map 100% rece 100%
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201505082010_0001
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Counters: 29
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Job Counters
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Launched rece tasks=1
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=3117
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all reces waiting after reserving slots (ms)=0
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=1
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=1
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=8014
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=18
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=30
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=226
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=116774
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=18
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=120
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Map-Rece Framework
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Map output materialized bytes=30
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Map input records=10
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Rece shuffle bytes=30
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=4
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=200
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=610
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=176427008
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Combine input records=20
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=106
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Rece input records=2
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Rece input groups=2
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Combine output records=2
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=182902784
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Rece output records=2
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=756301824
15/05/08 20:31:43 INFO mapred.JobClient: Map output records=20
（6）我们可以使用下面的命令还查看运行后的结果：
hadoop fs -ls output
hadoop fs -text /user/你的用户名/output/part-r-00000
如果显示如下就说明hadoop三个节点安装和配置成功，测试也成功了，就可以继续更深入地使用和研究hadoop了
hello 10
world 10
㈨ 如何进入hdfs模式 使用hadoop distcp命令
hadoop有提供相应的脚本去验证文件目录是否存在的：-bash-3.2$hadoopfs-help-test-[defsz]:Answervariousquestionsabout,withresultviaexitstatus.-dreturn0ifisadirectory.-ereturn0ifexists.-freturn0ifisafile.-.-.else,return1.
㈩ 为什么 我执行 hadoop fs -test 没有值返回
shell命令的返回值用 $? 表示；你执行 echo $?; 查看