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Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集。它是 Apache Ha...

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集。它是 Apache Hadoop 项目的一部分，为各种应用提供高可用性、高容错性和高效的存储服务。以下是一些关于 HDFS 的入门信息： HDFS 架构HDFS 采用了主从（master/slave）架构。一个 HDFS 集群通常由一个 NameNode 和一定数量的 DataNode 组成。NameNode 是文件系统的元数据服务器，负责管理文件系统的目录树（namespace）以及文件和目录的元数据（比如权限信息、修改和访问时间等）。DataNode 是文件数据的存储节点，负责存储文件数据的块（block），并且每个块在多个 DataNode 上有副本。 HDFS 文件存储HDFS 将文件分割成多个数据块（block），每个数据块默认大小为 64MB。这些数据块不只是在单个节点上存储，而是分布在不同的 DataNode 上，这样可以提高数据可用性和容错性。默认情况下，每个数据块都有三个副本，一个在 NameNode 指定的 DataNode 上，另外两个在不同的 DataNode 上。 HDFS 命令行接口HDFS 提供了一个命令行接口，可以用来管理 HDFS。以下是一些常用的 HDFS 命令：：在 HDFS 中创建一个目录：将本地文件上传到 HDFS：将 HDFS 中的文件下载到本地：删除 HDFS 中的文件：查看 HDFS 中的文件内容：查看目录中的文件列表：统计目录中的文件数：统计目录中所有文件的大小：改变一个或多个文件或目录的副本因子：获取文件或目录的访问控制列表（ACL）信息：设置文件或目录的访问控制列表（ACL）信息：改变一个或多个文件或目录的所有者和组：改变一个或多个文件或目录的权限：改变一个或多个文件或目录的组：递归地列出目录中的文件和子目录：显示磁盘使用情况统计信息：以人类可读的格式显示磁盘使用情况统计信息：统计路径下的文件数、块数、数据块所在的数据节点数以及数据块所在的数据节点位置信息：检查文件是否存在或者一个目录是否为空。如果指定了 -d，则检查路径是否为目录。如果指定了 -e，则检查路径是否存在。如果指定了 -z，则检查路径是否为空。否则，如果路径不存在或者为空，返回非零退出码；否则返回零退出码：将二进制文件转化为文本格式：设置文件的副本因子如果未指定，则使用默认值。如果副本因子大于零，则将文件的副本数设置为指定的值