大数据开发常用命令速查手册

大数据开发命令大全包括以下内容：，1. **数据导入**：load data infile 'path/to/file' INTO TABLE table_name;，2. **数据导出**：SELECT * FROM table_name INTO OUTFILE 'path/to/output.txt';，3. **数据查询**：SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;，4. **数据过滤**：WHERE column_name = value;，5. **数据排序**：ORDER BY column_name ASC/DESC;，6. **数据分组**：GROUP BY column_name;，7. **数据聚合**：SUM(column_name), COUNT(*), AVG(column_name);，8. **数据连接**：INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN;，9. **数据更新**：UPDATE table_name SET column1 = value1, ... WHERE condition;，10. **数据删除**：DELETE FROM table_name WHERE condition;，11. **索引管理**：CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);，12. **备份与恢复**：mysqldump -u username -p database_name > backup.sql;，13. **性能优化**：EXPLAIN SELECT statement;，14. **安全设置**：GRANT/REVOKE privileges ON database_name TO user@host;，，这些命令是进行大数据开发和数据分析的基础工具，能够帮助高效管理和处理大量数据。

本文目录导读：

1. 1. 安装Hadoop集群
2. 2. 配置Hadoop环境变量
3. 1. 基本文件操作
4. 2. 文件传输
5. 3. MapReduce作业运行
6. 1. Hadoop命令行工具
7. 2. Hive命令行工具
8. 3. Pig命令行工具
9. 1. 监控Hadoop集群
10. 2. 管理Hadoop集群
11. 1. 数据备份与恢复

随着大数据时代的到来，数据处理和分析变得越来越重要，掌握大数据开发的命令对于从事相关工作的开发者来说至关重要，本文将详细介绍一系列常用的命令，帮助您更好地理解和操作大数据环境。

一、安装与配置

安装Hadoop集群

我们需要在服务器上安装Hadoop集群，以下是在Ubuntu系统上安装Hadoop的基本步骤：

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
wget http://mirrors.hua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.0.tar.gz
cd hadoop-3.2.0
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.2.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

配置Hadoop环境变量

确保正确设置环境变量以使Hadoop正常运行：

echo 'export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.2.0' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

二、基本操作

基本文件操作

查看目录结构

hdfs dfs -ls /user/hadoop

该命令会列出指定路径下的所有文件和文件夹。

创建目录

hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/data

创建一个新的目录/user/hadoop/data。

删除目录或文件

hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/data

删除指定的目录或文件，使用-r参数表示递归删除。

文件传输

上传文件到HDFS

hdfs dfs -put localfile.txt /user/hadoop/

将本地文件localfile.txt上传到HDFS的根目录下。

下载文件从HDFS

hdfs dfs -get /user/hadoop/file.txt .

将HDFS上的文件file.txt下载到当前工作目录。

MapReduce作业运行

运行MapReduce作业

hadoop jar myjob.jar MyJob input output

运行名为myjob.jar的MapReduce作业，输入为input目录，输出为output目录。

三、工具与实用程序

Hadoop命令行工具

检查Hadoop状态

jps

显示正在运行的Hadoop进程。

格式化NameNode

hdfs namenode -format

格式化Hadoop NameNode。

启动Hadoop服务

start-dfs.sh
start-yarn.sh

启动Hadoop的分布式文件系统和YARN服务。

Hive命令行工具

连接到HiveServer2

beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/default

通过Beeline连接到HiveServer2。

执行SQL查询

USE default;
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;

执行简单的SQL查询来检索数据。

Pig命令行工具

编译Pig脚本

pig -x mapreduce pig_script.pig

编译并运行Pig脚本，其中-x mapreduce指定使用MapReduce模式。

运行Pig脚本

pig -run pig_script.pig

直接运行编译后的Pig脚本。

四、监控与管理

监控Hadoop集群

查看HDFS健康状态

hdfs haadmin -report

报告HDFS的高可用性状态。

查看YARN资源管理器状态

yarn node-statuses

显示所有节点的状态信息。

管理Hadoop集群

重启Hadoop服务

stop-dfs.sh
stop-yarn.sh
start-dfs.sh
start-yarn.sh

重启整个Hadoop集群的服务。

更新配置文件

编辑相应的配置文件（如core-site.xml, hdfs-site.xml等），然后重新启动相关服务以确保更改生效。

五、高级功能

数据备份与恢复

备份HDFS数据

hdfs dfs -cp /user/hadoop/data /backup/hadoop_data_$(date +%F)

将HDFS中的数据备份到一个新的目录中。

从备份恢复数据

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