HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它为海量数据提供了高容错性、高吞吐量的分布式存储解决方案，而hdfs dfs命令则是与HDFS进行交互的主要工具，类似于Linux文件系统中的bash命令，用户可以通过它执行文件和目录的创建、删除、查看、移动、复制等多种操作。hdfs dfs命令的底层依赖于Hadoop的Java API，通过RPC（远程过程调用）与HDFS的NameNode和DataNode进行通信，实现对分布式文件的管理。
要使用hdfs dfs命令，首先需要确保Hadoop集群已经正确启动，并且Hadoop的环境变量（如HADOOP_HOME和PATH）已正确配置。hdfs dfs命令的基本语法格式为hdfs dfs [选项] <操作> <参数>，其中常见的选项包括-ls（列出目录内容）、-mkdir（创建目录）、-put（上传本地文件到HDFS）、-get（从HDFS下载文件到本地）、-rm（删除文件或目录）、-mv（移动或重命名文件）、-cp（复制文件）等，这些命令支持通配符操作，例如hdfs dfs -ls /user/*可以列出/user目录下的所有一级子目录。
文件和目录管理是hdfs dfs命令最基础的功能，使用hdfs dfs -mkdir /data可以在HDFS的根目录下创建一个名为data的目录；如果需要创建多级目录，可以使用-p选项，如hdfs dfs -mkdir -p /data/input/2023，该命令会自动创建不存在的父目录，列出目录内容时，hdfs dfs -ls /data会显示/data目录下所有文件和子目录的详细信息，包括权限、所有者、大小、修改时间等，这与Linux的ls -l命令类似，若需递归列出子目录内容，可使用-R选项，即hdfs dfs -ls -R /data，删除操作中，hdfs dfs -rm /data/test.txt会删除指定文件，而hdfs dfs -rm -r /data则会递归删除/data目录及其所有内容，需谨慎使用，移动和重命名文件可以通过hdfs dfs -mv /data/test.txt /data/new.txt实现，该命令会将test.txt重命名为new.txt，或将其移动到其他目录，复制操作则使用hdfs dfs -cp /data/test.txt /backup/，将文件从源路径复制到目标路径。
文件的上传与下载是hdfs dfs命令的另一个核心功能。hdfs dfs -put localfile.txt /data/会将本地文件系统中的localfile.txt上传到HDFS的/data目录下；如果上传的是目录，需加上-r选项，如hdfs dfs -put -r localdir /data/，与put命令类似的还有copyFromLocal，两者的功能基本一致，但copyFromLocal明确表示从本地复制，语义更清晰，下载文件时，hdfs dfs -get /data/test.txt ./会将HDFS中的test.txt下载到当前本地目录，并保留原文件名；若需下载到指定路径，可修改目标参数，如hdfs dfs -get /data/test.txt /tmp/localfile.txt，同样，get命令也有对应的copyToLocal，功能相同。hdfs dfs -cat /data/test.txt可以直接查看HDFS文件的内容，类似于Linux的cat命令，适用于小文件的查看；对于大文件，可以使用hdfs dfs -tail /data/largefile.txt查看文件末尾的内容，默认显示最后1024字节。
HDFS还提供了一些高级文件操作命令,以满足复杂场景的需求。hdfs dfs -du /data用于显示目录或文件所占用的空间大小，单位为字节，若需更易读的格式（如KB、MB），可使用-h选项，即hdfs dfs -du -h /data。hdfs dfs -count /data则会统计指定目录下的文件数量、目录数量以及总占用空间，类似于Linux的du -s和wc -l的组合，文件权限管理方面，HDFS支持Linux风格的权限控制，hdfs dfs -chmod 755 /data/test.txt可将文件权限设置为所有者可读写执行、组用户和其他用户可读执行；hdfs dfs -chown user:group /data/test.txt可修改文件的所有者和所属组。hdfs dfs -touchz /data/emptyfile.txt可以创建一个空文件，hdfs dfs -test -e /data/test.txt用于测试文件或目录是否存在，返回值为0表示存在，1表示不存在。
在实际使用中,hdfs dfs命令还支持一些实用选项来优化操作。-f选项可以强制执行某些操作，如hdfs dfs -put -f localfile.txt /data/test.txt，即使目标文件已存在也会覆盖；-D选项用于设置HDFS的属性，如hdfs dfs -D dfs.blocksize=128m -put largefile.txt /data/，可将上传文件的块大小设置为128MB；-skip-checksum选项在上传或下载时跳过校验和检查，适用于对数据完整性要求不高的场景。hdfs dfs -expunge命令会清空HDFS的垃圾回收站（Trash），删除的文件默认会被移动到.Trash/目录，通过expunge命令可彻底清理。
为了更直观地展示常用hdfs dfs命令的功能，以下是一个简单的命令对照表：
| 命令功能 | 示例命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 列出目录内容 | hdfs dfs -ls /data |
显示/data目录下的文件和子目录信息 |
| 创建目录 | hdfs dfs -mkdir -p /data/input/2023 |
递归创建多级目录 |
| 上传文件 | hdfs dfs -put localfile.txt /data/ |
将本地文件上传到HDFS |
| 下载文件 | hdfs dfs -get /data/test.txt ./ |
将HDFS文件下载到本地当前目录 |
| 删除文件 | hdfs dfs -rm -r /data |
递归删除/data目录及其所有内容 |
| 移动/重命名文件 | hdfs dfs -mv /data/test.txt /backup/ |
将文件移动到/backup目录或重命名 |
| 复制文件 | hdfs dfs -cp /data/test.txt /backup/ |
将文件从源路径复制到目标路径 |
| 查看文件内容 | hdfs dfs -cat /data/test.txt |
显示文件内容，适用于小文件 |
| 统计目录大小 | hdfs dfs -du -h /data |
以易读格式显示目录或文件占用的空间 |
| 修改权限 | hdfs dfs -chmod 644 /data/test.txt |
设置文件权限为所有者读写，组用户和其他用户只读 |
| 创建空文件 | hdfs dfs -touchz /data/emptyfile.txt |
在HDFS中创建一个空文件 |
| 测试文件是否存在 | hdfs dfs -test -e /data/test.txt |
检查文件或目录是否存在，返回0或1 |
需要注意的是,hdfs dfs命令的执行依赖于Hadoop集群的运行状态，如果NameNode或DataNode进程未启动，命令可能会报错，对于大规模数据操作，建议在非高峰期执行，以避免对集群性能造成影响，由于HDFS是分布式文件系统，文件操作可能涉及网络传输，因此对于大文件，建议使用-D选项调整块大小，以提高读写效率。
相关问答FAQs
Q1: 为什么执行hdfs dfs -ls命令时提示“Permission denied”？
A1: 该错误通常是由于当前用户对目标目录或文件没有读取权限导致的，HDFS的权限模型类似于Linux，包括读（r）、写（w）、执行（x）权限，可以通过hdfs dfs -chmod命令修改权限，例如hdfs dfs -chmod 755 /data将/data目录权限设置为所有者可读写执行，其他用户可读执行；或者使用hdfs dfs -chown命令修改文件所有者，例如hdfs dfs -chown hadoop:hadoop /data将/data的所有者设置为hadoop用户（假设当前用户为管理员），还需确认HDFS集群是否启用了权限检查（默认启用），可通过core-site.xml中的dfs.permissions配置项调整。
Q2: 如何将HDFS中的大文件分割成多个小文件下载到本地？
A2: HDFS本身不直接提供文件分割下载功能，但可以通过以下方法实现：
- 使用
hdfs dfs -get结合split命令：先通过hdfs dfs -get将大文件下载到本地，然后使用Linux的split命令分割文件，例如split -l 10000 largefile.txt smallfile_，将largefile.txt按每行10000行分割为多个smallfile_aa、smallfile_ab等文件。 - 使用Hadoop的
DistCp工具：如果需要将文件分割后存储到其他HDFS集群或目录，可以使用hadoop distcp命令，结合-skipcrccheck和overwrite选项实现部分复制。 - 自定义程序：通过Hadoop Java API编写程序，读取HDFS文件时按指定大小（如100MB）分割并写入本地文件，这种方法灵活性最高，适合复杂场景。
