Hadoop的bin目录下
ls
hadoop fs -ls / 查看HDFS文件系统上的文件
hadoop fs -ls -R / 查看HDFS文件系统多层文件夹
mkdir
hadoop fs -mkdir /test/ 创建test文件夹
hadoop fs -mkdir -p /a/b 创建多层文件夹
put
hadoop fs -put 1.tar /test 把当前目录的1.tar上传到hdfs的test目录
copyFromLocal
也能实现把本地文件传到HDFS，和put一样。
cat/text 查看文件内容
hadoop fs -cat 1.txt
hadoop fs -text 1.txt
get
hadoop fs -get /test/1.tar test.tar 把hdfs的test目录下的1.tar下载到本地，命名为test.tar
copyToLocal
也能实现下载文件到本地，和get一样。
rm
hadoop fs -rm /test/1.tar 删除HDFS系统上test目录下的1.tar文件
hadoop fs rm -r /test/ 删除HDFS系统上test目录
或者
hadoop fs -rmr /test/ 删除HDFS系统上test目录
hadoop fs
帮助命令，查看所有的命令
HDFS的优点：
1.高容错
因为它的文件都是以block的形式存储的，并且是多副本的，所以即使其中几台服务器挂掉了，对整个系统的影响也不大。
2.适合批处理
3.适合大数据处理
只要能存的下的数据，都是可以处理的。
4.可构建在廉价的机器上
HDFS的缺点：1.低延迟的数据访问
因为里面的文件都是以block的形式存储的，如果文件比较大，block非常多，去访问的时候，延迟性是很高的。
解决方案
可以使用HBase，相当于大数据里面的数据库，只要row-key设计的很好，它的查询速度是非常非常高的。
2.不适合小文件的存储
文件有多少block，存放在哪些节点，这些元数据都是存储在NameNode上面的，不管那个文件多大，它的元数据都是有这么大的，所以并不适合小文件的存储。如果HDFS上的小文件特别多，那么整个集群的性能就会特别的差，因为它的元数据占用了太多的NameNode内存资源。
解决方案
定期清理集群上面的小文件，把它合并成一个大文件。