Hadoop分佈式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件上的分佈式文件系統，它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有着超大數據集的應用程序，那麼在實際應用中我們如何來操作使用呢？
一、HDFS操作方式：
1、 命令行操作
–FsShell：
$ hdfs dfs
2、 其他的計算框架-如spark
通過URI，比如： hdfs://nnhost:port/file…，調用HDFS的協議、主機、端口或者對外提供的服務媒、以及文件，在spark的程序中實現對HDFS的訪問。
3、 其他程序：
（1）Java的API，藉助於其他的一些計算框架或者分析工具都可以訪問HDFS，如Sqoop加載數據到HDFS，Flume加載日誌到HDFS，Impala基於HDFS進行查詢
（2）REST API：通過HTP的方式訪問HDFS。
二、重點關注HDFS命令行的方式：
（1）從本地磁盤拷貝文件foo.txt到HDFS的用戶目錄
– 文件將會拷貝到/user/username/foo.txt
（2）獲取用戶home目錄的目錄列表
（3）獲取HDFS的根目錄
（4）顯示HDFS文件/user/fred/bar.txt內容
（5）拷貝文件到本地磁盤，命名爲baz.txt
（6）在用戶home目錄下創建input目錄
（7）刪除input_old目錄和所有裏面的內容
三、通過HUe進行操作。
通過File Browser可以瀏覽和管理HDFS的目錄和文件,也可以創建、移動、重命名、修改、上傳、下載和刪除目錄和文件,以及查看文件內容
四、HDFS推薦
HDFS是所有數據的倉庫，在使用HDFS的時候應該對其目錄（如日誌目錄、數據目錄）進行合理地規劃和組織。最佳實踐方式是定義標準目錄結構以及把階段臨時的數據分開。規劃示例如下：
（1）/user-用戶目錄，存放屬於個別用戶的數據和配置信息
（2）/etl-ETL階段的數據
（3）/tmp-臨時生成的用戶在用戶間共享的數據
（4）/data-整個組織用來分析的和處理的數據集
（5）/app-非數據文件，比如：配置文件，JAR文件，SQL文件等
掌握以上四步對於應用HDFS有着重要的作用和意義，但是大家應該根據自己的情況循序漸進，注重實踐，纔可以不斷取得進步。我平時喜歡找一些案例進行分析，從而鍛鍊提升自己的技能，這個比較喜歡“大數據cn ”這個微信服務平臺。但是真知更多源於實踐，只有學習和了解他人的經驗，纔可以走的更高更遠，我愛關注微信訂閱號“大數據時代學習中心”，研究各位數據大牛的經驗分享，對於促進我個人的技術成長有着非凡的意義。