（ 一 ） 上传小文件
上传文件的时候，我们传一个大一点的（>128M），再传一个小一点的。对于大一点的文件，我们要去看看它是否会按128M为单位去拆分这个大文件，而拆分成大文件之后，我们又怎么才能去还原？
下面我们来看具体操作：
打开hadoop100:9870,点击上传，选择我们需要上传的文件（建议选择一个简单的文本文件）,上传之后的结果如下：
命令格式如下：
hadoop fs -put 要上传的文件 目标位置
下面我们上传一个小文件，你可以自己去找一个文本文件，或者自己创建一个都可以。cd
上传小文件（小于128M）
root@hadoop100 \~\]$ hadoop fs -mkdir /input \[root@hadoop100 \~\]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input 上传大文件（大于128M） \[root@hadoop100 \~\]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz / ****（**** ****二**** ****）**** ****查看上传的小文件**** 上传文件后查看文件存放在什么位置 在我们上一节的hadoop配置中，我们设置了保持文件的目录是/data，所以，我们进入hadoop的按照目录下的data中去看一看。 这个存储的目录特别深，大概类似于：/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0 文件的名称是blk_xxx。我们可以使用cat命令查看HDFS在磁盘存储文件内容： \[root@hadoop102 subdir0\]$ cat blk_1073741825 hadoop yarn hadoop mapreduce root root **++**++请大家去对照练习， 有疑问及时提出++**++** ****（**** ****三**** ****）**** ****上传大文件**** 前面我们上传了一个小文件，可以看到这个文件太小，hadoop被没有被切分成小块。接下来我们传一个大一点的文件，例如jdk的安装包。（注意，你可以上传一些别的文件，但是务必确保大小是大于128M）  我们把它保存在集群的根目录。 上传完成之后，我们去查看，很明显大文件被分块了，128M一块，一共有两个块。可以通过cat \>\> 命令把两个块的内容拼接到一起，然后再去解压缩一下。 类似于如下： -rw-rw-r--. 1 root root 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836 -rw-rw-r--. 1 root root 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta -rw-rw-r--. 1 root root 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837 -rw-rw-r--. 1 root root 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta \[root@hadoop102 subdir0\]$ cat blk_1073741836\>\>tmp.tar.gz \[root@hadoop102 subdir0\]$ cat blk_1073741837\>\>tmp.tar.gz \[root@hadoop102 subdir0\]$ tar -zxvf tmp.tar.gz 你看，是不是可以还原成功啦？ **++**++请大家去对照练习， 有疑问及时提出++**++** ****（**** ****四**** ****）**** ****集群基本测试**** ****-下载**** 上传的文件我们完成了，那怎么去下载呢？ 方法很简单，可以直接在页面上操作。点击对应的下载按钮就可以了。  前面我们学习了文件相关的操作，接下来我们看看如何去执行程序，是不是有分布式的效果。我们在前面的课程中使用单机运行模式测试使用了wordcount这个功能，下面我们仍以它为例，来看看如何进行分布式的执行。 ****（五）**** ****执行wordcount程序**** 具体的操作步骤如下： 1. 确保hadoop是正确运行的。hdfs和yarn都正常启动了。 2. 在集群根目录下创建wcinput目录，并在它的下面上传两个文本文件word1.txt, word2.txt，其中保存了要测试的单词信息。 3. 在任意一台设备中，进入到hadoop的主目录。cd /opt/modele/hadoop-3.1.3 4. 运行如下命令： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wcinput /output 1. 在如下网站查看运行的过程和记录http://hadoop101:8088/cluster 2. 查看运行结果，在文件系统中查看。 