Apache Hadoop
_狭义上说，Hadoop指Apache一款java语言开发的开源框架，它的核心组件有：
HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度
MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
_广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈，包括大数据处理流程中的各个阶段的软件：
HDFS：分布式文件系统
MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架
HIVE：基于HADOOP的分布式数据仓库，提供基于SQL的查询数据操作
HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库
ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件
Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
OOZIE：工作流调度框架
Sqoop：数据导入导出工具（比如用于mysql和HDFS之间）
FLUME：日志数据采集框架
IMPALA：基于hive的实时sql查询分析
等等
hadoop版本
-
hadoop1.x和hadoop2.x的区别: yarn(资源管理) 解决了单点故障问题 提高资源的利用率
Hadoop的版本很特殊，是由多条分支并行的发展着。大的来看分为3个大的系列版本：1.x、2.x、3.x。
Hadoop1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成。
Hadoop 2.0则包含：
一个支持NameNode横向扩展的HDFS，
一个资源管理系统YARN
一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。
相比于Hadoop1.0，Hadoop 2.0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。企业主流版本2.5-2.8的版本(稳定性软件兼容性最好), 3.x使用不多(软件间的兼容性还未升级完毕)
_我们使用CDH版本和对应Hadoop版本号CDH5.14 Hadoop 2.6- hadoop的特性
- 扩容能力
- 成本低
- 高效率
- 高可靠
- hadoop的特性
Apache Hadoop--发行版本介绍
下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
搜索引擎搜索: cdh archive
官网下载页面:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
搜索hadoop-2.6.0-cdh5.14.0.tar.gz
集群简介
HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
01) HDFS集群(主从架构):
主角色: NameNode(nn)
从角色: DataNode(dn)
主角色的辅助角色(秘书角色而不是主角色的备份): secondaryNameNode(snn)
02) yarn集群(主从架构):
主角色: ResourceManager(rm)
从角色: NodeManager(nm)
03) MapReduce是需要开发的程序组件:
Map组件:
Reduce组件:
02) 部署模式:
01) standalone(单机)独立模式:
一台机器,没有HDFS, 只能测试MapReduce程序(一个进程),处理本地linux系统的文件,主要用于调试
02) Pseudo-Distributed mode 伪集群模式 :
一台机器上模拟一个分布式环境，即运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，但分别启动单独的java进程，具备hadoop的主要功能,用于学习调试。
03) cluster mode 分布式集群模式:
集群模式主要用于生产环境部署。会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。
04) 高可用(HA high availability)集群模式:
主要解决单点故障 保证集群的高可用,提高可靠性
我们今天的部署模式: 分布式集群模式
hadoop-01 NameNode DataNode ResourceManager
hadoop-02 DataNode NodeManager SecondaryNameNode
hadoop-03 DataNode NodeManager
_一句话介绍MapReduce
mapreduce是一个分布式运算编程框架，是应用程序开发包，由用户按照编程规范进行程序开发，后打包运行在HDFS集群上，并且受到YARN集群的资源调度管理。
-Apache Hadoop--集群部署安装--集群角色介绍&部署模式
###服务器环境准备
01) 准备三台服务器
1 vmware虚拟机
2 静态ip
3 主机名称
4 ip与主机映射
5 关闭防火墙: iptables 和 selinux
6 ssh免密登录
7 时间同步
8 jdk环境 配置JAVA_HOME环境变量
一，同步时间
同步集群各机器时间
date -s "2019-03-03 03:03:03"
yum install ntpdate
网络同步时间
ntpdate cn.pool.ntp.org
二，设置主机名
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=node-1
三，配置IP、主机名映射
vi /etc/hosts
192.168.33.101 node-1
192.168.33.102 node-2
192.168.33.103 node-3
四，配置ssh免密登陆
生成ssh免登陆密钥
ssh-keygen -t rsa （四个回车）
执行完这个命令后，会生成id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
将公钥拷贝到要免密登陆的目标机器上
ssh-copy-id node-2
五，配置防火墙
查看防火墙状态
service iptables status
关闭防火墙
service iptables stop
查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
六． JDK环境安装
上传jdk安装包
jdk-8u65-linux-x64.tar.gz
解压安装包
tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz
配置环境变量 /etc/profile
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_65
export PATH=JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:JAVA_HOME/lib/tools.jar
刷新配置
source /etc/profile
了解源码编译的含义
01) 为什么要编译hadoop的源码?
01) Hadoop是使用Java语言开发的,可以通过底层JNi去调用C语言C+模块，但是有一些高级功能需求和操作（比如压缩）并不适合使用java,所以就引入了本地库(Native Libraries) 的概念.说白了,就是Hadoop的某些功能,必须通过JNT来协调Java类文件和Native代码生成的库文件一起才能工作.
02) linux系统要运行Native 代码,首先要将Native 编译成目标CPU 架构的[.so]文件.
而不同的处理器架构,需要编译出相应平台的动态库[.so] 文件,
才能被正确的执行,所以最好重新编译一次hadoop源码,让[.so]文件与自己处理器相对应.
注意: windows平台是动态库[.dll]文件
总结: 主要是要重新编译本地库(Native Libraries) 代码(Linux下对应[.so]文件，window下对应[.dlI]文件)，也就是编译生成linux下的[.so] 文件。
当然如果自己修改了源码,也需要自己重新编译
02) 编译环境准备
01) 安装jdk1.7
02) 安装maven
03) 参考详细笔记
7.2． 编译环境的准备
_准备linux环境
准备一台linux环境，内存4G或以上，硬盘40G或以上，这里使用的是Centos6.9 64位的操作系统（注意：一定要使用64位的操作系统）。
虚拟机联网，关闭防火墙，关闭selinux
关闭防火墙命令：
service iptables stop
chkconfig iptables off
关闭selinux：
vim /etc/selinux/config
_安装jdk1.7
注意：亲测证明hadoop-2.6.0-cdh5.14.0 这个版本的编译，只能使用jdk1.7，如果使用jdk1.8那么就会报错。
查找出 centos6.9系统自带的openjdk
rpm -qa | grep java
将所有这些openjdk全部卸载掉
rpm -e xxxx(包名)
将oracle 公司的jdk的安装包上传服务器并且解压
mkdir -p /export/servers
mkdir -p /export/software
cd /export/software
tar -zxvf jdk-7u71-linux-x64.tar.gz -C ../servers/
配置环境变量
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_71
export PATH=:PATH
重新加载环境变量文件，立即生效
source /etc/profile
_安装maven
理论上使用maven3.x以上的版本应该都可以，此处不建议使用太高的版本。
将maven的安装包上传到/export/softwares，然后解压maven的安装包到/export/servers
cd /export/softwares/
tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C ../servers/
配置maven的环境变量
vim /etc/profile
export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5
export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"
export PATH=:PATH
让修改立即生效
source /etc/profile
解压已经下载好的一份maven仓库，用来编译hadoop会比较快。
tar -zxvf mvnrepository.tar.gz -C /export/servers/
修改maven的配置文件
cd /export/servers/apache-maven-3.0.5/conf
vim settings.xml
指定我们本地仓库存放的路径
添加阿里云的镜像地址，下载jar包更快。
<mirror>
<id>alimaven</id>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
<mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
安装findbugs
解压findbugs
tar -zxvf findbugs-1.3.9.tar.gz -C ../servers/
配置findbugs的环境变量
vim /etc/profile
export FINDBUGS_HOME=/export/servers/findbugs-1.3.9
export PATH=:PATH
让修改立即生效
source /etc/profile
在线安装一些依赖包
yum install autoconf automake libtool cmake
yum install ncurses-devel
yum install openssl-devel
yum install lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++
bzip2压缩需要的依赖包
yum install -y bzip2-devel
安装protobuf
解压protobuf并进行编译
cd /export/softwares
tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C ../servers/
cd /export/servers/protobuf-2.5.0
./configure
make && make install
安装snappy
cd /export/softwares/
tar -zxf snappy-1.1.1.tar.gz -C ../servers/
cd ../servers/snappy-1.1.1/
./configure
make && make install
下载cdh源码准备编译
源码下载地址为：
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-src.tar.gz
解压cdh源码进行编译
tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-src.tar.gz -C ../servers/
cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
编译不支持snappy压缩：
mvn package -Pdist,native -DskipTests –Dtar
编译支持snappy压缩：
mvn package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy
编译完成之后安装包的tar.gz文件就在下面这个路径里面
常见编译错误
如果编译时候出现这个错误：
An Ant BuildException has occured: exec returned: 2
这是因为tomcat的压缩包没有下载完成，需要自己下载一个对应版本的apache-tomcat-6.0.53.tar.gz的压缩包放到指定路径下面去即可
这两个路径下面需要放上这个tomcat的 压缩包
/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs-httpfs/downloads
/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoop-common-project/hadoop-kms/downloads
......
安装包目录结构
01) 上传编译好的安装包到/export/software
rz hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-with-centos6.9.tar.gz
02) 解压安装包到/export/servers
tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-with-centos6.9.tar.gz -C /export/servers/
03) hadoop的目录结构
bin: Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现
etc: hadoop配置文件目录
include:对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中）
lib: 该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用
libexec: 各个服务对用到的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。
sbin: hadoop集群启动关闭的脚本(单节点逐个启动 一键启动)
share: Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录 官方案例jar包
09配置文件详解--上
01) _hadoop-env.sh
vim /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_144
02) xml配置文件(hdfs mapreduce yarn common四个模块的配置)
参考配置: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
01) _core-site.xml
<!-- 指定hadoop所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<!-- hdfs文件系统，所以fs.defaultFS = File:///(hdfs://) -->
<value>hdfs://hadoop01:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/data/hadoopdata</value>
</property>
02) _hdfs-site.xml
<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<!-- secondaryNameNode所在的地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop02:50090</value>
</property>
03) _mapred-site.xml
改名: mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vi mapred-site.xml
<!-- 指定mr运行时框架，这里指定在yarn上，默认是local -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
04)_ yarn-site.xml
<!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值："" -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
大量的默认配置: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
10-配置文件详解--下
01) _slaves文件
01) 文件作用
配合一键启动脚本,决定哪些服务器上启动从角色
通过dfs.hosts 指定文件中的机器才能加入hadoop集群中
02) 配置内容: 一行一个主机名
vim /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/slaves
hadoop01
hadoop02
hadoop03
02) 将主节点上的hadoop的安装包分发到hadoop02 和 hadoop03
cd /export/servers/
scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/ root@hadoop02:/export/servers/
scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/ root@hadoop03:/export/servers/
03) 配置hadoop的环境变量:
vim /etc/profile 添加如下内容:
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
将主节点上配好的/etc/profile文件 分发到hadoop02 和 hadoop03 上
scp /etc/profile root@hadoop02:/etc/profile
scp /etc/profile root@hadoop03:/etc/profile
将三台的环境变量生效:(在三台上执行如下)
source /etc/profile
验证hadoop环境变量是否生效
hadoop version
11-_-namenode format
01) 为什么需要format?
01) format主要创建hadoop运行依赖的一些文件和文件夹, 本质就是一些清理和准备工作
02) 首次启动集群前,需要针对hdfs进行format操作
03) format操作只需要进行一次(如果成功的话)
02) namenode format操作(在namenode所在的机器上)
hadoop namenode -format (过时的命令)
hdfs namenode -format
成功的标识:
Storage directory /export/data/hadoopdata/dfs/name has been successfully formatted.
可以查看初始化后的文件内容: cd /export/data/hadoopdata/dfs/name/current
03) 不小心再次执行了format会如何? 怎么解决?
会如何: 上一次初始化的集群会出现主从角色互相不识别的情况 之前集群的元数据全部丢失
如何解决:将3台服务器上hadoop.tmp.dir指定的目录全部删除,重新format一次(相当于一个新的集群)
12--Apache Hadoop--集群两种启动方式
01) 单节点逐个启动:
01) 在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode
hadoop-daemon.sh start namenode
02) 在每个从节点上使用以下命令启动HDFS DataNode
hadoop-daemon.sh start datanode
03) 在主节点上使用以下命令启动YARN ResourceManager
yarn-daemon.sh start resourcemanager
04) 在每个从节点上使用以下命令启动YARN nodemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
05) 在hadoop02上使用如下命令启动HDFS secondaryNameNode
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
说明: 以上脚本位于$HADOOP_PREFIX/sbin/目录下.如果想要停止某个节点上某个角色,只需要把命令中的start改为stop即可。
好处: 可以精准的控制每台机器上每个进程的状态,便于排查单个服务器的异常问题
02) 一键启动脚本:
01) 前提:
配置好ssh免密登录
配置好slaves文件
02) 启动hdfs集群:
start-dfs.sh stop-dfs.sh
03) 启动yarn集群:
stat-yarn.sh stop-dfs.sh
04) 一键启动两个集群:
start-all.sh stop-all.sh
感受hadoop
命令行，JavaAPI，WEBUI界面
命令行：
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-checksum <src> ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-count [-q] [-h] [-v] [-x] <path> ...]
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>]
[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
[-df [-h] [<path> ...]]
[-du [-s] [-h] [-x] <path> ...]
[-expunge]
[-find <path> ... <expression> ...]
[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-getfacl [-R] <path>]
[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>]
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>]
[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
[-stat [format] <path> ...]
[-tail [-f] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
[-touchz <path> ...]
[-usage [cmd ...]]
Generic options supported are
-conf <configuration file> specify an application configuration file
-D <property=value> use value for given property
-fs <local|namenode:port> specify a namenode
-jt <local|resourcemanager:port> specify a ResourceManager
-files <comma separated list of files> specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <comma separated list of jars> specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives <comma separated list of archives> specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
The general command line syntax is
bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]
###webUI界面
01) namenode的界面: http://hadoop01:50070
50070是webUI端口 之前配置的8020是rpc通信端口
参考:http://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
02) resourceManager的界面: http://hadoop01:8088
###初体验:
01) hdfs存储文件体验:
显示帮助: hadoop fs
创建目录:hadoop fs -mkdir /test
上传文件:hadoop fs -put 1.txt /log/20190909
【这里存储的是默认地址配置hdfs://hadoop01：8020下面的/log/20190909】
下载文件:hadoop fs -get /test/1.txt ./
体验:
1 hdfs本质就是文件存储的
2 结构上也是树形目录结构, 从/ 根目录开始
3 有文件夹和文件
4 操作起来比较慢? 为什么慢? 难道是因为分布式文件存储的原因?
02) yarn体验,需要结合mr:
01) 运行wordcount
1 /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/share/hadoop/mapreduce
2 hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
3 vim wc.txt
4 hadoop fs -put wc.txt /wordcount/input
5 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.14.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
6 hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
体验:
mr程序本质上就是一个jar包(自己写的程序打成jar包)
mr第一步先去找rm? 申请运行需要的资源吗?
mr程序分成了两个阶段: map 和 reduce阶段
mr输出的结果好像有序, 按照字典序进行升序排列(a-z,0-9)
02) 圆周率计算
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.14.0.jar pi 2 4
job history服务的开启
01) 为什么需要job history服务?
重启yarn集群后,上次运行的mr程序的状态都丢失了,我们需要保存之前运行的mr程序信息(日志形式)
02) 如何开启job history服务?
01) 默认情况下没有开启此功能,需要在mapred-site.xml中配置并手动启动
02) 关闭hdfs集群
stop-dfs.sh或者关闭stop-yarn.sh
03) 修改mapred-site.xml
cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim mapred-site.xml
<!-- MapReduce JobHistory Server IPC host:port -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop01:10020</value>
</property>
<!-- 查看历史服务器已经运行完的Mapreduce作业记录的web地址，需要启动该服务才行 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop01:19888</value>
</property>
04) 把修改好的配置文件scp给其他机器
scp mapred-site.xml root@hadoop02:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
scp mapred-site.xml root@hadoop03:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
05)启动hdfs集群:
start-dfs.sh
_06) 单独启动/关闭historyserver服务(只需要在配置的指定机器上启动即可hadoop01)
启动: mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
关闭: mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
_07) 访问job history服务器
http://hadoop01:19888
注意: job history服务需要手动启动
hdfs垃圾桶机制功能
01) 为什么需要垃圾桶机制?
误操作删除一些重要文件,可以进行恢复.
02) 垃圾桶机制的配置
默认误操作删除重要文件,无法恢复.
01) vim core-site.xml
<!-- 删除文件在回收站的保存时间 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
02) 把配置文件scp给其他机器
scp core-site.xml root@hadoop02:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml
scp core-site.xml root@hadoop03:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml
03) 重启hdfs集群:
stop-dfs.sh
start-dfs.sh
03) 垃圾桶机制验证
01) 删除文件: hadoop fs -rm /test/1.txt
02) 开启垃圾桶机制后: 本质是把删除的文件移动到一个指定的文件夹中(每个用户在/user/root/.Trash下都有自己的垃圾目录)
03) 如何恢复:
重新移动回来: hadoop fs -mv /user/root/.Trash/Current/test/1.txt /test/
04) 什么时候真正删除: 垃圾桶机制配置的时间到了(1天=1440分钟)
05) 如何跳过垃圾桶直接永久删除: hadoop fs -rm -skipTrash /test/1.txt
