前面我们已经配置了一套HADOOP环境，环境虽然有了，但不少朋友恐怕心头依旧茫然，不知道接下来该做什么，不要着急，这主要是因为我们(我字重读)对HADOOP的认知还停留在概念的层面，所知有限自然不明白该如何着手。其实HADOOP没有那么深奥，老话形容说就是层窗户纸，看着朦朦胧胧如雾里看花不知所以，其实一点儿就透。下面我给大家点点，要是没点儿透……您家窗户上装的那是玻璃呀。
HADOOP是套数据分析平台(个人理解)，如大家所知，HADOOP由两大核心模块组成：HDFS+MapReduce，我们前面搭建的HADOOP环境其实也正是这两部分。那么如何使用呢，简单讲就是通过MapReduce方法分析HDFS中存储的数据。从这点来看跟传统的数据计算/分析系统没有什么区别，只是说 HADOOP做的很专业，使得用户无须关注任务分解和计算能力扩充方面(都是针对大数据量)的因素可能造成的困扰，而把重心放在实现自己的业务需求上。
对于用户来说，就是把原始数据存储到HDFS中，通过MapReduce方法进行分析。所以，在本节我们就来实战看看怎么向HDFS中存取文件，以及如何使用MapReduce功能进行数据分析。
- 提示：以上属个人理解，比较片面，大家可以相信但不能全信。
1、HDFS功能测试
HDFS是一套分布式的文件系统，其数据保存在各datanode上，datanode可能有几十上百或数千个，但对于用户来说完全透明，即不需要关心数据到底写在哪个节点上，也不需要关注应该在哪个节点上进行读写，在任意节点上操作均可，它所看到的数据也始终是一份。
想要操作HDFS文件系统进行读写，从大的类别上可以分成两种：通过程序的API （比如java），或者通过命令行。
- 提示：此处理解有限，可能不严谨，也许仍有其它方式向HDFS中读写数据。
需要强调的是，我们这里所说的HDFS文件系统，可并不是我们前面在配置HADOOP环境时，通过conf/hdfs-site.xml文件配置过HDFS的数据节点存储路径哟，比如这段：
同学，这段配置指定的是数据节点的存储路径不假，但并不是HDFS文件系统哟，这里所指定的是本节点HDFS映射文件的路径。怎么理解呢，简单讲，如果您在这个路径下创建文件，HDFS里是看不到的；同理，在HDFS中创建的文件，操作系统的文件系统中也看不到(也许能够看到一堆64M大小的映射文件)。
我们想要对HDFS文件系统进行读写操作，只有采用前面说的两种方式。
1.1 命令行方式操作HDFS
命令行方式就是通过hadoop命令附加dfs选项。我们可以直接执行该命令并附加dfs选项，不指定任何参数的情况下，会输出一些简要的帮助信息，如下：
[grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs
Usage: java FsShell
[-ls ]
[-lsr ]
[-du ]
[-dus ]
[-count[-q] ]
[-mv ]
[-cp ]
[-rm [-skipTrash] ]
[-rmr [-skipTrash] ]
[-expunge]
[-put ... ]
[-copyFromLocal ... ]
[-moveFromLocal ... ]
[-get [-ignoreCrc] [-crc] ]
[-getmerge [addnl]]
[-cat ]
[-text ]
[-copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] ]
[-moveToLocal [-crc] ]
[-mkdir ]
[-setrep [-R] [-w] ]
[-touchz ]
[-test -[ezd] ]
[-stat [format] ]
[-tail [-f] ]
[-chmod [-R] PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-help [cmd]]
Generic options supported are
-conf specify an application configuration file
-D use value for given property
-fs | specify a namenode
-jt | specify a job tracker
-files specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
The general command line syntax is
bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]上面输出的信息指明hadoop dfs能够支持的参数，对于有经验的朋友来说，肯定已经注意到，很多参数名与linux下的文件系统操作命令极为相似(有不少就是一模一样啊)，悄悄告诉你，功能也很类似的哟。如果觉着信息稍简化，还可以再附加-help参数查看更详细的信息。下面三思通过几个例子给大家演示一下。
创建目录：-mkdir
比如说创建一个jss目录吧，执行hadoop dfs并附加-mkdir参数：
- [grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -mkdir jss
浏览HDFS目录结构：-ls
目录(或文件)进行了创建，怎么知道是否创建成功了呐，那就ls看一下呗：
[grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -ls
Found 1 items
drwxr-xr-x - grid supergroup 0 2013-02-17 14:23 /user/grid/jss出来了有木有，看到了有木有~~~~
目录结构/权限/用户/时间信息/路径等等看起来都与Linux/Unix环境非常相似，对于具备一定Linux经验的朋友来说会比较容易理解。但是要注意了，这其中的路径和用户，及用户组跟操作系统层的路径没什么关系。
将文件上传至HDFS：-put
先创建两个文本文件：
[grid@hdnode1 ~]$ echo "Hello Junsansi" > a.txt
[grid@hdnode1 ~]$ echo "Junsansi says: Hello world" > b.txt将这两个文件保存到 HDFS的jss目录下：
- [grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -put *.txt jss
验证一下：
[grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -ls jss
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 grid supergroup 15 2013-02-17 16:58 /user/grid/jss/a.txt
-rw-r--r-- 3 grid supergroup 27 2013-02-17 16:58 /user/grid/jss/b.txt查看文件内容：-cat
HDFS中的文件是否就是我们上传的文件呢，看下内容吧，使用-cat参数：
[grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -cat /user/grid/jss/a.txt
Hello Junsansi此外还有删除用-rm，下载用-get，复制用-cp等等，咱们演示几条就差不多了，别的有兴趣就自行尝试吧。
1.2 通过API方式操作HDFS
命令行的用法比较简单，不过多数情况下我们操作HDFS时不会在命令行上进行，而是通过应用来读取数据，那在程序中能否读写HDFS中的目录或文件呢，这个必须可以呀。HADOOP API将这些功能都封装好了，直接调用即可。
那么都有哪些API呢？我给个链接，官方白皮书，你想知道的这里都有：http://hadoop.apache.org/docs/r0.23.6/api/index.html
- 提示：Eclipse开发环境配置及程序调试可参考三思的其它文章。