之前提到过的 Hadoop 三种模式：单机模式、伪集群模式和集群模式。
单机模式：Hadoop 仅作为库存在，可以在单计算机上执行 MapReduce 任务，仅用于开发者搭建学习和试验环境。
伪集群模式：此模式 Hadoop 将以守护进程的形式在单机运行，一般用于开发者搭建学习和试验环境。
集群模式：此模式是 Hadoop 的生产环境模式，也就是说这才是 Hadoop 真正使用的模式，用于提供生产级服务。
HDFS 配置和启动
HDFS 和数据库相似，是以守护进程的方式启动的。使用 HDFS 需要用 HDFS 客户端通过网络 (套接字) 连接到 HDFS 服务器实现文件系统的使用。
在Hadoop 运行环境 一章，我们已经配置好了 Hadoop 的基础环境，容器名为 hadoop_single。如果你上次已经关闭了该容器或者关闭了计算机导致容器关闭，请启动并进入该容器。
进入该容器后，我们确认一下 Hadoop 是否存在：
hadoop version
如果结果显示出 Hadoop 版本号则表示 Hadoop 存在。
接下来我们将进入正式步骤。
新建 hadoop 用户
新建用户，名为 hadoop：
adduser hadoop
安装一个小工具用于修改用户密码和权限管理：
yum install -y passwd sudo
设置 hadoop 用户密码：
passwd hadoop
接下来两次输入密码，一定要记住！
修改 hadoop 安装目录所有人为 hadoop 用户：
chown -R hadoop /usr/local/hadoop
然后用文本编辑器修改 /etc/sudoers 文件，在
root ALL=(ALL) ALL
之后添加一行
hadoop ALL=(ALL) ALL
然后退出容器。
关闭并提交容器 hadoop_single 到镜像 hadoop_proto：
docker stop hadoop_single docker commit hadoop_single hadoop_proto
创建新容器 hdfs_single ：
docker run -d --name=hdfs_single --privileged hadoop_proto /usr/sbin/init
这样新用户就被创建了。
启动 HDFS
现在进入刚建立的容器：
docker exec -it hdfs_single su hadoop
现在应该是 hadoop 用户：
whoami
应该显示 "hadoop"
生成 SSH 密钥：
ssh-keygen -t rsa
这里可以一直按回车直到生成结束。
然后将生成的密钥添加到信任列表：
ssh-copy-id [email protected]
查看容器 IP 地址：
ip addr | grep 172
从而得知容器的 IP 地址是 172.17.0.2，你们的 IP 可能会与此不同。
在启动 HDFS 以前我们对其进行一些简单配置，Hadoop 配置文件全部储存在安装目录下的 etc/hadoop 子目录下，所以我们可以进入此目录：
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
这里我们修改两个文件：core-site.xml 和 hdfs-site.xml
在 core-site.xml 中，我们在 标签下添加属性：
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://<你的IP>:9000</value>
</property>
在 hdfs-site.xml 中的 标签下添加属性：
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
格式化文件结构：
hdfs namenode -format
然后启动 HDFS：
start-dfs.sh
启动分三个步骤，分别启动 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode。
我们可以运行 jps 来查看 Java 进程：
到此为止，HDFS 守护进程已经建立，由于 HDFS 本身具备 HTTP 面板，我们可以通过浏览器访问http://你的容器IP:9870/来查看 HDFS 面板以及详细信息：
如果出现这个页面，说明 HDFS 配置并启动成功。
注意：如果你使用的不是含有桌面环境的 Linux 系统，没有浏览器，可以跳过这个步骤。如果你使用的是 Windows 系统但是没有使用 Docker Desktop ，那么这个步骤对你来说将难以实现。
HDFS 使用
HDFS Shell
回到 hdfs_single 容器，以下命令将用于操作 HDFS：
# 显示根目录 / 下的文件和子目录，绝对路径 hadoop fs -ls / # 新建文件夹，绝对路径 hadoop fs -mkdir /hello # 上传文件 hadoop fs -put hello.txt /hello/ # 下载文件 hadoop fs -get /hello/hello.txt # 输出文件内容 hadoop fs -cat /hello/hello.txt
HDFS 最基础的命令如上所述，除此之外还有许多其他传统文件系统所支持的操作。
HDFS API
HDFS 已经被很多的后端平台所支持，目前官方在发行版中包含了 C/C++ 和 Java 的编程接口。此外，node.js 和 Python 语言的包管理器也支持导入 HDFS 的客户端。
以下是包管理器的依赖项列表：
Maven：
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.4</version>
</dependency>
Gradle：
providedCompile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-hdfs-client', version: '3.1.4'
NPM：
npm i webhdfs
pip：
pip install hdfs
这里提供一个 Java 连接 HDFS 的例子（别忘了修改 IP 地址）：
实例
package com.runoob;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
public class Application {
public static void main(String[] args) {
try {
// 配置连接地址
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://172.17.0.2:9000");
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
// 打开文件并读取输出
Path hello = new Path("/hello/hello.txt");
FSDataInputStream ins = fs.open(hello);
int ch = ins.read();
while (ch != -1) {
System.out.print((char)ch);
ch = ins.read();
}
System.out.println();
} catch (IOException ioe) {
ioe.printStackTrace();
}
}
}