本篇内容介绍了“hadoop怎么导入和导出数据”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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从分散的系统收集来数据，然后导入HDFS(Hadoop分布式文件系统)，然后通过MapReduce或者其他基于MapReduce封装的语言（Hive,Pig,Cascading）进行处理，进行过滤，转换，聚合，然后把结果导出到一个或者多个外部系统中。
做一个网站点击率的基础数据分析，从多个服务器中采集来页面的访问日志，然后将其推送到HDFS，启动一个MapReduce作业，将这些数据作MapReduce的输入，接下来数据将被解析，汇总，以及与Ip地址进行关联计算，最终得到URL,页面访问量和每个cookie的地理位置数据。生成的相关结果可以导入关系型数据库。即席查询（用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户查询的选择生成相应的统计报表）此时就可以构建在这些数据上了。分析师可以快速的生成各种报表数据，例如，当前的独立用户数，用户访问量最多的页面，按地区对用户进行拆分及其他的数据汇总。
HDFS提供了很多基于HDFS FileSystem API之上的Shell命令来实现访问文件系统。Hadoop自带的shell脚本是通过命令行来执行所有操作的，交割脚本名称叫做hadoop。通常安装在$HADOOP_BIN目录下，其中$HADOOP_BIN是Hadoopbin文件的完整安装目录，同时有必要将$HADDOP_BIN配置到￥PATH环境变量中，这样，所有的命令，都可以通过hadoop fs -command 这样的形式来执行。
如果需要获取文件系统的所有命令，可以运行hadoop命令传递不带参数的选项fs。最终得到的这些命令的名称与Unix shell命令非常相似，使用help选项可以获取某一项命令的具体说明。例如：hadoop fs -help ls
这里，我们使用Hadoop shell命令将数据导入HDFS中，以及数据从HDFS导出，这些命令更多地用于加载数据，下载处理过的数据，管理文件系统，以及预览相关数据，掌握这些命令就是高效使用HDFS的前提。
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