初识Hadoop

第一部分：             
初识Hadoop

一、            
谁说大象不能跳舞

业务数据越来越多，用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力，一个查询或者一个导出，要执行很长时间，这是因为数据的吞吐量太大了，导致整个程序看上去像一只体型庞大、行动笨拙的大象。

Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的，它可以使大数据的存储和处理变的快速、使得应用程序运行的更加的轻盈。像《Hadoop权威指南》封皮上那句话：“谁说大象不能跳舞？！”。

二、            
Hadoop解决的问题

Hadoop解决的问题就是大数据存储和运算问题。

这里要说一个宏观的问题，就是大数据产业链，来说明Hadoop在产业链中所处的位置，以便于更好的理解Hadoop是做什么的。

所谓大数据的产业链，就像于普通商品的产业链，普通商品的产业链先是原材料的搜集、原材料的预加工、深加工、
制造成各种各样的商品、最终销售变现获得利润。

大数据产业链非常类似，也可以分为三个阶段：

1、 
大数据的搜集、整理阶段

2、 
大数据的存储、处理阶段

3、 
大数据的应用、变现阶段

Hadoop就是来解决第二步，数据存储和处理的。

拿一般公司的系统而言，数据的搜集渠道很多，也已经有了，比如订单数据、PV、UV数据等等。搜集到数据这是第一步。

第二步是如何存储和运算这些大数据，这个就是Hadoop擅长的事情了。

第三步是和具体业务相关的，是从需求的角度为出发点利用第二步中存储的大数据，来做一个应用程序。比如想做一个基于PV、UV、网友在页面上的操作路径数据，来进行分析网友行为的应用程序，来指导如何优化页面和流程，以便于更好的引导客户下单，从而实现我们的利润。

三、            
Hadoop的核心和概念

像前面所说的，Hadoop是一个存储和处理大数据的解决方案，相对应地Hadoop的核心有两个：

HDFS：HDFS是分布式文件系统，提供了数据的存储方案。

MapReduce：MapReduce是一个平行运算架构，提供了数据的处理解决方案。

咱们平常说Hadoop，怎么理解所说的Hadoop，它的概念是什么？

其实Hadoop概念分狭义的和广义的：

1、 
狭义的Hadoop只是Hadoop核心部分 (HDFS＋MapReduce)。

2、 
广义的Hadoop其实是泛指在HDFS+MapReduce核心上衍生出来的一个大的Hadoop生态系统。衍生出来的有：Hbase、Pig、Hive等等

四、            
Hadoop生态系统

1、 
Hadoop生态系统

对生态图的解释：

Hadoop的生态系统中，除了HDFS、MapReduce核心部分外，其他的这些灰色的，是衍生出来的项目，他们一起组成了Hadoop的生态系统。

(1)  HDFS和MapReduce是Hadoop的核心，一个负责数据存储，一个负责数据处理

(2)  HDFS特点是分布式存储、顺序读、只能追加

l 
分布式：会将一个大文件分割后存储在不同的节点，每一个节点叫一个DataNode。

l 
顺序读：在分割后的各个DataNode块上，只能从前往后读取。而且在一个具体应用中，几乎每次读取都要读取全部数据。

l 
只能追加：HDFS中，数据写入只能追加到文件的末尾，不支持随机读写。

l 
这样的设计看上去挺傻的、简单粗暴，但正是分布式、顺序读、只追加这些简单的规则组合起来，才是解决数据吞吐量大这个问题的方法。

l 
因为HDFS不支持随机读写，所以对数据访问的实时性没法保证的。它不适合做对响应时间要求比较高的应用，Hbase可以提供实时响应的功能。

(3)  MapReduce是线性的、可伸缩的编程模型，核心是两个函数：map()和reduce()；

l 
线性表现在：所有的数据处理都是顺序执行的，各个执行节点顺序执行map()和reduce()，这个思想和原来的结构化编程思想很像。

l 
可伸缩表现在：可以在很多运算节点并行执行，而节点数量理论上是可以无限增加的。

(4)  其他都是衍生出来的项目或者叫做工具，作用是利于人们使用Hadoop，他们各有各的分工，各有各的专长

(5)  Sqoop：Hadoop的数据来源往往是原有的关系型数据库，经过Hadoop的处理后，往往是把结果数据再存入关系型数据库中。Sqoop就是用来做数据导入导出的，Sqoop是关系型数据库和HDFS之间数据的传输工具。

(6)  HBase是在HDFS基础上开发出来的面向列的分布式数据库。它用巧妙的方式解决了在不违反HDFS存取规则的前提下，提供随机读写、实时响应的功能。

(7)  ChukWa是一个对整个Hadoop集群运行情况进行分析和反馈的工具，叫他监控不太合适，因为他有一定的延迟。他能够为Hadoop集群的使用者、Hadoop程序开发者、Hadoop集群的运维人员等人提供他们各自关心的内容。

l 
使用者就是在集群上执行自己任务的人员，他们可以看到自己的任务运行状态、作业日志和作业输出结果。

l 
程序开发者可以看到自己所写的程序运行情况、运行瓶颈、错误日志。

l 
运维人员可以看到集群中硬件故障情况、异常状态、资源消耗情况

(8)  ZooKeeper：Hadoop是分布式大的集群，在Job调度上必然变的非常复杂，ZooKeeper就是为分布式应用程序，开发的协调服务。

(9)  Pig：Hadoop中数据的处理，就是通过执行很多很多map()和reduce()函数来操作，所以程序员应该写大量的map函数和reduce函数，并且要了解数据存储和数据转换的细节，是一个非常有挑战的工作。

然后雅虎开发了Pig Lation 语言，使得写程序更简单。Pig Lation程序最终还是会转换为一堆map、reduce函数来执行。

Pig项目分为两个部分：Pig Latin语言和Pig Latin的执行环境。

(10)雅虎有Pig，Facebook也有自己的解决方案，当时为了给熟悉SQL的人员提供一个好用的工具来对Hadoop中的数据来做数据分析，所以Facebook就开发了Hive。Hive的语法更像SQL。和Pig一样，Hive写的语句，最终还是要翻译为map、reduce函数来执行。

整个Hadoop生态系统中，HDFS和MapReduce是比较底层的东西，实际应用开发时，不太可能会用到，而是利用基于它们这两个核心之上的各种工具来开发。

这里就体现了开源的好处，大师级的人物设计了核心的东西，各路大牛就在核心上开发出简单好用的工具。

第二部分：             
MapReduce执行机制

五、            
MapReduce的组成

在MapReduce中，有两类节点控制整个程序的执行：一个jobtracker和多个tasktracker。

1、 
Jobtracker是管理者，tasktracker是执行者。

2、 
Jobtracker调度tasktracker上运行的任务，tasktracker会将运行状态向jobtracker报告，如果一个tasktracker失败了，jobtracker就会调度另外一个tasktracker重新运行。

3、 
TaskTracker分为Map Task和Reduce
Task

六、            
基本执行过程

MapReduce过程分为两个阶段：map函数阶段和reduce函数阶段

1、 
map函数是数据准备阶段，并筛选掉非需要的数据，以键值对的形式输出，map函数核心目的是形成对数据的索引，以供reduce函数方便对数据进行分析。

2、 
reduce函数以Map函数的输出数据为数据源，对数据进行相应的分析，输出结果为最终的目标数据。

3、 
由于map任务的输出结果传递给reduce任务过程中，是在节点间的传输，是占用带宽的，这样带宽就制约了程序执行过程的最大吞吐量，为了减少map和reduce间的数据传输，在map后面添加了combiner函数来就map结果进行预处理，combiner函数是运行在map所在节点的。

七、            
图解MapReduce执行过程

多个map节点和多个reduce节点

Hadoop将MapReduce输入的数据划分为等长的小分片，一般每个分片是64M，因为HDFS的每个块是64M。Hadoop 2.X中将这个数改为128M。

1、 
每个分片数据分配一个map任务，任务内容是用户写的map函数，map函数是尽量运行在数据分片的机器上，这样保证了“数据本地优化”。

2、 
map任务的结果是各自排好序的，各个map结果进行再次排序合并后，作为reduce任务的输入。

3、 
reduce任务执行reduce函数来处理数据，得到最终结果后，存入HDFS。

4、 
会有多个reduce任务，每个reduce任务的输入都来自于许多map任务，map任务和reduce任务之间是需要传输数据的，占用网络资源，影响效率，为了减少数据传输，可以在map()函数后，添加一个combiner函数来对结果做预处理。

八、            
一个Java版本的MapReduce例子

1、 
需求

我们有很多订单，订单有是下给经销商的，所以有dealerid信息，也有没有指定经销商的无主订单，dealerid为0。数据存储在一个文本文件中orderdata.txt，假设这个文件中大约有3亿条数据，存储在HDFS上。

文件格式如下，各个字段之间用\t分割。

需求是：统计各个经销商下的订单数量，无主订单不统计。

输出应该类似于：

2、 
代码

/**

 * Created by 鸣宇淳 on 2016/3/23.

 */

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;



import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;



/*

功能：OrderDemo用来统计订单中下到各个经销商的订单数量，无主订单不统计

文件：订单信息在orderdata.txt文件中，文件中信息存储各个是：

格式：手机号     
经销商ID   省份ID   城市ID   品牌ID   车型ID

例如：13146198476
3012   440000   440100  
25     3467

分隔符：\t

 */

public class OrderDemo {



    public static void main(String[] args) throws Exception {



        //新建Hadoop配置类

        Configuration conf = new
Configuration();



        //新建一个MapReduce Job，Job名字为OrderDemoJob，这个名字会显示在监控中

        Job job = new Job(conf,
"OrderDemoJob");



        //设置MapReducer任务所用的jar，根据类找Jar包

       
job.setJarByClass(OrderDemo.class);



        //设置Map方法所在类

        job.setMapperClass(Map.class);

//设置Combiner类

job.setCombinerClass(Combiner.class);

//设置Reduce方法所在类

        job.setReducerClass(Reduce.class);



        //设置MapReduce Job输入数据格式

       
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);



        //设置输出数据格式

       
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);



        //设置MapReduce Job最终输出键的格式

        job.setOutputKeyClass(Text.class);



        //设置MapReduce Job最终输出值的格式

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);



        //设置输入文件路径

        FileInputFormat.addInputPath(job,
new Path(args[0]));



        //设置输出文件路径

       
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));



        //提交任务给JobTracker，等待返回值

        job.waitForCompletion(true);

    }

    public static class Map extends Mapper<LongWritable,
Text, Text, IntWritable> {

        public void map(LongWritable key,
Text value, Context context)

               
throws IOException, InterruptedException {

            String
line = value.toString();

            String
dealerid= line.split("\t")[1];

           
if(!dealerid.equals("0"))//不计算无主订单

            {

               
context.write(new Text(dealerid), new IntWritable(1));

            }

        }

    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text,
IntWritable, Text, IntWritable> {

        public void reduce(Text key,
Iterable<IntWritable> values, Context context)

               
throws IOException, InterruptedException {

            int sum =
0;

            for
(IntWritable val : values) {

               
sum += val.get();

            }

           
context.write(key, new IntWritable(sum));

        }

    }

public static class Combiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text,
IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable>
values, Context context)

            throws
IOException, InterruptedException {

        int sum = 0;

        for (IntWritable val : values) {

            sum +=
val.get();

        }

        context.write(key, new IntWritable(sum));

    }

}

}

3、 
代码执行过程推演

4、 
 在Hadoop上运行

(1)  拷贝数据源文件orderdata.txt、程序OrderDemo.jar包文件到Linux上

(2)  在HDFS上新建输入目录input

[centos@hadoop1 ~]$ hadoop fs -mkdir /chybindemo/input

(3)  将orderdata.txt放入input目录中

[centos@hadoop1~]$ hadoop fs -put
/chybindemo/orderdata.txt /chybindemo/input

(4)  执行Hadoop，运行OrderDemo.jar程序

[centos@hadoop1~]$ hadoop  jar
 /chybindemo/input/hadoopdemo.jar OrderDemo /chybindemo/input 
/chybindemo/output

格式：

hadoop jar  [jar包路径]  [类名]  [输入路径]  [输出路径]

(5)  查看输出目录

[centos@hadoop1 ~]$ hadoop fs -ls -R /chybindemo/output

(6)  查看结果文件

[centos@hadoop1 ~]$ hadoop fs -cat /chybindemo/output/part-r-00000

九、            
MapReduce执行流程细节（Hadoop 1.x版本下）

1、 
客户端提交MapReduce作业。

客户端调用Jobclient.runJob()方法，新建JobClient实例并调用submitJob()方法，将作业提交给JobTracker，submitJob过程如下：

(1)  向jobtracker请求一个新的Job ID，是调用的getNewJob()方法。

(2)  检查作业的相关路径配置，如输入目录、输出目录是否正确。

(3)  计算作业的输入分片个数。

(4)  将运行作业所需要的资源复制到HDFS中。资源如：Jar包、配置文件等

(5)  告知jobtracker作业准备执行，调用submitJob方法提交作业。

2、 
作业初始化。

jobtracker根据每个分片信息，创建一系列的map任务和一定数量的reduce任务。

3、 
分配任务。

并不是Jobtracker主动给tasktracker分配任务，而是tasktrakcer来主动领任务。tasktracker通过心跳来告知jobtracker自己是否可以接受任务，jobtracker给tasktracker分配任务后，tasktracker来执行任务。

分配map任务时，jobtracker要考虑数据本地化。

分配reduce任务时，不需要考虑数据本地化。

4、 
执行任务

执行任务过程包括：

(1)  复制运行用的资源文件复制到tasktracker所在的文件系统，实现作业的Jar包本地化。

(2)  tasktracker为任务新建一个本地工作目录，并把jar包中内容解压到这个目录下。

(3)  tasktracker新建一个taskRunner实例来运行该任务

5、 
进度、状态报告

Tasktracker通过心跳来告诉jobtracker作业执行状态，jobtracker汇中整个作业的状态，客户端JobClient通过每秒查询JobTracker来查询作业进度

6、 
任务完成

Jobtracker接受到最后一个任务已完成的通知后，就把作业状态设置为“成功”，jobclient查询状态时发现已经成功，就退出runJob方法。

十、            
MapReduce和关系型数据库管理系统的比较

MapReduce适合一次写入，多次读取的应用场景；关系型数据库则适用于持续更新的应用场景；

MapReduce数据存储是非结构化或者半结构化得；关系型数据库则严格符合结构化的存储要求；

在数据量和数据操作时间的关系上，MapReduce是线性的，而关系型数据库非线性的。

MapReduce一个核心特征是数据本地化；关系型数据库是偏重于数据的集中存储。

第三部分：             
HDFS介绍

十一、      HDFS简介

1、 
HDFS全称

Hadoop
Distributed FileSystem，Hadoop分布式文件系统。

Hadoop有一个抽象文件系统的概念，Hadoop提供了一个抽象类org.apache.hadoop.fs.FilesSystem，HDFS是这个抽象类的一个实现。其他还有：

文件系统	URI方案	Java实现（org.apache.hadoop）
Local	file	fs.LocalFileSystem
HDFS	hdfs	hdfs.DistrbutedFilesSystem
HFTP	hftp	hdfs.HftpFilesSystem
HSFTP	hsftp	hdfs.HsftpFilesSystem
HAR	har	fs.HarFileSystem
KFS	kfs	fs.kfs.KosmosFilesSystem
FTP	ftp	Fs.ftp.FtpFileSystem

2、 
HDFS特点：

(1)  超大文件数据集群

(2)  流式数据访问方式读取文件

(3)  对硬件要求并不是特别高，有很好的容错机制。

(4)  数据访问有一定的延迟，这是因为HDFS优化的是数据吞吐量，是要以提高延迟为代价的。

(5)  HDFS无法高效存储大量小文件。因为NameNode限制了文件个数。

(6)  HDFS不支持多个写入者，也不支持随机写。

十二、     
HDFS体系结构

1、 
体系结构图

2、 
体系结构介绍

(1)  HDFS由Client、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode组成。

(2)  Client提供了文件系统的调用接口。

(3)  NameNode由fsimage(HDFS元数据镜像文件)和editlog(HDFS文件改动日志)组成，NameNode在内存中保存着每个文件和数据块的引用关系。NameNode中的引用关系不存在硬盘中，每次都是HDFS启动时重新构造出来的。

(4)  SecondaryNameNode的任务有两个：

(5)  定期合并fsimage和editlog，并传输给NameNode。

(6)  为NameNode提供热备份。

(7)  一般是一个机器上安装一个DataNode，一个DataNode上又分为很多很多数据块（block）。数据块是HDFS中最小的寻址单位，一般一个块的大小为64M，不像单机的文件系统，少于一个块大小的文件不会占用一整块的空间。

(8)  设置块比较大的原因是减少寻址开销，但是块设置的也不能过大，因为一个Map任务处理一个块的数据，如果块设置的太大，Map任务处理的数据量就会过大，会导致效率并不高。

(9)  DataNode会通过心跳定时向NameNode发送所存储的文件块信息。

(10)HDFS的副本存放规则

默认的副本系数是3，一个副本存在本地机架的本机器上，第二个副本存储在本地机架的其他机器上，第三个副本存在其他机架的一个节点上。

这样减少了写操作的网络数据传输，提高了写操作的效率；另一方面，机架的错误率远比节点的错误率低，所以不影响数据的可靠性。

十三、      
HDFS读写过程

1、 
数据读取流程图

2、 
读取过程说明

(1)  HDFS客户端调用DistributedFileSystem类的open()方法，通过RPC协议请求NameNode来确定说请求的文件所在位置，找出最近的DataNode节点的地址。

(2)  DistributedFileSystem会返回一个FSDataInputStream输入流对象给客户端。

(3)  客户端会在FSDatatInputStream上调用read()函数，按照每个DataNode的距离从近到远依次读取。

(4)  读取完每个DataNode后，在FSDataInputStream上调用close()函数。

(5)  如果读取出现故障，就会读取数据块的副本，同时向NameNode报告这个消息。

3、 
文件的写入流程图

4、 
写入流程说明

(1)  客户端调用DistributedFileSystem对象的create()方法，通过RPC协议调用NameNode，在命名空间创建一个新文件，此时还没有关联的DataNode与之关联。

(2)  create()方法会返回一个FSDataOutputStream对象给客户端用来写入数据。

(3)  写入数据前，会将文件分割成包，放入一个“数据队列”中。

(4)  NameNode为文件包分配合适的DateNode存放副本，返回一个DataNode的管道。

(5)  根据管道依次保存文件包在各个DataNode上。

(6)  各个DataNode保存好文件包后，会返回确认信息，确认消息保存在确认队列里，当管道中所有的DataNode都返回成功的的确认信息后，就会从确认队列里删除。

(7)  管道中所有的DataNode都保存完成后，调用FileSystem对象的close()关闭数据流。

十四、     
HDFS的Java API

1、 
使用URL读取数据

//用URL接口读取HDFS中文件

static  {

    URL.setURLStreamHandlerFactory(new
FsUrlStreamHandlerFactory() );

}

public  String  GetHDFSByURL(String url) throws
MalformedURLException,IOException

{

    String str="";

    InputStream in =null;

    OutputStream out=null;

    try {

        in=new URL(url).openStream();

       
//IOUtils.copyBytes(in,out,4096,false);

        str=out.toString();

    }

    finally {

        IOUtils.closeStream(in);

        IOUtils.closeStream(out);

    }

    return  str;

}

2、 
FileSystem API读取数据

//ReadFile

//url:"/user/hadoop/data/write.txt"

public  String  ReadFile(String url)throws IOException

{

    String fileContent="";

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

    Path path = new Path(url);



    if(fs.exists(path)){

        FSDataInputStream is =
fs.open(path);

        FileStatus status =
fs.getFileStatus(path);

        byte[] buffer = new
byte[Integer.parseInt(String.valueOf(status.getLen()))];

        is.readFully(0, buffer);

        is.close();

        fs.close();

        fileContent=buffer.toString();

    }

    return fileContent;

}

3、 
FileSystem API创建目录

//创建HDFS目录

//dirpath：
"/user/hadoop/data/20130709"

public  void  MakeDir(String dirpath) throws IOException {

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

    Path path = new Path(dirpath);

    fs.create(path);

    fs.close();

}

4、 
FileSystem API写数据

//HDFS写文件

//fileurl:"/user/hadoop/data/write.txt"

public  void  WriteFile(String fileurl,String fileContent)throws
IOException

{

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

    Path path = new Path(fileurl);

    FSDataOutputStream out = fs.create(path);

    out.writeUTF(fileContent);

    fs.close();

}

5、 
FileSystem API删除文件

//删除文件

//fileurl :"/user/hadoop/data/word.txt"

public void  DeleteFile(String fileurl)throws IOException

{

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);



    Path path = new Path(fileurl);

    fs.delete(path,true);

    fs.close();

}

6、 
查询元数据

//查询文件的元数据

public  void  ShowFileStatus(String fileUrl) throws 
IOException

{

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

    Path file=new Path(fileUrl);

    FileStatus stat=fs.getFileStatus(file);

   

    System.out.println("文件路径："+stat.getPath());

    System.out.println("是否是目录："+stat.isDirectory());

    System.out.println("是否是文件："+stat.isFile());

    System.out.println("块的大小："+stat.getBlockSize());

    System.out.println("文件所有者："+stat.getOwner()+":"+stat.getGroup());

    System.out.println("文件权限："+stat.getPermission());

    System.out.println("文件长度："+stat.getLen());

    System.out.println("备份数："+stat.getReplication());

    System.out.println("修改时间："+stat.getModificationTime());

}

十五、     
HDFS常用命令

-ls      -ls
<路径>     
查看指定路径的当前目录结构

-lsr      -lsr
<路径>     
递归查看指定路径的目录结构

-du      -du
<路径>     
统计目录下个文件大小

-dus      -dus
<路径>     
汇总统计目录下文件(夹)大小

-count     
-count [-q] <路径>      统计文件(夹)数量

-mv      -mv
<源路径> <目的路径>     
移动

-cp      -cp
<源路径> <目的路径>     
复制

-rm      -rm
[-skipTrash] <路径>      删除文件/空白文件夹

-rmr      -rmr
[-skipTrash] <路径>      递归删除

-put      -put
<多个linux上的文件> <hdfs路径>     
上传文件

-copyFromLocal     
-copyFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>      从本地复制

-moveFromLocal     
-moveFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>      从本地移动

-getmerge     
-getmerge <源路径>
<linux路径>     
合并到本地

-cat      -cat
<hdfs路径>     
查看文件内容

-text      -text
<hdfs路径>     
查看文件内容

-copyToLocal     
-copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] [hdfs源路径] [linux目的路径]      从本地复制

-moveToLocal  
   -moveToLocal [-crc] <hdfs源路径> <linux目的路径>      从本地移动

-mkdir     
-mkdir <hdfs路径>     
创建空白文件夹

-setrep     
-setrep [-R] [-w] <副本数> <路径>      修改副本数量

-touchz     
-touchz <文件路径>     
创建空白文件

-stat      -stat
[format] <路径>     
显示文件统计信息

-tail      -tail
[-f] <文件>     
查看文件尾部信息

-chmod     
-chmod [-R] <权限模式> [路径]      修改权限

-chown     
-chown [-R] [属主][:[属组]] 路径     
修改属主

-chgrp     
-chgrp [-R] 属组名称 路径     
修改属组

-help      -help
[命令选项]     
帮助

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