本篇文章给大家分享的是有关利用hadoop怎么实现一个文件上传功能，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
hdfs上的文件是手动执行命令从本地linux上传至hdfs的。在真实的运行环境中，我们不可能每次手动执行命令上传的，这样太过繁琐。那么，我们可以使用hdfs提供的Java api实现文件上传至hdfs，或者直接从ftp上传至hdfs。
然而，需要说明一点，之前笔者是要运行MR，都需要每次手动执行yarn jar，在实际的环境中也不可能每次手动执行。像我们公司是使用了索答的调度平台/任务监控平台，可以定时的以工作流执行我们的程序，包括普通java程序和MR。其实，这个调度平台就是使用了quartz。当然，这个调度平台也提供其它的一些功能，比如web展示、日志查看等，所以也不是免费的。
首先，给大家简单介绍一下hdfs。hdfs是以流式数据访问模式来存储超大文件，hdfs的构建思路是一次写入，多次读取，这样才是最高效的访问模式。hdfs是为高数据吞吐量应用优化的，所以会以提高时间延迟为代价。对于低延时的访问需求，我们可以使用hbase。
然后，还要知道hdfs中块（block）的概念，默认为64MB。块是hdfs的数据读写的最小单位，通常每个map任务一次只处理一个block，像我们对集群性能评估就会使用到这个概念，比如目前有多少节点，每个节点的磁盘空间、cpu以及所要处理的数据量、网络带宽，通过这些信息来进行性能评估。我们可以使用Hadoop fsck / -files -blocks列出文件系统中各个文件由哪些块构成。
然后，再就是要知道namenode和datanode，这个在之前的博文已经介绍过，下面看看cm环境中hdfs的管理者（namenode）和工作者（datanode），如下
在yarn环境中是可以有多个nameNode的。此环境中没有SecondaryNameNode，当然也可以有。
好了，关于hdfs的基本概念就讲到这儿了，下面来看看具体的代码。
一、java实现上传本地文件至hdfs
这里，可以直接使用hdfs提供的java api即可实现，代码如下：
package com.bjpowernode.hdfs.local;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
/**
* ClassName:UploadLocalFileToHdfs <br/>
* Function: 本地文件上传至hdfs. <br/>
* Date: 2016年3月28日 下午10:06:05 <br/>
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see
*/
public class UploadLocalFileToHdfs {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf = new Configuration();
String localDir = "/home/qiyongkang";
String hdfsDir = "/qiyongkang";
try{
Path localPath = new Path(localDir);
Path hdfsPath = new Path(hdfsDir);
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
hdfs.copyFromLocalFile(localPath, hdfsPath);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}注意，这里hdfs上传目录如果不存在的话，hdfs会自动创建，比较智能。
打完包后，上传至服务器，执行yarn jar mr-demo-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，然后执行hadoop fs -ls /qiyongkang便可看到：
二、java实现上传ftp上的文件至hdfs
首先，我们得准备一个ftp服务器，关于ftp服务器的搭建，大家可以查阅资料，笔者就不赘述了。
其实，从ftp上拉取文件上传到hdfs上，这个过程大家不要想复杂了，我们讲本地文件上传到hdfs，其实就是采用流的方式。因此，我们可以直接读取ftp上的文件流，然后以流的方式写入到hdfs。
下面，直接贴出代码：
package com.bjpowernode.hdfs.ftp;
import java.io.InputStream;
import org.apache.commons.net.ftp.FTP;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPFile;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPReply;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
/**
* ClassName:UploadFtpFileToHdfs <br/>
* Function: TODO ADD FUNCTION. <br/>
* Reason: TODO ADD REASON. <br/>
* Date: 2016年3月28日 下午10:50:37 <br/>
*
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see
*/
public class UploadFtpFileToHdfs {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf = new Configuration();
loadFromFtpToHdfs("172.31.26.200", "qiyongkang", "qyk123456", "/www/input/", "/qiyongkang/", conf);
}
/**
*
* loadFromFtpToHdfs:将数据从ftp上传到hdfs上. <br/>
*
* @author qiyongkang
* @param ip
* @param username
* @param password
* @param filePath
* @param outputPath
* @param conf
* @return
* @since JDK 1.6
*/
private static boolean loadFromFtpToHdfs(String ip, String username, String password, String filePath,
String outputPath, Configuration conf) {
FTPClient ftp = new FTPClient();
InputStream inputStream = null;
FSDataOutputStream outputStream = null;
boolean flag = true;
try {
ftp.connect(ip);
ftp.login(username, password);
ftp.setFileType(FTP.BINARY_FILE_TYPE);
ftp.setControlEncoding("UTF-8");
int reply = ftp.getReplyCode();
if (!FTPReply.isPositiveCompletion(reply)) {
ftp.disconnect();
}
FTPFile[] files = ftp.listFiles(filePath);
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
for (FTPFile file : files) {
if (!(file.getName().equals(".") || file.getName().equals(".."))) {
inputStream = ftp.retrieveFileStream(filePath + file.getName());
outputStream = hdfs.create(new Path(outputPath + file.getName()));
IOUtils.copyBytes(inputStream, outputStream, conf, false);
if (inputStream != null) {
inputStream.close();
ftp.completePendingCommand();
}
}
}
ftp.disconnect();
} catch (Exception e) {
flag = false;
e.printStackTrace();
}
return flag;
}
}然后同样打包上传后执行yarn jar mr-demo-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，便可看到：
以上就是利用hadoop怎么实现一个文件上传功能，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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