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HDFS的shell和API操作

发布时间:2020-07-04 13:53:59 来源:网络 阅读:339 作者:原生zzy 栏目:大数据

1. HDFS的shell操作

hadoop  version     //查看版本
hadoop   fs   -appendToFile  src(Linux中的文件) dest(hdfs目录下的文件)  //追加
hadoop   fs   -cat file(hdfs目录下的文件)   //查看文件内容
Hadoop   fs   -tail file(hdfs目录下的文件)   //查看文件末尾1kb的数据
hadoop   fs  -checksum  file(hdfs目录下的文件)  //校验当前文件是否正确
hadoop   fs  -copyFromLocal src dest  //从本地复制文件到HDFS
hadoop   fs  -copyToLocal   dest src  //从hdfs复制文件到本地
hadoop   fs  -count path    //对目录内容做计数
hadoop   fs  -find  path     //查看某个hdfs目录中是否相应的文件
hadoop   fs  -getmerge   src dest  //合并下载
hadoop   fs  -ls   path     //列表
hadoop   fs  -put  file(本地)  dest(hdfs)   //将本地文件上传到hdfs
hadoop   fs  -setrep  num  file   //设置hdfs系统中的某个文件的副本数(只能是hdfs中已上传的文件)
hadoop   fs  -setrep -R num file //设置hdfs系统中的目录下的所有文件的副本数
hadoop   fs  -text 压缩文件   //查看hdfs中的压缩文件
hadoop   fs  -truncate   dir  //清空hdfs目录
hdfs  getconf  -confkey  [key](配置文件的name)  //查看相应的配置的value

2. HDFS的API操作

1)eclipse中的hdfs的开发环境搭建:

  • 下载一个新版的eclipse,将自己集成的hadoop-eclipse-plugin-2.7.4.jar放入eclipse的安装目录中的…\eclipse-hadoop\plugins中。
    插件下载地址:http://down.51cto.com/data/2457877
    然后打开eclipse:
    HDFS的shell和API操作
    HDFS的shell和API操作
    能查看到以上的两个组件,表示eclipse环境配置成功。
  • 配置eclipse插件连接集群
    HDFS的shell和API操作
    配置成功之后,在DFS Locations中就会出现hdfs的文件目录
    HDFS的shell和API操作
  • window平台使用hadoop:
    • 在windows下配置hadoop的环境变量,将hadoop的解压包放置一个位置,然后加入:HADOOP_HOME:../hadoop2.7.4/,在path中%HADOOP_HOME:%/bin、
      hadoop.dll,winutils.exe下载地址:http://down.51cto.com/data/2457878
    • 将hadoop.dll 放入c:\windows\system32中
    • 将winutils.exe,放入hadoop 的bin目录下
    • 将eclipse集成hadoop
      HDFS的shell和API操作

2)添加hadoop依赖包的三种方式:

  • 在项目中创建一个文件夹,然后将所有需要依赖的jar拷贝到这个目录,右击add build path 将jar导入项目
  • 创建一个用户的library,在本地将相应的jar包导入到项目中:
    HDFS的shell和API操作HDFS的shell和API操作
    注意这里的两个lib中所有jar包都要添加
  • 使用maven导入jar包(推荐)

    3)hdfs编程中的重要的 两个对象:

      Configuration类的介绍
      Configuration类是加载hadoop中的相应的配置文件

    Configuration conf=new Configuration(true);
    如果在这里没有在source folder中放入相应的配置文件:
    core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapreduce-site.xml…
    那么Configuration类会自动的加载jar包中的配置文件:
    hadoop-hdfs-2.7.6.jar/hdfs-default.xml
    只有在sourcefolder中放入相应的配置时,才能够加载相应的配置,但是配置文件的名称必须是site 或者default的文件,才能够正确加载

      使用相应的方法加载配置文件:

    Configuration conf=new Configuration();
    conf.addResource(""); //这例实参的内容为配置文件的权限定名称

      FileSystem类的介绍
    获取FileSystem对象:

    //以这种方式获取的fs对象是本地的文件系统的对象,如果在windows下就是windows的对象
    Configuration conf=new Configuration();
    FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
    //能加载自己集群的文件系统对象
    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop01:9000");

    解决编程时的权限问题:
     由于hdfs文件系统是基于用户的,在Windows下eclipse中操作hdfs默认的用户是Windows的用户,在操作hdfs文件系统时没有权限的,所以在做读写操作时,可能会报出:
    HDFS的shell和API操作
    解决方案
    (1)在运行时使用run configuration,配置相应的参数:-DHADOOP_USER_NAME=hadoop(指定运行用户)
    (2)在代码中指定用户:FileSystem.get(newURI("hdfs://hadoop01:9000"),conf,"hadoop");
    (3)在代码中指定jvm运行时使用的用户System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop"); 这里需要使用run configuration运行
    (4)在Windows中添加一个hadoop用户,不建议使用
    如果以上方式仍然出现问题,那么就需要在window的path中配置一个环境变量:
    DHADOOP_USER_NAME = hadoop 即可。

4)hdfs的实战编程:

public class HDFSApp {

    //文件系统
    FileSystem fileSystem = null;
    //配置类
    Configuration configuration = null;

    @Before
    public void setup() {
        configuration = new Configuration();
        configuration.set("fs.defautlFS", "hdfs://zzy:9000");
        configuration.addResource("core-site.xml");
        configuration.addResource("hdfs-site.xml");
        try {
            fileSystem = FileSystem.get(configuration);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //创建目录
    @Test
    public void mkdir() {
        try {
            System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
            boolean isMkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("/user/hadoop/test"));
            if (isMkdirs) {
                System.out.println("创建成功!!");
            } else {
                System.out.println("创建失败!!");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //删除目录
    @Test
    public void deletedir() {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        try {
            fileSystem.delete(new Path("/每日任务.txt"), true);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //将本地文件copy到hdfs中
    @Test
    public void CopyFromeLocal() {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        Path  src=new Path("C:\\Users\\aura-bd\\Desktop\\每日任务.txt");
        Path dest=new Path("/");
        try {
            fileSystem.copyFromLocalFile(src,dest);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //将hdfs文件copy到本地
    @Test public void CopyToLocal(){
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        Path  src=new Path("C:\\Users\\aura-bd\\Desktop\\");
        Path dest=new Path("/user/hive/warehouse/test.db/pokes/data.txt");
        try {
            fileSystem.copyToLocalFile(dest,src);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //显示目录下的文件夹信息
    @Test
    public void FSListFile(){
        try {
            RemoteIterator<LocatedFileStatus> filelist = fileSystem.listFiles(new Path("/user/hive/warehouse/test.db"), true);
            while(filelist.hasNext()){
                LocatedFileStatus fileStatus = filelist.next();
                System.out.println(fileStatus.getPath());
                System.out.println(fileStatus.getGroup());
                System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
                System.out.println(fileStatus.getReplication());

                BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
                for(BlockLocation block :blockLocations){
                    System.out.println(block.getHosts().toString());
                    System.out.println(block.getNames());
                    System.out.println(block.getOffset());
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //显示文件夹以及文件信息
    @Test
    public void ListFiles(){
        try {
            FileStatus[] fileStatuses = fileSystem.listStatus(new Path("/"));
            for(FileStatus file:fileStatuses){
                if(file.isDirectory()){
                    System.out.println("directory:"+file.getPath().getName());
                }else{
                    System.out.println("file:"+file.getPath().getName());
                }
            }

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //下载文件
    @Test
    public void DownLoadFileToLocal(){
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        try {
            FSDataInputStream open = fileSystem.open(new
                    Path("/user/hive/warehouse/test.db/pokes/data.txt"));
            OutputStream out=new FileOutputStream(new File("D:\\data.txt"));
            IOUtils.copyBytes(open,out,1024);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //上传文件
    @Test
    public void upLoadFileToLocal(){
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        try {
            FSDataOutputStream fsDataOutputStream = fileSystem.create(new Path("/a.txt"));
            InputStream in=new FileInputStream("D:\\data.txt");
            IOUtils.copyBytes(in,fsDataOutputStream,4096);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

3. HDFS的经典案例:

  在hadoop中MR编程计算框架中,都是计算向数据移动,那么如何获取一个文件的所有block信息,指定block块进行数据读取的呢?
代码实现

public class RamdomRead {
    private static Configuration conf;
    private static FileSystem fs;
    static {
        conf=new Configuration(true);
        conf.set("fs.defalutFS","hdfs://zzy:9000");
        conf.addResource("core-site.xml");
        conf.addResource("hdfs-site.xml");
        try {
            fs=FileSystem.get(conf);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop");
        Path file=new Path("/data/2018-8-8/access.log");
        FSDataInputStream open = fs.open(file);
        //拿到文件信息
        try {
             FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(file);
            // 获取这个文件的所有 block 的信息
            BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(fileStatuses[0], 0L, fileStatuses[0].getLen());
            // 第一个 block 的长度
            BlockLocation fileBlockLocation = fileBlockLocations[0];
            //第一个块的长度
            long length = fileBlockLocation.getLength();
            //第一个 block 的起始偏移量
            long offset = fileBlockLocation.getOffset();

            //读取数据
            byte flush[]=new byte[4096];
            FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0"));
            while(open.read(offset,flush,0,4096)!=-1){
                os.write(flush);
                offset+=4096;
                if(offset>length){
                    return ;
                }
            }
            os.flush();
            os.close();
            fs.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
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