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大数据开发之HDFS的API操作过程

2021-10-28 11:02:01 作者：互联网

创建maven工程并导入jar包

<repositories>
    <repository>
        <id>cloudera</id>
        <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
    </repository>
</repositories>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.6.0-mr1-cdh5.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.6.0-cdh5.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        <version>2.6.0-cdh5.14.0</version>
    </dependency>


    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
        <version>2.6.0-cdh5.14.0</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.11</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.testng</groupId>
        <artifactId>testng</artifactId>
        <version>RELEASE</version>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
                <encoding>UTF-8</encoding>
                <!--    <verbal>true</verbal>-->
            </configuration>
        </plugin>


        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>2.4.3</version>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                    <configuration>
                        <minimizeJar>true</minimizeJar>
                    </configuration>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

使用文件系统方式访问数据

在 java 中操作 HDFS，主要涉及以下 Class：

Configuration：该类的对象封装了客户端或者服务器的配置;

FileSystem：该类的对象是一个文件系统对象，可以用该对象的一些方法来对文大数据培训件进行操作，通过 FileSystem 的静态方法 get 获得该对象。

FileSystem fs = FileSystem.get(conf)

get 方法从 conf 中的一个参数 fs.defaultFS 的配置值判断具体是什么类型的文件系统。如果我们的代码中没有指定 fs.defaultFS，并且工程 classpath下也没有给定相应的配置，conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml ，默认值为：file:/// ，则获取的将不是一个DistributedFileSystem 的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象

获取FileSystem的几种方式

第一种方式获取FileSystem

@Test
public void getFileSystem() throws URISyntaxException, IOException {
   Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第二种方式获取FileSystem

@Test
public void getFileSystem2() throws URISyntaxException, IOException {
    Configuration configuration = new Configuration();
    configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.47.100:8020");
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("/"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第三种获取FileSystem类的方式

@Test
public void getFileSystem3() throws URISyntaxException, IOException {
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fileSystem = FileSystem.newInstance(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第四种获取FileSystem类的方式

@Test
public void getFileSystem4() throws  Exception{
    Configuration configuration = new Configuration();
    configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.47.100:8020");
    FileSystem fileSystem = FileSystem.newInstance(configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

递归遍历文件系统当中的所有文件

通过递归遍历hdfs文件系统

@Test
public void listFile() throws Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), new Configuration());
    FileStatus[] fileStatuses = fileSystem.listStatus(new Path("/"));
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        if(fileStatus.isDirectory()){
            Path path = fileStatus.getPath();
            listAllFiles(fileSystem,path);
        }else{
            System.out.println("文件路径为"+fileStatus.getPath().toString());
        }
    }
}
public void listAllFiles(FileSystem fileSystem,Path path) throws  Exception{
    FileStatus[] fileStatuses = fileSystem.listStatus(path);
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        if(fileStatus.isDirectory()){
            listAllFiles(fileSystem,fileStatus.getPath());
        }else{
            Path path1 = fileStatus.getPath();
            System.out.println("文件路径为"+path1);
        }
    }
}

官方提供的API直接遍历

/**
 * 递归遍历官方提供的API版本
 * @throws Exception
 */
@Test
public void listMyFiles()throws Exception{
    //获取fileSystem类
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    //获取RemoteIterator 得到所有的文件或者文件夹，第一个参数指定遍历的路径，第二个参数表示是否要递归遍历
    RemoteIterator<LocatedFileStatus> locatedFileStatusRemoteIterator = fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);
    while (locatedFileStatusRemoteIterator.hasNext()){
        LocatedFileStatus next = locatedFileStatusRemoteIterator.next();
        System.out.println(next.getPath().toString());
    }
    fileSystem.close();
}

下载文件到本地

程序执行的main方法

**
 * 拷贝文件的到本地
 * @throws Exception
 */
@Test
public void getFileToLocal()throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), new Configuration());
    FSDataInputStream open = fileSystem.open(new Path("/test/input/install.log"));
    FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(new File("c:\\install.log"));
    IOUtils.copy(open,fileOutputStream );
    IOUtils.closeQuietly(open);
    IOUtils.closeQuietly(fileOutputStream);
    fileSystem.close();
}

hdfs上创建文件夹

@Test
public void mkdirs() throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    boolean mkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("/hello/mydir/test"));
    fileSystem.close();
}

hdfs文件上传

@Test
public void putData() throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), new Configuration());
    fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("file:///c:\\install.log"),new Path("/hello/mydir/test"));
    fileSystem.close();
}

HDFS的小文件合并

由于hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理

在我们的hdfs 的shell命令模式下，可以通过命令行将很多的hdfs文件合并成一个大文件下载到本地，命令如下

cd /export/servers


hdfs dfs -getmerge /config/*.xml  ./hello.xml

既然可以在下载的时候将这些小文件合并成一个大文件一起下载，那么肯定就可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去

代码如下：

/**
 * 将多个本地系统文件，上传到hdfs，并合并成一个大的文件
 * @throws Exception
 */
@Test
public void mergeFile() throws  Exception{
    //获取分布式文件系统
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.47.100:8020"), new Configuration(),"root");
    FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(new Path("/bigfile.xml"));
    //获取本地文件系统
    LocalFileSystem local = FileSystem.getLocal(new Configuration());
    //通过本地文件系统获取文件列表，为一个集合
    FileStatus[] fileStatuses = local.listStatus(new Path("file:///F:\\上传小文件合并"));
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        FSDataInputStream inputStream = local.open(fileStatus.getPath());
       IOUtils.copy(inputStream,outputStream);
        IOUtils.closeQuietly(inputStream);
    }
    IOUtils.closeQuietly(outputStream);
    local.close();
    fileSystem.close();
}

标签：HDFS,hdfs,FileSystem,操作过程,API,fileSystem,new,Configuration,throws
来源： https://www.cnblogs.com/xiaobaizaixianzhong/p/15474525.html