本文目录如下：
- 3.HDFS的客户端操作—环境准备、API操作、I/O流操作
- 3.1 HDFS客户端环境准备
- 3.1.1 在Win10上安装Hadoop并配置环境变量
- 3.1.2 创建一个Maven工程Hdfs-0100-HelloWorld
- 3.1.3 导入相应的依赖、配置日志文件
- 3.1.4 创建包名：com.xqzhao.hdfs
- 3.1.5 创建HdfsClient类
- 3.1.6 执行程序
- 3.1.7 涉及的主要类
- 3.2 HDFS的API操作
- 3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）
- 3.2.2 HDFS文件下载
- 3.2.3 HDFS文件夹删除
- 3.2.4 HDFS文件名更改
- 3.2.5 HDFS文件详情查看
- 3.2.6 HDFS文件和文件夹判断
- 3.3 HDFS的I/O流操作（扩展 / 了解即可）
- 3.3.1 HDFS文件上传
- 3.3.2 HDFS文件下载
- 3.3.3 定位文件读取
- 6.4.7 HDFS的访问权限控制
- 6.4.8 小文件的合并
3.HDFS的客户端操作—环境准备、API操作、I/O流操作
3.1 HDFS客户端环境准备
3.1.1 在Win10上安装Hadoop并配置环境变量
略，请同学们自行百度查看，此处不在阐述。
可以参考此博客
- 一个问题：安装并配置完成
Hadoop后，我们可以在CMD窗口输入winutils进行测试，若成功输出，则安装配置成功。若弹出某命令无法找到，则可能是系统缺少基本微软运行库。 - 看一下自己的
bin文件里是否有hadoop.dll,以及winutils.exe，没有就去下载对应Hadoop版本的bin文件后添加：下载地址：微软基本运行库下载地址。 - 注：
Hadoop与JDK的安装环境中不要包含空格，避免出现不必要的错误。
3.1.2 创建一个Maven工程Hdfs-0100-HelloWorld
3.1.3 导入相应的依赖、配置日志文件
- (1) 导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>jdk.tools</groupId>
<artifactId>jdk.tools</artifactId>
<version>1.8</version>
<scope>system</scope>
<systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
</dependency>
</dependencies>
- (2) 配置日志文件
需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为log4j.properties，在文件中填入如下信息：
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
hdfs_63">3.1.4 创建包名：com.xqzhao.hdfs
3.1.5 创建HdfsClient类
public class HdfsClient{
@Test
public void put() throws IOException,InterruptedException {
//获取一个HDFs的抽象封装对象
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create("hdfs://hadoop100:9000"), configuration, user:"xqzhao");
//用这个对象操作文件系统
fileSystem.copyToLocalFile(new Path("/test")， new Path("d:\\"));
//关闭文件系统
filesystem.close( );
}
}
注·：可以将上面的第一步和第三步分别封装为before()和after()两个函数，并使用@Before和@After两个注解分别进行标注。效果如下：
public class HDFSClient {
private Filesystem fs;
@Before
public void before() throws IOException，InterruptedException {
fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://hadoop102:9000"), new Configuration(), user:"xqzhao");
System.out.println("Before!!!!!!");
}
@Test
public void delete() throws IOException {
boolean delete = fs.delete( new Path("/1.txt")，recursive: true);
}
@After
public void after() throws IOException {
system.out.print1n( "After!!!!!!!!!!");
fs.close();
}
}
3.1.6 执行程序
- 运行时需要配置用户名称。
客户端去操作HDFS时，是需要一个用户身份的。默认情况下，HDFS客户端API会从JVM中获取一个参数来作为自己的用户身份：
-DHADOOP_USER_NAME=xqzhao，xqzhao为用户名称。
3.1.7 涉及的主要类
在Java中操作HDFS,主要涉及以下Class:
Configuration
该类的对象封转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:///,则获取的不是一个DistributedFileSystem的实例,而是一个本地文件系统的客户端对象
3.2 HDFS的API操作
3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）
- (1) 编写源代码
@Test
public void CopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
...
// 2 上传文件
fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭文件系统
fileSystem.close();
}
- (2) 将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
- (3) 参数优先级
参数优先级排序: (1) 客户端代码中设置的值 >（2）ClassPath下的用户自定义配置文件 >（3）然后是服务器的默认配置
3.2.2 HDFS文件下载
@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 执行下载操作
// boolean delSrc 指是否将原文件删除
// Path src 指要下载的文件路径
// Path dst 指将文件下载到的路径
// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.2.3 HDFS文件夹删除
@Test
public void testDelete() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 执行删除
fs.delete(new Path("/0508/"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.2.4 HDFS文件名更改
@Test
public void testRename() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 修改文件名称
fs.rename(new Path("/banzhang.txt"), new Path("/banhua.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.2.5 HDFS文件详情查看
查看文件名称、权限、长度、块信息
`@Test
public void testListFiles() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取文件详情
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
while(listFiles.hasNext()){
LocatedFileStatus status = listFiles.next();
// 输出详情
// 文件名称
System.out.println(status.getPath().getName());
// 长度
System.out.println(status.getLen());
// 权限
System.out.println(status.getPermission());
// 分组
System.out.println(status.getGroup());
// 获取存储的块信息
BlockLocation[] blockLocations = status.getBlockLocations();
for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {
// 获取块存储的主机节点
String[] hosts = blockLocation.getHosts();
for (String host : hosts) {
System.out.println(host);
}
}
System.out.println("-----------班长的分割线----------");
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.2.6 HDFS文件和文件夹判断
@Test
public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件配置信息
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 判断是文件还是文件夹
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
// 如果是文件
if (fileStatus.isFile()) {
System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());
}else {
System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());
}
}
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.3 HDFS的I/O流操作（扩展 / 了解即可）
- 上面我们学的API操作HDFS系统都是框架封装好的。那么如果我们想自己实现上述API的操作该怎么实现呢？
- 我们可以采用IO流的方式实现数据的上传和下载。
3.3.1 HDFS文件上传
需求：把本地e盘上的banhua.txt文件上传到HDFS根目录
编写代码
@Test
public void putFileToHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 创建输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/banhua.txt"));
// 4 流对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
3.3.2 HDFS文件下载
需求：从HDFS上下载banhua.txt文件到本地e盘上
编写代码
// 文件下载
@Test
public void getFileFromHDFS() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/banhua.txt"));
// 3 获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/banhua.txt"));
// 4 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 5 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
fs.close();
}
3.3.3 定位文件读取
需求：分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz
编写代码
- (1) 下载第一块
@Test
public void readFileSeek1() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 获取输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part1"));
// 4 流的拷贝
byte[] buf = new byte[1024];
for(int i =0 ; i < 1024 * 128; i++){
fis.read(buf);
fos.write(buf);
}
// 5关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
fs.close();
}
- (2) 下载第二块
@Test
public void readFileSeek2() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");
// 2 打开输入流
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7.2.tar.gz"));
// 3 定位输入数据位置
fis.seek(1024*1024*128);
// 4 创建输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.2.tar.gz.part2"));
// 5 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);
// 6 关闭资源
IOUtils.closeStream(fis);
IOUtils.closeStream(fos);
}
- (3) 合并文件
在Window命令窗口中进入到目录E:\，然后执行如下命令，对数据进行合并
type hadoop-2.7.2.tar.gz.part2 >> hadoop-2.7.2.tar.gz.part1
合并完成后，将hadoop-2.7.2.tar.gz.part1重新命名为hadoop-2.7.2.tar.gz。解压发现该tar包非常完整。
6.4.7 HDFS的访问权限控制
- 1.停止hdfs集群，在node01机器上执行以下命令
cd /export/servers/hadoop-2.7.5
sbin/stop-dfs.sh
- 2.修改node01机器上的hdfs-site.xml当中的配置文件
cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
6.4.8 小文件的合并
- 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
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
@Test
public void mergeFile( ) throws Exception{
//获取分布式文件系统
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdf://192.168.52.250:8020"), new Configuration(), "root");
FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(newPath("/bigfile.txt"));
//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(newPath("file:///E:\\input" ) );
for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
FSDataInputStream inputStream = local.open(fileStatus.getPath());
IOUtils.copy(inputStream, outputStream);
IOUtils.closeQuietly(inputStream);
}
IOUtils.closeQuietly(outputStream);
local.close();
fileSystem.close();
}
