3.HDFS的客户端操作—环境准备（Windows10上安装与配置 Hadoop3.2 环境）、API操作、I/O流操作

3.HDFS的客户端操作—环境准备（Windows10上安装与配置 Hadoop3.2 环境）、API操作、I/O流操作

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<，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&ls</groupId><artifactId&ls</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：

Logger=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

3.1.4 创建包名：com.xqzhao.hdfs

3.1.5 创建HdfsClient类

public class HdfsClient{	@Testpublic void put() throws IOException,InterruptedException {//获取一个HDFs的抽象封装对象Configuration configuration = new Configuration();FileSystem fileSystem = (ate("hdfs://hadoop100:9000"), configuration, user:"xqzhao");//用这个对象操作文件系统pyToLocalFile(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;@Beforepublic void before() throws IOException，InterruptedException {fs = (ate("hdfs://hadoop102:9000"), new Configuration(), user:"xqzhao");System.out.println("Before!!!!!!");}@Testpublic void delete() throws IOException {boolean delete = fs.delete( new Path("/1.txt")，recursive: true);}@Afterpublic 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
• 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pyFromLocalFile(new Path("e:/"), new Path("/"));// 3 关闭文件系统fileSystem.close();
}

• (2) 将l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&plication</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 = (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("/"), new Path("e:/"), 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 = (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 = (new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu"); // 2 修改文件名称fs.rename(new Path("/"), new Path("/"));// 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 = (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 = ();// 输出详情// 文件名称System.out.Path().getName());// 长度System.out.Len());// 权限System.out.Permission());// 分组System.out.Group());// 获取存储的块信息BlockLocation[] blockLocations = BlockLocations();for (BlockLocation blockLocation : blockLocations) {// 获取块存储的主机节点String[] hosts = Hosts();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 = (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:"&#Path().getName());}else {System.out.println("d:"&#Path().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 = (new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");// 2 创建输入流FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("e:/"));// 3 获取输出流FSDataOutputStream fos = fs.create(new Path("/"));// 4 流对拷pyBytes(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 = (new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");// 2 获取输入流FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/"));// 3 获取输出流FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/"));// 4 流的对拷pyBytes(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.

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 = (new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");// 2 获取输入流FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7."));// 3 创建输出流FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File("e:/hadoop-2.7.part1"));// 4 流的拷贝byte[] buf = new byte[1024];for(int i =0 ; i < 1024 * 128; i++){ad(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 = (new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "atguigu");// 2 打开输入流FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("/hadoop-2.7."));// 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.part2"));// 5 流的对拷pyBytes(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.part2 >> hadoop-2.7.part1
合并完成后，将hadoop-2.7.part1重新命名为hadoop-2.7.。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l当中的配置文件

cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
l

<property><name>abled</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 ./l

• 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 = (new URI("hdf://192.168.52.250:8020"), new Configuration(), "root");FSDataOutputStream outputStream = ate(newPath("/"));//获取本地文件系统LocalFileSystem local = Local(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.Path());py(inputStream, outputStream);IOUtils.closeQuietly(inputStream);}IOUtils.closeQuietly(outputStream);local.close();fileSystem.close();
}