最近有个需求,计算用户画像。

系统大概有800W的用户量,算每个用户的一些数据。

数据量比较大,算用hive还是毫无压力的,但是写的oracle,在给出数据给前端,就比较难受了。

然后换了种解决方法:

  1.hive计算,写的HDFS

  2.API读出来,写到hbase(hdfs和hbase的版本不匹配,没办法用sqoop 直接导)

然后问题就来了。

需要写个API,读HDFS上的文件。

主要类:ReadHDFS 

public class ReadHDFS {

    public static void main(String[]args){

        long startLong = System.currentTimeMillis();
        HDFSReadLog.writeLog("start read file");
        String path;
        if (args.length > 1) {
//            path = args[0];
            Constant.init(args[0],args[1]);
        }
        HDFSReadLog.writeLog(Constant.PATH);

        try {
            getFile(Constant.URI + Constant.PATH);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        long endLong = System.currentTimeMillis();
        HDFSReadLog.writeLog("cost " + (endLong -startLong)/1000 + " seconds");
        HDFSReadLog.writeLog("cost " + (endLong -startLong)/1000/60 + " minute");
    }

    private static void getFile(String filePath) throws IOException {

        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(filePath), HDFSConf.getConf());
        Path path = new Path(filePath);
        if (fs.exists(path) && fs.isDirectory(path)) {

            FileStatus[] stats = fs.listStatus(path);
            FSDataInputStream is;
            FileStatus stat;
            byte[] buffer;
            int index;
            StringBuilder lastStr = new StringBuilder();
            for(FileStatus file : stats){
                try{
                    HDFSReadLog.writeLog("start read : " + file.getPath());
                    is = fs.open(file.getPath());
                    stat = fs.getFileStatus(path);
                    int sum  = is.available();
                    if(sum == 0){
                        HDFSReadLog.writeLog("have no data : " + file.getPath() );
                        continue;
                    }
                    HDFSReadLog.writeLog("there have  : " + sum + " bytes" );
                    buffer = new byte[sum];
            // 注意一点,如果文件太大了,可能会内存不够用。在本机测得时候,读一个100多M的文件,导致内存不够。 is.readFully(
0,buffer); String result = Bytes.toString(buffer); // 写到 hbase WriteHBase.writeHbase(result); is.close(); HDFSReadLog.writeLog("read : " + file.getPath() + " end"); }catch (IOException e){ e.printStackTrace(); HDFSReadLog.writeLog("read " + file.getPath() +" error"); HDFSReadLog.writeLog(e.getMessage()); } } HDFSReadLog.writeLog("Read End"); fs.close(); }else { HDFSReadLog.writeLog(path + " is not exists"); } } }

配置类:HDFSConfie(赶紧没什么用,url和path配好了,不需要配置就可以读)

public class HDFSConf {

    public static Configuration conf = null;
    public static Configuration getConf(){
        if (conf == null){
            conf = new Configuration();
            String path  = Constant.getSysEnv("HADOOP_HOME")+"/etc/hadoop/";
            HDFSReadLog.writeLog("Get hadoop home : " + Constant.getSysEnv("HADOOP_HOME"));
            // hdfs conf
            conf.addResource(path+"core-site.xml");
            conf.addResource(path+"hdfs-site.xml");
            conf.addResource(path+"mapred-site.xml");
            conf.addResource(path+"yarn-site.xml");
        }
        return conf;
    }

}

 

一些常量:

 url : hdfs:ip:prot

 path : HDFS的路径

注: 考虑到读的表,可能不止有一个文件,做了循环。

 

看下篇,往hbase写数据

 

posted on 2017-07-29 14:59  Flink菜鸟  阅读(7326)  评论(0编辑  收藏  举报