HDFS(二)--客户端API操作及HDFS读写流程

一、HDFS客户端环境准备

1）根据自己电脑的操作系统拷贝对应的编译后的hadoop jar包到非中文路径

2）配置HADOOP_HOME环境变量

3）创建maven工程，引入依赖及日志

pom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>D:/jdk/Java/jdk1.8.0_192/lib/tools.jar</systemPath>
        </dependency>
    </dependencies>

log4j.properties：

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

编写程序测试：

public class HDFSClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException {

        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 配置在集群上运行
//        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:9000");
//        FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);

        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "hadoop");

        // 2 创建目录
        fs.mkdirs(new Path("/1108/daxian/lawrence"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println("over");
    }
}

二、HDFS客户端API操作

2.1、HDFS文件上传（测试参数优先级）

1）编写源代码

    /**
     * 文件上传
     */
    @Test
    public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
        // 1 获取文件系统
        Configuration configuration = new Configuration();
//        configuration.set("dfs.replication", "2");
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:9000"), configuration, "hadoop");
        // 2 上传文件
        fs.copyFromLocalFile(new Path("E:\\bigdata\\HdfsClientDemo\\src\\main\\resources\\log4j.properties"), new Path("/log4j.properties"));
        // 3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println("over");
    }

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

2.2、HDFS文件下载

1）编写源代码

    /**
     * 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("/log4j.properties"), new Path("E:\\bigdata\\HdfsClientDemo\\src\\main\\resources\\banhua.txt"), true);

        // 3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println("over");
    }

2.3、HDFS文件夹删除

    /**
     * 文件删除
     */
    @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, "hadoop");

        // 2 执行删除
        fs.delete(new Path("/1108/"), true);

        // 3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println("over");
    }

2.4、HDFS文件名更改

    /**
     * 文件重命名
     */
    @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, "hadoop");

        // 2 修改文件名称
        fs.rename(new Path("/log4j.properties"), new Path("/log4j1111.properties"));

        // 3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println("over");
    }

2.5、HDFS文件详情查看

/**
     * 获取文件详情
     * 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, "hadoop");
        // 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("-----------分割线----------");
        }

        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

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, "hadoop");
        // 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("file:" + fileStatus.getPath().getName());
            } else {
                System.out.println("dir:" + fileStatus.getPath().getName());
            }
        }
        // 3 关闭资源
        fs.close();
    }

2.7、HDFS的I/O流操作

上面API操作HDFS系统都是框架封装好的，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。

2.7.1、文件上传

    /**
     * 把本地盘上的banhua.txt文件上传到HDFS根目录
     */
    @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, "hadoop");

        // 2 创建输入流
        FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("d:/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();
    }

2.7.2、文件下载

/**
     * 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, "hadoop");

        // 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("d:/banhuaaaaa.txt"));

        // 4 流的对拷
        IOUtils.copyBytes(fis, fos, configuration);

        // 5 关闭资源
        IOUtils.closeStream(fos);
        IOUtils.closeStream(fis);
        fs.close();
    }

2.7.3、定位文件读取

分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz

    /**
     * 定位文件读取
     * 先上传一个大文件
     * hadoop fs -put /opt/software/hadoop-2.7.2.tar.gz /
     */
    @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, "hadoop");
        // 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("d:/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();
    }

    @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, "hadoop");
        // 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("d:/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);
        fs.close();
    }

合并文件，在Window命令窗口中进入到目录D:\，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。

三、HDFS数据流

3.1、HDFS写数据流程

3.1.1、剖析文件写入

1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。

2）NameNode返回是否可以上传。

3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。

4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。

5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。

6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。

7）客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。

8）当一个Block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。

3.1.2、网络拓扑-节点距离计算

在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

类似于如下的网络拓扑图：

3.1.3、机架感知（副本存储节点选择）

机架感知说明：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html#Data_Replication

For the common case, when the replication factor is three, HDFS’s placement policy is to put one replica on one node in the local rack, another on a different node in the local rack, and the last on a different node in a different rack.

对于hadoop2.7.2版本：

posted @ 2021-01-18 17:18 运维人在路上阅读(501) 评论(0) 编辑收藏举报

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