7月17号day9总结
今天学习过程和小结
今天学习了如何使用idea操作hdfs。
public class HDFSTest {
Configuration configuration;
FileSystem fileSystem;
String HDFS_PATH="hdfs://192.168.122.141:9000";
@Before
public void beform() throws Exception{
configuration=new Configuration();
fileSystem=FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH),configuration,"root");
}
//hdfs上创建目录
@Test
public void mkdir() throws IOException{
boolean result=fileSystem.mkdirs(new Path("/idea"));
System.out.println(result);
}
//hdfs上创建文件
@Test
public void createFile() throws IOException{
FSDataOutputStream fsDataOutputStream =fileSystem.create(new Path("/idea/hello.txt"));
fsDataOutputStream.write("hello,idea".getBytes());
fsDataOutputStream.close();
}
//查看HDFS上的文件内容/idea/hello.txt
@Test
public void readFromHDFS() throws IOException{
FSDataInputStream fsDataInputStream= fileSystem.open(new Path("/idea/hello.txt"));
//打印到控制台
IOUtils.copyBytes(fsDataInputStream,System.out,1024);
fsDataInputStream.close();
}
//文件重命名
@Test
public void rename() throws IOException{
Path oldFilePath=new Path("/idea/hello.txt");
Path newFilePath=new Path("/idea/h.txt");
fileSystem.rename(oldFilePath,newFilePath);
}
//上传文件到hdfs
@Test
public void uploadToHDFS() throws IOException{
Path localPath=new Path("E:/abc.txt");
Path hdfsPath=new Path("/idea/");
fileSystem.copyFromLocalFile(localPath,hdfsPath);
}
//下载HDFS到本地
@Test
public void downloadToLocal() throws IOException{
Path hdfsPath=new Path("/idea/h.txt");
Path localPath=new Path("E:/hello.txt");
fileSystem.copyToLocalFile(hdfsPath,localPath);
}
//查询目录下的所有文件
@Test
public void list() throws IOException{
Path distPath=new Path("/");
FileStatus[] fileStatuses=fileSystem.listStatus(distPath);
for(FileStatus fileStatus:fileStatuses){
String path= fileStatus.getPath().toString();
String status=fileStatus.isDirectory()?"目录":"文件";
System.out.println(path);
System.out.println(status);
}
}
//删除hdfs上的文件
@Test
public void deleteFile() throws IOException{
Path path=new Path("/idea/h.txt");
fileSystem.delete(path,true);
}
//带进度条文件上传
@Test
public void uploadFileByProcessbar() throws IOException{
InputStream inputStream=new BufferedInputStream(new FileInputStream("E:/feiq/feiq/Recv Files/javaHDFS.wmv"));
FSDataOutputStream fsDataOutputStream=fileSystem.create(new Path("/idea/javaHDFS.wmv "), new Progressable() {
@Override
public void progress() {
System.out.print(".");
}
});
IOUtils.copyBytes(inputStream,fsDataOutputStream,4096);
}
@After
public void destory(){
}
}
学习了MapReduce
分布式计算框架MapReduce
1.MapReduce概述
MapReduce优点：海量数据离线处理&易开发&易运行
MapReduce缺点:无法实时流式计算
- MapReduce编程模型
3.案例：TopN问题
词频统计wordcount
cat.txt内容如下：
hadoop welcome
hadoop hdfs mapreduce
hadoop hdfs
需求：统计每个单词出现的次数
MapReduce编程模型之Map阶段和Reduce阶段
将作业拆分成Map阶段和Reduce阶段
Map阶段:Map Tasks
Reduce阶段:Reduce Tasks
MapReduce编程模型之执行步骤
1，通过InputFormat讲文件读入并拆分成split
2，通过RecordReaders将split中的数据读入，并交给map处理。
3，map处理后的结果按照partitioner进行分区，然后将数据发送到对应的reduce上处理
4，reduce处理完成后，由outputFomat将结果写到文件系统
核心概念
Split：交由MapReduce作业来处理的数据块，是MapReduce中最小的计算单元。
InputFormat:将输入数据进行分片(split):InputSplit[] getSplits(JobConf job)
TextInputFormat:处理文本格式数据
OutputFormat：输出
Combiner
Partitioner
3.MapReduce架构
MapReduce架构之MapReduce1.x
JobTracker:JT
作业的管理者，将作业分解成一堆任务:Task(MapTask和ReduceTask),将任务分派给TaskTracker运行
作业的监控、容错处理(task作业挂了，重启task的机制)
在一定的时间间隔内，JT没有收到TT的心跳信息，TT可能挂了，TT上运行的任务会被指派到其它TT上去执行
TaskTracker：TT
任务的执行者 干活的
在TT上执行我们的Task(MapTask和ReduceTask)
MapTask
自己开发的map任务交给Task
解析每条记录的数据，交个自己的map方法处理
将map的输出结果写到本地磁盘（有些作业仅有map没有reduce====>HDFS）
ReduceTask
将MapTask输出的数据进行读取
按照数据进行分组传给我们自己编写的reduce方法处理
输出结果到HDFS
MapReduce架构之MapReduce2.x
- MapReduce
练习了wordcount的计算。
又学习了倒排索引。
遇到的问题汇总
- 对于hdfs的文件输入输出还不是很熟悉要多加练习。
- Wordcount是MapReduce方法中的基础计算，要熟悉代码的书写才可以。
3.掌握了基本的单词个数统计，对于更难一点的key,value.也要能熟悉它的数据流动分析过程才可以。
学习技能思维导图
