Hadoop- HDFS的API操作

1、引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.6.1</version>
</dependency>

注：如需手动引入jar包，hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下

2、window下开发的说明

建议在linux下进行hadoop应用的开发，不会存在兼容性问题。如在window上做客户端应用开发，需要设置以下环境：

A、在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包

B、将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换

C、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包

D、在windows系统的path变量中加入hadoop的bin目录

在java中操作hdfs，首先要获得一个客户端实例

Configuration conf = new Configuration()

FileSystem fs = FileSystem.get(conf)

而我们的操作目标是HDFS，所以获取到的fs对象应该是DistributedFileSystem的实例； 

get方法是从何处判断具体实例化那种客户端类呢？

——从conf中的一个参数 fs.defaultFS的配置值判断；

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:///，则获取的将不是一个DistributedFileSystem的实例，而是一个本地文件系统的客户端对象；

 文件的增删改查

public class HdfsClient {

    FileSystem fs = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {

        // 构造一个配置参数对象，设置一个参数：我们要访问的hdfs的URI
        // 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端，以及hdfs的访问地址
        // new Configuration();的时候，它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml
        // 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-node01:9000");
        /**
         * 参数优先级： 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
         */
        conf.set("dfs.replication", "3");

        // 获取一个hdfs的访问客户端，根据参数，这个实例应该是DistributedFileSystem的实例
        // fs = FileSystem.get(conf);

        // 如果这样去获取，那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数，而且，这个客户端的身份标识已经是hadoop用户
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");

    }

    /**
     * 往hdfs上传文件
     * 
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testAddFileToHdfs() throws Exception {

        // 要上传的文件所在的本地路径
        Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip");
        // 要上传到hdfs的目标路径
        Path dst = new Path("/aaa");
        fs.copyFromLocalFile(src, dst);
        fs.close();
    }

    /**
     * 从hdfs中复制文件到本地文件系统
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     */
    @Test
    public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {
        fs.copyToLocalFile(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/"));
        fs.close();
    }

    @Test
    public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {

        // 创建目录
        fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1"));

        // 删除文件夹 ，如果是非空文件夹，参数2必须给值true
        fs.delete(new Path("/aaa"), true);

        // 重命名文件或文件夹
        fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));

    }

    /**
     * 查看目录信息，只显示文件
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws FileNotFoundException
     */
    @Test
    public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {

        // 思考：为什么返回迭代器，而不是List之类的容器
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);

        while (listFiles.hasNext()) {
            LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
            System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
            System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
            System.out.println(fileStatus.getPermission());
            System.out.println(fileStatus.getLen());
            BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
            for (BlockLocation bl : blockLocations) {
                System.out.println("block-length:" + bl.getLength() + "--" + "block-offset:" + bl.getOffset());
                String[] hosts = bl.getHosts();
                for (String host : hosts) {
                    System.out.println(host);
                }
            }
            System.out.println("--------------为angelababy打印的分割线--------------");
        }
    }

    /**
     * 查看文件及文件夹信息
     * 
     * @throws IOException
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws FileNotFoundException
     */
    @Test
    public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {

        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));

        String flag = "d--             ";
        for (FileStatus fstatus : listStatus) {
            if (fstatus.isFile())  flag = "f--         ";
            System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName());
        }
    }
}

 通过流的方式访问hdfs

/**
 * 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式
 * 上层那些mapreduce   spark等运算框架，去hdfs中获取数据的时候，就是调的这种底层的api
 * @author
 *
 */
public class StreamAccess {
    
    FileSystem fs = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");

    }
    
    
    
    @Test
    public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{
        
        //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"));
        
        //再构造一个文件的输出流----针对本地的
        FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz"));
        
        //再将输入流中数据传输到输出流
        IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);
        
        
    }
    
    
    /**
     * hdfs支持随机定位进行文件读取，而且可以方便地读取指定长度
     * 用于上层分布式运算框架并发处理数据
     * @throws IllegalArgumentException
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{
        //先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
        
        
        //可以将流的起始偏移量进行自定义
        in.seek(22);
        
        //再构造一个文件的输出流----针对本地的
        FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/iloveyou.line.2.txt"));
        
        IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);
        
    }
    
    
    
    /**
     * 显示hdfs上文件的内容
     * @throws IOException 
     * @throws IllegalArgumentException 
     */
    @Test
    public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
        
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));
        
        IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
    }
}


7.4.3 场景编程
在mapreduce 、spark等运算框架中，有一个核心思想就是将运算移往数据，或者说，就是要在并发计算中尽可能让运算本地化，这就需要获取数据所在位置的信息并进行相应范围读取
以下模拟实现：获取一个文件的所有block位置信息，然后读取指定block中的内容
    @Test
    public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{
        
        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
        //拿到文件信息
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
        //获取这个文件的所有block的信息
        BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen());
        //第一个block的长度
        long length = fileBlockLocations[0].getLength();
        //第一个block的起始偏移量
        long offset = fileBlockLocations[0].getOffset();
        
        System.out.println(length);
        System.out.println(offset);
        
        //获取第一个block写入输出流
//        IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length);
        byte[] b = new byte[4096];
        
        FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0"));
        while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){
            os.write(b);
            offset += 4096;
            if(offset>=length) return;
        };
        os.flush();
        os.close();
        in.close();
    }