前言
上一篇详细介绍了HDFS集群，还有操作HDFS集群的一些命令，常用的命令：
hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R 777 /xxx hdfs dfs -chown -R zyh:zyh /xxx
注意：这里要说明一下-cp，我们可以从本地文件拷贝到集群，集群拷贝到本地，集群拷贝到集群。
一、Hadoop客户端配置
其实在前面配置的每一个集群节点都可以做一个Hadoop客户端。但是我们一般都不会拿用来做集群的服务器来做客户端，需要单独的配置一个客户端。
1）安装JDK
2）安装Hadoop
3）客户端配置子core-site.xml
4）客户端配置之mapred-site.xml
5）客户端配置之yarn-site.xml
以上就搭建了一个Hadoop的客户端
二、Java访问HDFS集群
2.1、HDFS的Java访问接口
1）org.apache.hadoop.fs.FileSystem
是一个通用的文件系统API，提供了不同文件系统的统一访问方式。
2）org.apache.hadoop.fs.Path
是Hadoop文件系统中统一的文件或目录描述，类似于java.io.File对本地文件系统的文件或目录描述。
3）org.apache.hadoop.conf.Configuration
读取、解析配置文件(如core-site.xml/hdfs-default.xml/hdfs-site.xml等)，或添加配置的工具类
4）org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream
对Hadoop中数据输出流的统一封装
5）org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream
对Hadoop中数据输入流的统一封装
2.2、Java访问HDFS主要编程步骤
1）构建Configuration对象，读取并解析相关配置文件
Configuration conf=new Configuration();
2）设置相关属性
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://1IP:9000");
3）获取特定文件系统实例fs（以HDFS文件系统实例）
FileSystem fs=FileSystem.get(new URI("hdfs://IP:9000"),conf,“hdfs");
4）通过文件系统实例fs进行文件操作(以删除文件实例)
fs.delete(new Path("/user/liuhl/someWords.txt"));
2.3、使用FileSystem API读取数据文件
有两个静态工厂方法来获取FileSystem实例文件系统。
常用的就第二个和第四个
三、实战Java访问HDFS集群
3.1、环境介绍
1）使用的是IDEA+Maven来进行测试
2）Maven的pom.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.jxlg.zyh.hadoop</groupId> <artifactId>Hadoop_0010</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-auth</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-logging</groupId> <artifactId>commons-logging</artifactId> <version>1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> <artifactId>commons-collections</artifactId> <version>3.2.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-cli</groupId> <artifactId>commons-cli</artifactId> <version>1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-lang</groupId> <artifactId>commons-lang</artifactId> <version>2.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-configuration</groupId> <artifactId>commons-configuration</artifactId> <version>1.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.avro</groupId> <artifactId>avro</artifactId> <version>1.7.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.5</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId> <version>3.0.0</version> <configuration> <descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs> </configuration> <executions> <execution> <id>make-my-jar-with-dependencies</id> <phase>package</phase> <goals> <goal>single</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.3</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId> <version>3.0.0</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>copy-dependencies</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project>
3）HDFS集群一个NameNode和两个DataNode
3.2、查询HDFS集群文件系统的一个文件将它文件内容打印出来
package com.jslg.zyh.hadoop.hdfs; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; public class CatDemo_0010 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建Configuration对象 Configuration conf=new Configuration(); // 创建FileSystem对象 FileSystem fs= FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf); // 需求：查看/user/kevin/passwd的内容 // args[0] hdfs://1.0.0.5:9000/user/zyh/passwd // args[0] file:///etc/passwd FSDataInputStream is= fs.open(new Path(args[0])); byte[] buff=new byte[1024]; int length=0; while((length=is.read(buff))!=-1){ System.out.println( new String(buff,0,length)); } System.out.println( fs.getClass().getName()); } }
1）需要在HDFS文件系统中有passwd.txt文件，如果没有需要自己创建
hdfs dfs -mkdir -p /user/zyh
hdfs dfs -put /etc/passwd /user/zyh/passwd.txt
2）将Maven打好的jar包发送到服务器中，这里我们就在NameNode主机中执行，每一个节点都是一个客户端。
注意：
这里要发送第二个包，因为它把相关类也打进jar中
查看服务器已经收到jar包
3）执行jar包查看结果
我们可以看到查询出来了passwd.txt中的内容
注意：在最后我们还查看了一下FileSystem类，因为我们知道FileSystem是抽象类，它是根据后面的URI来确定到底调用的是哪一个子类的。
3.3、我们在IEDA中执行来获取文件系统的内容并打印在控制台和相应的本地文件中
1）主要代码
public static void main(String[] args) throws IOException { //创建configuration对象 Configuration conf = new Configuration(); //创建FileSystem对象 //需求：查看hdfs集群服务器/user/zyh/passwd.txt的内容 FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://1.0.0.5:9000/user/zyh/passwd.txt"), conf); // args[0] hdfs://1.0.0.3:9000/user/zyh/passwd.txt // args[0] file:///etc/passwd.txt FSDataInputStream is = fs.open(new Path("hdfs://1.0.0.5:9000/user/zyh/passwd.txt")); OutputStream os=new FileOutputStream(new File("D:/a.txt")); byte[] buff= new byte[1024]; int length = 0; while ((length=is.read(buff))!=-1){ System.out.println(new String(buff,0,length)); os.write(buff,0,length); os.flush(); } System.out.println(fs.getClass().getName()); //这个是根据你传的变量来决定这个对象的实现类是哪个 }
2）Maven重新编译，并执行
3）结果
在控制台中：
在本地文件中：
3.4、获取HDFS集群文件系统中的文件到本地文件系统
1）主要代码
public class GetDemo_0010 { public static void main(String[] args) throws IOException { Configuration conf= new Configuration(); // 获取从集群上读取文件的文件系统对象 // 和输入流对象 FileSystem inFs= FileSystem.get( URI.create(args[0]),conf); FSDataInputStream is= inFs.open(new Path(args[0])); // 获取本地文件系统对象 //当然这个你也可以用FileOutputStream LocalFileSystem outFs= FileSystem.getLocal(conf); FSDataOutputStream os= outFs.create(new Path(args[1])); byte[] buff=new byte[1024]; int length=0; while((length=is.read(buff))!=-1){ os.write(buff,0,length); os.flush(); } System.out.println( inFs.getClass().getName()); System.out.println( is.getClass().getName()); System.out.println( outFs.getClass().getName()); System.out.println( os.getClass().getName()); os.close(); is.close(); } }
2）结果
我们可以看到对于HDFS集群中获取的FileSystem对象是分布式文件系统，而输入流是HdfsDataInputStream主要用来做数据的传输。
对于本地来说获取到的FileSystem对象时本地文件系统，而输出流就是FSDataOutputStream。
将HDFS中的文件拿到windows中：
//创建configuration对象
Configuration conf = new Configuration();
// 获取从集群上读取文件的文件系统对象 // 和输入流对象 FileSystem inFs= FileSystem.get( URI.create("file://1.0.0.5:9000/user/kevin/passwd"),conf); FSDataInputStream is= inFs.open(new Path("hdfs://1.0.0.5:9000/user/kevin/passwd")); // 获取本地文件系统对象 LocalFileSystem outFs= FileSystem.getLocal(conf); FSDataOutputStream os= outFs.create(new Path("C:\passwd")); byte[] buff=new byte[1024]; int length=0; while((length=is.read(buff))!=-1){ os.write(buff,0,length); os.flush(); } System.out.println( inFs.getClass().getName()); System.out.println( is.getClass().getName()); System.out.println( outFs.getClass().getName()); System.out.println( os.getClass().getName()); os.close(); is.close();
3.5、通过设置命令行参数变量来编程
这里需要借助Hadoop中的一个类Configured、一个接口Tool、ToolRunner（主要用来运行Tool的子类也就是run方法）
分析：
1）我们查看API可以看到ToolRunner中有一个run方法：
里面需要一个Tool的实现类和使用args用来传递参数的String类型的数据
2）分析Configured
这是Configurable接口中有一个getConf()方法
而在Configured类中实现了Configurable接口
所以Configured类中实现了Configurable接口的getConf()方法，使用它来获得一个Configuration对象
3）细说Configuration对象
可以获取Hadoop的所有配置文件中的数据
还可以通过使用命令行中使用-D（-D是一个标识）使用的变量以及值
1）主要代码
import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class GetDemo_0011 extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] strings) throws Exception{ //我们所有的代码都写在这个run方法中 Configuration conf= getConf(); String input=conf.get("input"); String output=conf.get("output"); FileSystem inFs= FileSystem.get( URI.create(input),conf); FSDataInputStream is= inFs.open(new Path(input)); FileSystem outFs= FileSystem.getLocal(conf); FSDataOutputStream os= outFs.create(new Path(output)); IOUtils.copyBytes(is,os,conf,true); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception{ //ToolRunner中的run方法中需要一个Tool的实现类，和 System.exit( ToolRunner.run( new GetDemo_0011(),args)); } }
分析：
1）介绍IOUtils
它是Hadoop的一个IO流的工具类，查看API中可知！
2）打包jar发送给服务器执行
3）查看结果
3.6、从HDFS集群中下载文件到本地
1）普通版
import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class P00032_HdfsDemo_PutFile_0010 extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] strings) throws Exception{ Configuration configuration =getConf(); String input= configuration.get("input"); String output= configuration.get("output"); LocalFileSystem inFs= FileSystem.getLocal( configuration); FileSystem outFs= FileSystem.get( URI.create(output), configuration); FSDataInputStream is= inFs.open(new Path(input)); FSDataOutputStream os= outFs.create(new Path(output)); IOUtils.copyBytes(is,os,1024,true); System.out.println(os.getClass().getName()); inFs.close(); outFs.close(); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception{ System.exit(ToolRunner.run(new P00032_HdfsDemo_PutFile_0010(),args)); } }
2）可以观察到写入了多少
import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class P00031_HdfsDemo_PutFile_0010 extends Configured implements Tool{ FSDataOutputStream os=null; @Override public int run(String[] strings) throws Exception{ Configuration configuration=getConf(); String input=configuration.get("input"); String output=configuration.get("output"); LocalFileSystem inFs=FileSystem.getLocal(configuration); FileSystem outFs=FileSystem.get(URI.create(output),configuration); FSDataInputStream is=inFs.open(new Path(input)); os=outFs.create(new Path(output),()->{ try{ System.out.println("已经写入了"+os.getPos()+"bytes"); }catch(IOException e){ e.printStackTrace(); } }); IOUtils.copyBytes(is,os,1024,true); System.out.println(os.getClass().getName()); inFs.close(); outFs.close(); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception{ System.exit(ToolRunner.run(new P00031_HdfsDemo_PutFile_0010(),args)); } }
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