package com.examples.hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class HDFSOp { private static FileSystem getFileSystem() { try { URI uri = new URI("hdfs://hadoop.master:9000/"); Configuration c = new Configuration(); c.setBoolean("dfs.support.append", true); c.set("dfs.replication", "1"); FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, c); return fileSystem; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } private static boolean exists(FileSystem hdfs, Path file) throws Exception { return hdfs.exists(file); } private static boolean delete(FileSystem hdfs, Path file) throws Exception { return hdfs.delete(file, true); } private static void append(FileSystem hdfs, Path file) throws Exception { OutputStream os = hdfs.append(file); String str = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()); os.write(str.getBytes()); os.close(); } private static void uploadFromLocal(FileSystem hdfs, Path src, Path dst) throws Exception { hdfs.copyFromLocalFile(src, dst); } private static FileStatus[] listFiles(FileSystem hdfs, Path dir) throws Exception { return hdfs.listStatus(dir); } private static String getData(FileSystem hdfs, Path file) throws Exception { FSDataInputStream is = hdfs.open(file); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is)); String line; StringBuilder sb = new StringBuilder(); while ((line = br.readLine()) != null) { sb.append(line).append(System.lineSeparator()); } return sb.toString(); } public static void main(String[] args) throws Exception { FileSystem hdfs = getFileSystem(); Path src = new Path("file:///D:/people.txt"); Path dst = new Path("/user/hadoop/excercise"); Path dstFile = new Path("/user/hadoop/excercise/people.txt"); //判空,删除 if (exists(hdfs, dstFile)) { System.out.println("File exists, remove it!!"); delete(hdfs, dstFile); } //上传 uploadFromLocal(hdfs, src, dst); //追加内容 append(hdfs, dstFile); //列出目录下的所有文件 FileStatus[] files = listFiles(hdfs, dst); for (FileStatus file : files) { System.out.println(file.getPath()); } //文件内容下载 String data = getData(hdfs, dstFile); System.out.println(data); } }
需要注意的问题:
1. HDFS文件系统权限的问题
如果执行程序的用户没有操作的目录的权限,会报如下异常:AccessControlException,Permission Denied异常,
解决办法是
hdfs dfs -chmod 777 /user/hadoop/excercise
2. 关于HDFS append操作
HDFS一开始并不支持append操作,在2.x版本添加了对append操作的支持,但是为了使这个操作成功,需要一些设置,
//支持hdfs append操作 c.setBoolean("dfs.support.append", true); //因为测试使用的单机环境,必须将dfs.replication设置为1,否则append操作报错。另外只在hdfs-site.xml中设置这个属性还不够 c.set("dfs.replication", "1");
hdfs-site.xml的配置:
<property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property>
dfs.replication给定的属性必须小于等于HDFS中DataNode的数目,即如果是单机模式,这个值只能设置为1,设置的值大于1,那么append操作会报错:
java.io.IOException: Failed to replace a bad datanode on the existing pipeline due to no more good datanodes being available to try
相关推荐
在Java编程环境中,Hadoop分布式文件系统(HDFS)提供了丰富的Java API,使得开发者能够方便地与HDFS进行交互,包括文件的上传、下载、读写等操作。本篇文章将详细探讨如何使用HDFS Java API来实现文件上传的功能。 ...
以上就是使用Java API操作Hadoop HDFS创建目录的完整过程。在实际应用中,你可能需要处理异常,优化错误处理,并根据具体需求进行更复杂的操作,比如读写文件、检查文件是否存在等。通过熟练掌握HDFS的Java API,你...
HDFS Java API 是 Hadoop 中的一部分,提供了一个 Java 编程接口来访问和操作 HDFS 中的文件和目录。该 API 提供了多种方法来操作文件和目录,包括创建、删除、读取和写入文件,列出目录中的文件和子目录等。 二、...
在Eclipse中远程连接到Hadoop集群,并通过HDFS的Java API操作文件是一套涉及多个步骤的技术流程,这套流程主要涉及到分布式计算和文件系统操作的知识。首先,我们来梳理一下整个过程中的关键知识点。 第一步:启动...
* org.apache.hadoop.fs.FileSystem:该类提供了文件系统的基本操作,包括文件的读取、写入、复制、删除等。 * org.apache.hadoop.fs.Path:该类表示 HDFS 中的一个文件路径。 * org.apache.hadoop.conf....
1. **HDFS API**:HDFS API是Hadoop的核心组件之一,提供了对分布式文件系统的基本操作,如打开、创建、读取、写入、移动和删除文件或目录。主要类包括`FSDFSClient`、`FileSystem`、`Path`等。 2. **FileSystem...
通过这些API,我们可以实现数据的上传、下载、查找、删除等基本操作,以及更复杂的文件系统操作。 在实际编程中,我们通常会创建一个Java类,导入Hadoop的相关库,然后使用FileSystem类和Path类等来执行HDFS操作。...
适合刚接触hadoop的学生或小白,内容包括HDFS shell操作及HDFS Java API编程 有图片有代码
标签:apache、hdfs、hadoop、jar包、java、API文档、中英对照版; 使用方法:解压翻译后的API文档,用浏览器打开“index.html”文件,即可纵览文档内容。 人性化翻译,文档中的代码和结构保持不变,注释和说明精准...
标签:apache、hdfs、hadoop、jar包、java、中文文档; 使用方法:解压翻译后的API文档,用浏览器打开“index.html”文件,即可纵览文档内容。 人性化翻译,文档中的代码和结构保持不变,注释和说明精准翻译,请放心...
标题 "Hadoop+HBase+Java API" 涉及到三个主要的开源技术:Hadoop、HBase以及Java API,这些都是大数据处理和存储领域的关键组件。以下是对这些技术及其结合使用的详细介绍: **Hadoop** 是一个分布式计算框架,由...
标签:apache、hdfs、hadoop、jar包、java、中文文档; 使用方法:解压翻译后的API文档,用浏览器打开“index.html”文件,即可纵览文档内容。 人性化翻译,文档中的代码和结构保持不变,注释和说明精准翻译,请放心...
HDFS在JAVA API中的操作,以及在ecplise中的配置详情。
标签:apache、hadoop、hdfs、client、中英对照文档、jar包、java; 使用方法:解压翻译后的API文档,用浏览器打开“index.html”文件,即可纵览文档内容。 人性化翻译,文档中的代码和结构保持不变,注释和说明精准...
这些基本操作是日常管理和维护HDFS的基础。 在Hadoop__java标签中,意味着这份资料深入讲解了使用Java API与HDFS交互的方法。HDFS提供了丰富的Java接口,允许开发人员在应用程序中直接操作HDFS。例如,`FileSystem`...
标签:apache、hdfs、hadoop、jar包、java、API文档、中英对照版; 使用方法:解压翻译后的API文档,用浏览器打开“index.html”文件,即可纵览文档内容。 人性化翻译,文档中的代码和结构保持不变,注释和说明精准...
java操作hadoop_hdfs_api的用法,mapreduce基本用法、编码规范,自定义数据类_hadoop-study
首先,让我们了解HDFS Java API的基本操作。HDFS API主要由`org.apache.hadoop.fs.FileSystem`类和`org.apache.hadoop.fs.Path`类提供,它们允许程序员创建、读取、写入、移动和删除HDFS上的文件和目录。例如,以下...
该资源是java通过api的方式来操作hadoop,主要有以下操作: 一.文件操作 1.上传本地文件到hadood 2.在hadoop中新建文件,并写入 3.删除hadoop上的文件 4.读取文件 5.文件修改时间 二.目录操作 1.在hadoop上创建目录 ...