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();
}