Hadoop之HDFS的Java实现

作者: landy8530 | 来源:发表于2017-11-12 13:10 被阅读240次

    1.写在前面的话

    以下说明中的配置其实在Hadoop安装与集群配置中已经配置,在此只是重点说明之!

    1. HDFS系统会把用到的数据存储在core-site.xml中由hadoop.tmp.dir指定,而这个值默认位于/tmp/hadoop-${user.name}下面, 由于/tmp目录在系统重启时候会被删除,所以应该修改目录位置。 修改core-site.xml(在所有站点上都修改)
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/var/hadoop</value>
    </property>
    
    1. 写HDFS的总体思想:通过java程序访问HDFS,就把HDFS集群当成一个大的系统磁盘就行了。

    2. windows上的权限系统和linux上的权限系统,测试期间为了简单起见可以关闭权限检查 在namenode的hdfs-site.xml上,添加配置:

    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    1. 从HDFS中读取文件主要API如下:
    URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
    InputStream in = new URL("hdfs://192.168.56.200:9000/test.data").openStream();
    IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, true);
    
    1. 事例完整代码:https://github.com/landy8530/hadoop-hdfs

    2.实现

    2.1基础操作代码

    Configuration conf = new Configuration();
    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.56.200:9000");
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
    
    boolean b = fileSystem.exists(new Path("/hello"));
    System.out.println(b);
    
    boolean success = fileSystem.mkdirs(new Path("/lyx"));
    System.out.println(success);
    
    success = fileSystem.delete(new Path("/lyx"), true);
    System.out.println(success);
    
    FSDataOutputStream out = fileSystem.create(new Path("/test.data"), true);
    FileInputStream fis = new FileInputStream("d:/bigdata/test/test.txt");
    IOUtils.copyBytes(fis, out, 4096, true);
    
    FileStatus[] statuses = fileSystem.listStatus(new Path("/"));
    //System.out.println(statuses.length);
    for(FileStatus status : statuses) {
        System.out.println(status.getPath());
        System.out.println(status.getPermission());
        System.out.println(status.getReplication());
    }
    

    代码结构如下图所示:


    代码结构.png

    执行结果如下图所示:


    执行结果.png

    在web管理页面看到的filesytem如下图:


    image.png

    2.2 文件压缩功能

    SequenceFile由一系列的二进制key/value组成,如果为key小文件名,value为文件内容,则可以将大批小文件合并成一个大文件。

    以下内容摘自[hadoop2.7.1]I/O之“泥坯块”SequenceFile前序知识

    在这里小文件是指文件size比HDFS上block size(hadoop中默认为64M)小的文件,可能会小得多。下面从处理性能和存储能力两个方面分别进行解析。

    1. 处理性能

      HDFS最初是为流式访问大文件开发的,如果访问大量小文件,需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode,严重影响性能。最后,处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot,而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

    2. 存储能力
      在HDFS中,任何block,文件或者目录在内存中均以对象的形式存储,一个java对象在未开启压缩的情况下占用空间约为152bytes,(参考:http://www.cnblogs.com/magialmoon/p/3757767.html )如果有大量的小文件,光对象占用的内存就是一个特别庞大的数字,这样的话,有多大的内存也不够用。
      其实,除了使用SequenceFile之外,hadoop对于小文件问题也提供了另外两个解决方案:Hadoop Archive和CombineFileInputFormat。

    我电脑目录下有两个文件,如下图所示:


    测试文件.png

    事例代码如下:

    uploadMultifile2OneFile方法:

    private static void uploadMultifile2OneFile(Configuration conf) throws IOException{
            Path path = new Path("/lyx/seq.data");
    
            SequenceFile.Writer.Option pathOption = SequenceFile.Writer.file(path);
            SequenceFile.Writer.Option keyOption = SequenceFile.Writer.keyClass(Text.class);
            SequenceFile.Writer.Option valueOption = SequenceFile.Writer.valueClass(Text.class);
            //放入到writer中的key为文件名称,value为文件的内容
            SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(conf,pathOption,keyOption,valueOption);
    
            File file = new File("D:\\bigdata\\seq");
            for(File f : file.listFiles()) {
                writer.append(new Text(f.getName()),new Text(FileUtils.readFileToString(f)));
            }
        }
    

    运行结果如下:


    结果.png

    web管理页面结果如下:


    web文件系统显示结果.png

    downloadMultifile方法:

    private static void downloadMultifile(Configuration conf) throws IOException{
            Path path = new Path("/lyx/seq.data");
            SequenceFile.Reader.Option pathOption = SequenceFile.Reader.file(path);
            //放入到writer中的key为文件名称,value为文件的内容
            SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(conf,pathOption);
    
            Text key = new Text();
            Text value = new Text();
    
            while(reader.next(key,value)) {
                System.out.println("fileName:" + key + ",fileValue:\n" + value);
                System.out.println("=======================================");
            }
        }
    

    运行结果如下:


    文件输出结果.png

    3.遇见问题

    运行该程序一开始出现以下问题


    image.png

    报【executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.】错误,原因可能有以下两点:

    1. 由异常信息null\bin可知,hadoop环境变量未配置
      在系统中设置环境变量,跟java设置类似(只需要设置一次,记得设置后要重启电脑才能生效,jdk这样设置环境变量就不用重启)。
      你要设置HADOOP_HOME和PATH,必须要注意的是:在path变量中,%JAVA_HOME%\bin必须在%HADOOP_HOME%\bin的前面。
    2. 可能bin目录下没有winutils.exe文件
      解决方法:winutils.exe的下载地址:https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin
      (不用担心版本问题,我Hadoop2.6.4 和Hadoop2.7.3 都用这个),然后把下载的winutils.exe放到你hadoop安装目录的bin/ 目录下

    4.延伸阅读

    1. Hadoop安装与集群配置
    2. Hadoop基本知识点之HDFS

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