【分布式计算框架】HDFS常用操作及编程实践

简介: 【分布式计算框架】HDFS常用操作及编程实践

HDFS常用操作及编程实践

一、实验目的

  • 熟悉HDFS的常用shell命令
  • 配置eclipse编程环境
  • 编程实现创建目录、上传文件、显示文件内容功能
  • 创建一个约1.6M大小的文件,然后设置块大小(1048576)上传文件
  • 编程实现按行读取HDFS文件,显示文件块信息,实现缓存功能

二、实验环境

  • centos 6.5
  • VMware Workstation

三、实验内容

先关闭集群

stop-dfs.sh

zkServer.sh stop

下次启动只要执行

start-dfs.sh

api客户端设置

1.解压hadoop-2.6.5.tar.gz ,hadoop-2.6.5-src.tar.gz 两个压缩文件 到一个干净的目录,比如d:\hadoop\usr

2.再创建hadoop-lib目录,将hadoop-2.6.5/share/hadoop各个目录里的jar包拷贝至这里(httpfs,kms除外)

3.配置windows环境变量 :

HADOOP_HOME=D:\hadoop\usr\hadoop-2.6.5

HADOOP_USER_NAME=root

path=%HADOOP_HOME%\bin;

4.将老师提供的bin目录的文件复制到d:\hadoop\usr\hadoop-2.6.5\bin(覆盖)

5.将bin里的hadoop.dll拷贝到c:\windows\System32

6.解压 eclipse-mars.rar,将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar(可视化插件)拷贝到d:\eclipse-mars\mars\plugins

  1. 启动hadoop (node01)

  1. 启动eclipse,project Explorer里有DFS Locations(如果没有出现,选择Java EE),小象图标(可视化控件)

  2. 配置eclipse:

菜单:

window-preferences-hadoop map/reduce

hadoop installation directory:d:\hadoop\usr\hadoop-2.6.5

new hadoop location(定位器)

location name: 任意取

DFS Master (不选 use M/R Master host)

Host:node01 #active的节点

port:8020(50070是浏览器的端口)

实验(创建一个目录/user/root)

  1. 新建一个Java项目

  2. 导入Jar包:

菜单:window-preferences-java-build path-user libraries

自定义一个jar包(比如hadoop_jars)

菜单:add external JARS

选择D:\hadoop\usr\hadoop-lib所有jar包

项目里导入hadoop_jars包 //右击项目名-build path-configure build path-java build path-libraries-add library-use library-hadoop_jars

项目里导入jUnit 4 //右击项目名-build path-configure build path-java build path-libraries-add library-jUnit 4

  1. 导入hdfs-site.xml,core-site.xml配置文件到项目的src目录(使用xftp传输)



  2. 新建一个class
Test20191909/src
com.sxt.hdfs.test
TestHDFS

四、出现的问题及解决方案

  1. jdk版本太高,导致eclipce安装失败,方案:重新安装低版本的jdk

五、实验结果

  1. 浏览器查看上传文件块信息截图

  1. HDFS命令,程序源代码,程序运行结果截图

代码:

Configuration conf=null;
FileSystem fs=null;

@Before
public void conn() throws IOException{
    conf=new Configuration();
    fs=FileSystem.get(conf);
}

@Test
public void mkdir() throws IOException{
    Path path=new Path("/mytemp");
    if(fs.exists(path))
    fs.delete(path,true);

    fs.mkdirs(path);
}

@Test
public void uploadFile() throws IOException{

    // 文件的上传路径
    Path path=new Path("/mytemp/jk.txt");
    FSDataOutputStream fdos=fs.create(path);

    // 拿到磁盘文件
    InputStream is=new BufferedInputStream(new FileInputStream("D:\\hadoop\\usr\\Test\\hadoop实操.txt"));

    IOUtils.copyBytes(is,fdos,conf,true);
}


//在远端上传root/software/test.txt

//hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put test.txt

@Test

public void readFile() throws IOException{

    Path path=new Path("/user/root/test.txt");
    FileStatus file=fs.getFileStatus(path);
    BlockLocation[] blks=fs.getFileBlockLocations(file, 0, file.getLen());

    // 遍历数组
    for(BlockLocation blk:blks){
    System.out.println(blk);
    }
 
    //读取文件
    FSDataInputStream fdis=fs.open(path);

    System.out.println((char)fdis.readByte());
    System.out.println((char)fdis.readByte());
    System.out.println((char)fdis.readByte());
    System.out.println((char)fdis.readByte());
    System.out.println((char)fdis.readByte());

package com.sxt.hdfs.test;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

public class TestHDFS {
  Configuration conf=null;
  FileSystem fs=null;

  @Before
  public void conn() throws IOException{

  conf=new Configuration();
  fs=FileSystem.get(conf);


  }

  @Test
  public void mkdir() throws IOException{

  Path path=new Path("/mytemp");
  if(fs.exists(path))
  fs.delete(path,true);

  fs.mkdirs(path);

  }

  @Test
  public void uploadFile() throws IOException{

  // 文件的上传路径
  Path path=new Path("/mytemp/jk.txt");
  FSDataOutputStream fdos=fs.create(path);

  // 拿到磁盘文件
  InputStream is=new BufferedInputStream(new FileInputStream("D:\\hadoop\\usr\\Test\\hadoop实操.txt"));

  IOUtils.copyBytes(is,fdos,conf,true);



  }


  //上传root/software/test.txt

  //hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put test.txt

  @Test

  public void readFile() throws IOException{

  Path path=new Path("/user/root/test.txt");
  FileStatus file=fs.getFileStatus(path);
  BlockLocation[] blks=fs.getFileBlockLocations(file, 0, file.getLen());

  // 遍历数组
  for(BlockLocation blk:blks){
  System.out.println(blk);
  }

  //读取文件

  FSDataInputStream fdis=fs.open(path);


  System.out.println((char)fdis.readByte());
  System.out.println((char)fdis.readByte());
  System.out.println((char)fdis.readByte());
  System.out.println((char)fdis.readByte());
  System.out.println((char)fdis.readByte());


  }

  @After
  public void close() throws IOException{
    fs.close();
  }
}

}


@After
public void close() throws IOException{
  fs.close();
}

使用mkdir程序创建目录

使用uploadFile程序上传文件

在远端上传root/software/test.txt

hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put test.txt

使用readFile程序获取节点信息

六、实验思考题

  1. 端口号9000和50070的区别?
  • 9000端口通常用于HDFS的通信,即Hadoop分布式文件系统的通信端口。在Hadoop配置中,HDFS使用9000端口进行数据通信。
  • 50070端口一般用于Hadoop集群的Web界面,是Hadoop的NameNode节点的Web UI端口,可以通过浏览器访问该端口查看Hadoop集群的状态以及文件系统的相关信息。

编程中你用到了哪些Java对象?

在你的Java程序中,主要使用了以下Java对象:

  • Configuration:Hadoop配置对象,用于管理Hadoop的配置信息。
  • FileSystem:Hadoop的文件系统抽象类,用于与HDFS进行交互。
  • Path:表示Hadoop中的路径对象,用于指定文件或目录的路径。
  • FSDataOutputStream:用于向HDFS写入数据的输出流对象。
  • InputStream:Java标准库中的输入流,用于读取本地文件的数据。
  • FileStatus:表示文件状态的对象,包括文件大小、块信息等。
  • BlockLocation:表示文件块在HDFS上的位置信息。
  • FSDataInputStream:用于从HDFS读取数据的输入流对象。
  1. hadoop fs、hadoop dfs、hdfs dfs的区别?
  • hadoop fs是Hadoop提供的一个通用文件系统操作命令,可以用来操作不同类型的文件系统,默认情况下会映射到HDFS文件系统。
  • hadoop dfs是Hadoop早期版本提供的命令,用于操作HDFS文件系统,现在已经废弃,推荐使用hadoop fs命令代替。
  • hdfs dfs是Hadoop当前版本推荐的操作HDFS文件系统的命令,是最新版本中用于操作HDFS的命令,推荐使用这个命令进行HDFS文件系统的管理和操作。

atus:表示文件状态的对象,包括文件大小、块信息等。

  • BlockLocation:表示文件块在HDFS上的位置信息。
  • FSDataInputStream:用于从HDFS读取数据的输入流对象。
  1. hadoop fs、hadoop dfs、hdfs dfs的区别?
  • hadoop fs是Hadoop提供的一个通用文件系统操作命令,可以用来操作不同类型的文件系统,默认情况下会映射到HDFS文件系统。
  • hadoop dfs是Hadoop早期版本提供的命令,用于操作HDFS文件系统,现在已经废弃,推荐使用hadoop fs命令代替。
  • hdfs dfs是Hadoop当前版本推荐的操作HDFS文件系统的命令,是最新版本中用于操作HDFS的命令,推荐使用这个命令进行HDFS文件系统的管理和操作。

相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
61 3
|
19天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 Java
谈谈分布式训练框架DeepSpeed与Megatron
【11月更文挑战第3天】随着深度学习技术的不断发展,大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求,分布式训练框架应运而生,其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑,并提供一个基于Java语言的简单demo例子,帮助读者更好地理解这些技术。
43 2
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
47 1
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务正式商业化公告
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务于北京时间2024年09月27日正式商业化!
84 3
|
1月前
|
存储 SQL 消息中间件
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
47 0
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
148 6
|
1月前
|
SQL 分布式计算 监控
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
60 3
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
40 4
|
1月前
|
存储 分布式计算 资源调度
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
75 5
|
1月前
|
资源调度 数据可视化 大数据
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
36 4