【大数据开发技术】实验03-Hadoop读取文件

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 【大数据开发技术】实验03-Hadoop读取文件

Hadoop读取文件

一、实验目标

  1. 熟练掌握hadoop操作指令及HDFS命令行接口
  2. 掌握HDFS原理
  3. 掌握HDFS的API使用方法
  4. 掌握通过URL类读取HDFS上的文件内容的方法
  5. 掌握FileSystem读取HDFS上文件内容的方法

二、实验要求

  1. 给出每个实验操作步骤成功的效果截图,。
  2. 对本次实验工作进行全面的总结。
  3. 完成实验内容后,实验报告文件重命名为:学号姓名实验三。

三、实验内容

1.使用FileSystem类读取HDFS上的文件,把文件的内容打印到标准输出流中,分别在本地和集群上进行测试,给出详细实现过程、完整代码和实现效果截图,最终效果图参考图1和图2。(要求在本地新建一个文件,文件名或文件内容体现本人名字,文件内容自拟,中英文均可,使用shell命令上传到HDFS上。)

08da7161651d4af3b2b610a12f1e4d52.png

图1 FileSystem读取文件本地测试效果图

c42c77570a5e43c884109b9d23b6f656.png

图2 FileSystem读取文件集群测试效果图


2.通过URL类,读取HDFS上的文件内容,给出主要实现过程、完整代码和实现效果截图,最终效果图参考图3和图4。(要求在本地新建一个文件,文件名或文件内容体现本人名字,文件内容自拟,中英文均可,使用shell命令上传到HDFS上)

00150a83d32a4d7980f4a28acfc65790.png

图3 URL读取文件本地测试效果图

45e2e651a06842a3864327a00a4d6bfb.png

图4 URL读取文件集群测试效果图


3.使用FileSystem类读取HDFS上的多个文件,把文件的内容打印到标准输出流中,给出主要实现过程、完整代码和实现效果截图。实现效果截图参考图5(图5是读取cs.txt和cslg.txt两个文件内容的测试效果截图)。要求在本地新建两个,其中两个文件名为自己的学号和姓名,文件内容分别个人简介和家乡信息,文件内容中英文均可,使用shell命令上传到HDFS上。

0822da15627b4df7aabe238a354d7925.png

图5 FileSystem方式读取多个文件内容


4.通过URL类,读取HDFS上的多个文件的内容,给出主要实现过程、完整代码和实现效果截图,最终效果图参考图6。使用上一个实验中的两个文本文件,也可以重新创建两个文本文件,文件命名同上一个实验,文件内容自拟。

d591447f1df04fef807b2c7b8754d2fb.png

图6 URL方式读取多个文件内容

四、实验步骤

实验1

实验代码

package com.wjw.hadoop;
import java.io.IOException;
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 org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class FileSystemCat01 {
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        String uri = "hdfs://master:9000/wjw01.txt";
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9000");
        FileSystem fs = null;
        FSDataInputStream in =null;
        try{
            fs = FileSystem.get(conf);
            in = fs.open(new Path(uri));
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            if(in != null){
                try{
                    fs.close();
                }catch(IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

实验截图

实验2

实验代码

package com.wjw.hadoop;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URL;
import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class FileCat01 {
    static{
      URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
     }
  public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
    String arg = "hdfs://master:9000/wjw02.txt";
      InputStream in = null;
      try{
          in = new URL(arg).openStream();
          IOUtils.copyBytes(in, System.out, 2048, false);
          }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
          }finally{
            IOUtils.closeStream(in);
          }
    }
}

实验截图

实验3

实验代码

package com.wjw.hadoop;
import java.io.IOException;
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 org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class FileSystemCat02 {
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
    args = new String[2];
    args[0] = "hdfs://master:9000/wjw03.txt";
    args[1] = "hdfs://master:9000/wjw04.txt";
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9000");
    for(int i=0; i < args.length; i++){
        FileSystem fs = null;
        FSDataInputStream in =null;
        try{
            fs = FileSystem.get(conf);
            in = fs.open(new Path(args[i]));
            IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
        }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            if(in != null){
                try{
                    fs.close();
                }catch(IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
    }
}

实验截图

实验4

实验代码

package com.wjw.hadoop;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URL;
import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class FileCat02 {
    static{
      URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
     }
  public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
    args = new String[2];
    args[0] = "hdfs://master:9000/wjw03.txt";
    args[1] = "hdfs://master:9000/wjw04.txt";
    for(int i=0; i < args.length; i++){
          InputStream in = null;
          try{
          in = new URL(args[i]).openStream();
          IOUtils.copyBytes(in, System.out, 2048, false);
          }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
          }finally{
            IOUtils.closeStream(in);
          }
    }
  }
}

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
目录
相关文章
|
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
|
15天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
59 2
|
16天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
56 1
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
53 1
|
1月前
|
JSON 分布式计算 大数据
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
31 1
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
100 0
|
1月前
|
消息中间件 资源调度 大数据
大数据-112 Flink DataStreamAPI 程序输入源 DataSource 基于文件、集合、Kafka连接器
大数据-112 Flink DataStreamAPI 程序输入源 DataSource 基于文件、集合、Kafka连接器
40 0
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
30 0
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
3天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
42 7