【大数据开发技术】实验04-HDFS文件创建与写入

简介: 【大数据开发技术】实验04-HDFS文件创建与写入

HDFS文件创建与写入

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. 熟练掌握HDFS的API使用方法
  4. 掌握单个本地文件写入到HDFS文件的方法
  5. 掌握多个本地文件批量写入到HDFS文件的方法

二、实验要求

  1. 给出主要实验步骤成功的效果截图。
  2. 要求分别在本地和集群测试,给出测试效果截图。
  3. 对本次实验工作进行全面的总结。
  4. 完成实验内容后,实验报告文件名显示学号姓名信息。

三、实验内容

  1. 使用FileSystem将单个本地文件写入到HDFS中当前不存在的文件,实现效果参考下图:

  2. 使用FileSystem将本地文件追加到HDFS中当前存在的文件中,实现效果参考下图:


四、实验步骤

  1. 使用FileSystem将单个本地文件写入到HDFS中当前不存在的文件

程序设计

package hadoop;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class WJW {
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        args = new String[2];
        args[0] = "/home/zkpk/experiment/wjw01.txt";
        args[1] = "hdfs://master:9000/wjw02.txt";
        Configuration conf = new Configuration();
        BufferedInputStream in = null;
        FileSystem fs = null;
        FSDataOutputStream out = null;
        try{
            in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(args[0]));
            fs = FileSystem.get(URI.create(args[1]), conf);
            out = fs.create(new Path(args[1]));
            IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, false);
        }catch(FileNotFoundException e){
            e.printStackTrace();
        }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            IOUtils.closeStream(in);
            IOUtils.closeStream(out);
            if(fs != null){
                try{
                    fs.close();
                }catch(IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

程序分析

该代码实现了将本地文件上传到Hadoop分布式文件系统HDFS中的功能。代码结构简单明了,主要包括以下几个步骤:

  1. 定义参数args,参数args[0]表示本地文件路径,参数args[1]表示HDFS文件路径。
  2. 创建Configuration对象,用于读取Hadoop配置信息。
  3. 创建BufferedInputStream流,读取本地文件。
  4. 使用FileSystem.get()方法获取Hadoop分布式文件系统实例。
  5. 调用fs.create()方法,创建HDFS文件,并返回FSDataOutputStream对象用于向HDFS文件写入数据。
  6. 调用IOUtils.copyBytes()方法,将本地文件数据复制到HDFS文件中。
  7. 关闭流和Hadoop分布式文件系统实例。

该代码主要涉及以下几个重要知识点:

  1. Configuration对象:该对象用于读取Hadoop配置信息,如HDFS的地址、端口等信息。
  2. FileSystem对象:该对象用于操作Hadoop分布式文件系统,如创建文件、删除文件、读取文件等操作。
  3. BufferedInputStream流:该流用于读取本地文件数据。
  4. FSDataOutputStream对象:该对象用于向HDFS文件写入数据。
  5. IOUtils.copyBytes()方法:该方法用于将输入流中的数据复制到输出流中。

总体来说,该代码实现了将本地文件上传到HDFS的功能,但还有一些需要改进的地方。例如,可以添加参数校验功能,防止空指针异常;可以添加日志输出功能,方便查看程序运行情况。

运行结果

  1. 使用FileSystem将本地文件追加到HDFS中当前存在的文件中

程序设计

package hadoop;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class WJW01 {
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        args = new String[2];
        args[0] = "/home/zkpk/experiment/wjw01.txt";
        args[1] = "hdfs://master:9000/wjw02.txt";
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable", "true");
        conf.set("fs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy", "Never");
        BufferedInputStream in = null;
        FileSystem fs = null;
        FSDataOutputStream out = null;
        try{
            in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(args[0]));
            fs = FileSystem.get(URI.create(args[1]), conf);
            out = fs.append(new Path(args[1]));
            IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, false);
        }catch(FileNotFoundException e){
            e.printStackTrace();
        }catch(IOException e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            IOUtils.closeStream(in);
            IOUtils.closeStream(out);
            if(fs != null){
                try{
                    fs.close();
                }catch(IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

程序分析

该代码实现了将本地文件追加上传到Hadoop分布式文件系统HDFS中的功能。代码结构与上传文件功能类似,主要包括以下几个步骤:

  1. 定义参数args,参数args[0]表示本地文件路径,参数args[1]表示HDFS文件路径。
  2. 创建Configuration对象,用于读取Hadoop配置信息。
  3. 设置配置信息:设置“fs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable”为“true”,表示在数据节点故障时启用块写入数据节点更换机制;设置“fs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy”为“Never”,表示块写入数据节点故障时不替换数据节点。
  4. 创建BufferedInputStream流,读取本地文件。
  5. 使用FileSystem.get()方法获取Hadoop分布式文件系统实例。
  6. 调用fs.append()方法,获取FSDataOutputStream对象用于向HDFS文件追加数据。
  7. 调用IOUtils.copyBytes()方法,将本地文件数据复制追加到HDFS文件中。
  8. 关闭流和Hadoop分布式文件系统实例。

需要注意的是,该代码使用了追加上传文件的方式,因此可以将本地文件的数据追加到HDFS文件的末尾,而不会影响原有的HDFS文件数据。同时,设置数据节点更换机制可以提高系统的可靠性和稳定性,避免数据节点故障导致数据丢失的情况。


总体来说,该代码实现了将本地文件追加上传到HDFS的功能,并且考虑了系统的可靠性和稳定性问题。但是,同样需要注意代码中的参数校验和日志输出等问题,以提高代码的健壮性和可维护性。运行结果

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
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 
目录
相关文章
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks常见问题之dataworks100g大小的csv文件上传到odps失败如何解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。
|
16天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
25天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
1月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
1月前
|
存储 分布式计算 大数据
现代化数据库技术——面向大数据的分布式存储系统
传统的关系型数据库在面对大规模数据处理时遇到了诸多挑战,而面向大数据的分布式存储系统应运而生。本文将深入探讨现代化数据库技术中的分布式存储系统,包括其优势、工作原理以及在大数据领域的应用。
|
1月前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks报错问题之使用oss读取csv文件至odps 报错如何解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。
|
1月前
|
大数据 Java Go
Go语言在大数据处理中的核心技术与工具
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理领域的核心技术与工具。通过分析Go语言的并发编程模型、内存管理、标准库以及第三方工具库等方面,展现了其在大数据处理中的优势和实际应用。同时,本文也讨论了如何使用这些技术与工具构建高效、稳定的大数据处理系统,为开发者提供了有价值的参考。
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Apache
大数据技术变革正当时,Apache Hudi了解下?
大数据技术变革正当时,Apache Hudi了解下?
25 0

热门文章

最新文章