【大数据技术Hadoop+Spark】HDFS Shell常用命令及HDFS Java API详解及实战(超详细 附源码)

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: 【大数据技术Hadoop+Spark】HDFS Shell常用命令及HDFS Java API详解及实战(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

一、HDFS的Shell介绍

Shell在计算机科学中俗称“壳”,是提供给使用者使用界面的进行与系统交互的软件,通过接收用户输入的命令执行相应的操作,Shell分为图形界面Shell和命令行式Shell。

文件系统(FS)Shell包含了各种的类Shell的命令,可以直接与Hadoop分布式文件系统以及其他文件系统进行交互。

常用命令如下

二、案例-Shell命令

三、HDFS的Java API

由于Hadoop是使用Java语言编写的,因此可以使用Java API操作Hadoop文件系统。HDFS Shell本质上就是对Java API的应用,通过编程的形式操作HDFS,其核心是使用HDFS提供的Java API构造一个访问客户端对象,然后通过客户端对象对HDFS上的文件进行操作(增、删、改、查)。

Hadoop整合了众多文件系统,HDFS只是这个文件系统的一个实例。

在Java中操作HDFS,创建一个客户端实例主要涉及以下两个类:

Configuration:该类的对象封装了客户端或者服务器的配置,Configuration实例会自动加载HDFS的配置文件core-site.xml,从中获取Hadoop集群的配置信息。

FileSystem:该类的对象是一个文件系统对象。

FileSystem对象的一些方法可以对文件进行操作,常用方法如下:

四、案例-使用Java API操作HDFS

1:搭建项目环境

创建一个项目名为“HadoopDemo”,包名为“com.chapter03”的Maven项目,并在项目的pom.xml文件中引入hadoop-common、hadoop-hdfs、hadoop-client以及单元测试junit的依赖。

2:初始化客户端对象

首先在项目src文件夹下创建com.chapter03. hdfsdemo包,并在该包下创建HDFS_API_TEST.java文件,编写Java测试类,构建Configuration和FileSystem对象,初始化一个客户端实例进行相应的操作。

3:上传文件到HDFS

由于采用Java测试类来实现JavaApi对HDFS的操作,因此可以在HDFS_CRUD.java文件中添加一个AddFileToHdfs()方法来演示本地文件上传到HDFS的示例。

4. 从HDFS下载文件到本地

在HDFS_CRUD.java文件中添加一个DownloadFileToLocal()方法,来实现从HDFS中下载文件到本地系统的功能。

5. 目录操作

在文件添加一个MkdirAndDeleteAndRename()方法,实现创建,删除,重命名文件。

6. 查看目录中的文件信息

在文件中添加一个ListFiles()方法,实现查看目录中所有文件的详细信息的功能。

java类代码如下

package com.chapter03.hdfsdemo;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
public class HDFS_API_TEST {
  FileSystem fs = null;
  @Before
  public void init() throws Exception {
    // 构造配置参数对象
    Configuration conf = new Configuration();
    // 设置访问的hdfs的URI
    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://172.16.106.69:9000");
    // 设置本机的hadoop的路径
    System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop");
    // 设置客户端访问身份
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
    // 通过FileSystem的静态get方法获取文件系统客户端对象
    fs = FileSystem.get(conf);
  }
  @Test
  public void testAddFileToHdfs() throws IOException {
    // 要上传的文件所在本地路径
    Path src = new Path("D:/test.txt");
    // 要上传到hdfs的目标路径
    Path dst = new Path("/testFile");
    // 上传文件方法
    fs.copyFromLocalFile(src, dst);
    // 关闭资源
    fs.close();
  }
  // 从hdfs中复制文件到本地文件系统
  @Test
  public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {
    // 下载文件
    fs.copyToLocalFile(new Path("/testFile"), new Path("D:/"));
  }
  // 创建,删除,重命名文件
  @Test
  public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws Exception {
    // 创建目录
    fs.mkdirs(new Path("/test1"));
    fs.rename(new Path("/test1"),new Path("/tes3"));
    // 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("/test2"), true);
  }
  // 查看目录信息,只显示文件
  @Test
  public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
    // 获取迭代器对象
    RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
    while (listFiles.hasNext()) {
      LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
      // 打印当前文件名
      System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
      // 打印当前文件块大小
      System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
      // 打印当前文件权限
      System.out.println(fileStatus.getPermission());
      // 打印当前文件内容长度
      System.out.println(fileStatus.getLen());
      // 获取该文件块信息(包含长度,数据块,datanode的信息)
      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("----------------------------");
    }
  }
  // 查看文件及文件夹信息
  @Test
  public void ListFileAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {
    // 获取HDFS系统中文件和目录的元数据等信息
    FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
    String filelog = "文件夹--       ";
    for (FileStatus fstatus : listStatus) {
      // 判断是文件还是文件夹
      if (fstatus.isFile()) {
        filelog = "文件--         ";
      }
      System.out.println(filelog + fstatus.getPath().getName());
    }
  }
}

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏

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
打赏
0
0
0
0
145
分享
相关文章
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
129 79
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
299 6
|
3月前
|
java实现从HDFS上下载文件及文件夹的功能,以流形式输出,便于用户自定义保存任何路径下
java实现从HDFS上下载文件及文件夹的功能,以流形式输出,便于用户自定义保存任何路径下
137 34
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。
267 2
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。
235 1
|
5月前
|
java实现从HDFS上下载文件及文件夹的功能,以流形式输出,便于用户自定义保存任何路径下
java实现从HDFS上下载文件及文件夹的功能,以流形式输出,便于用户自定义保存任何路径下
98 2
java实现从HDFS上下载文件及文件夹的功能,以流形式输出,便于用户自定义保存任何路径下
大数据-01-基础环境搭建 超详细 Hadoop Java 环境变量 3节点云服务器 2C4G XML 集群配置 HDFS Yarn MapRedece
大数据-01-基础环境搭建 超详细 Hadoop Java 环境变量 3节点云服务器 2C4G XML 集群配置 HDFS Yarn MapRedece
189 4
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
172 3
java遍历hdfs路径信息,报错EOFException
java遍历hdfs路径信息,报错EOFException
72 3
|
1月前
|
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池
欢迎来到我的技术博客!我是一名热爱编程的开发者,梦想是编写高端CRUD应用。2025年我正在沉淀中,博客更新速度加快,期待与你一起成长。 线程池是一种复用线程资源的机制,通过预先创建一定数量的线程并管理其生命周期,避免频繁创建/销毁线程带来的性能开销。它解决了线程创建成本高、资源耗尽风险、响应速度慢和任务执行缺乏管理等问题。
172 60
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池