Hadoop 入门教程

简介: Hadoop 入门教程

Hadoop 教程

1. 前期准备

2. HDFS启动

cd app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/sbin/
./start-dfs.sh 

在这里插入图片描述

3. Hadoop启动失败解决方法

  • 重新编辑本机的hosts文件

    sudo vim /etc/hosts
  • hadoop000localhost 均改为本机ip

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4. Hadoop Shell命令

  • 浏览器可视化文件系统

在这里插入图片描述

  • 路径遍历

    • hadoop fs -ls [路径]
  • 查看文件

    • hadoop fs -cat [文件路径]
    • eg:hadoop fs -cat /hadoopruochen/test/ruochen.txt
  • 新建文件夹

    • hadoop fs -mkdir -p [路径]
    • -p:递归新建
    • eg:hadoop fs -mkdir -p /hadoopruochen/test
  • 传文件到 Hadoop

    • hadoop fs -put [文件路径] [hadoop路径]
    • eg:hadoop fs -put ruochen.txt /hadoopruochen/test
  • 下载 Hadoop 文件到本地

    • hadoop fs -get [hadoop文件路径] [本地路径]
    • eg:hadoop fs -get /hadoopruochen/test/ruochen.txt haha.txt
  • 移动文件

    • hadoop fs -mv [源路径] [目的路径]
    • eg:hadoop fs -mv /hadoopruochen/test/ruochen.txt /user
  • 删除文件

    • hadoop fs -rm [-r] [文件]
    • eg:hadoop fs -rm /hadoopruochen
    • eg:hadoop fs -rm -r /hadoopruochen

5. Java 操作 HDFS API

5.1. 新建项目

  • 新建一个空项目,我这里起名为BigData

在这里插入图片描述

  • 新建一个module

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • Finish 即可
  • pom.xml如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.neusoft</groupId>
    <artifactId>hadoopdemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <name>hadoopdemo</name>
    <!-- FIXME change it to the project's website -->
    <url>http://www.example.com</url>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
        <hadoop.version>2.6.0-cdh5.7.0</hadoop.version>
    </properties>
    <repositories>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>
        <!--        添加hadoop依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
            <plugins>
                <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
                    <version>3.1.0</version>
                </plugin>
                <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.2</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>3.8.0</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                    <version>2.22.1</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.2</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
                    <version>2.5.2</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
                    <version>2.8.2</version>
                </plugin>
                <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-site-plugin</artifactId>
                    <version>3.7.1</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.0</version>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>
</project>

5.2. 测试

5.2.1 新建文件夹

  • 接下来,我们使用 Java 连接 hdfs,并新建一个文件夹
  • 在test下新建HDFSApp.java,如下

在这里插入图片描述

  • 通过测试方法连接HDFS,并新建一个/ruochen/test2文件夹,代码如下

    package com.neusoft.hdfs;
    
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.junit.After;
    import org.junit.Before;
    import org.junit.Test;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    
    import java.net.URI;
    
    public class HDFSApp {
        Configuration configuration = null;
        FileSystem fileSystem = null;
        public static final String HDFS_PATH = "hdfs://192.168.10.128:8020";
    
        @Test
        public void mkdir() throws Exception {
            fileSystem.mkdirs(new Path("/ruochen/test2"));
        }
    
        // Java 连接hdfs 需要先建立一个连接
        // 测试方法执行之前要执行的操作
        @Before
        public void setUp() throws Exception {
            System.out.println("开始建立与HDFS的连接");
            configuration = new Configuration();
            fileSystem = FileSystem.get(new URI(HDFS_PATH), configuration, "hadoop");
        }
    
        // 测试之后要执行的代码
        @After
        public void tearDown() {
            configuration = null;
            fileSystem = null;
            System.out.println("关闭与HDFS的连接");
        }
    }
    
  • 然后运行mkdir()函数,运行完后我们可以看到已经新建了一个文件夹

在这里插入图片描述

5.2.2 新建文件

  • 新建文件代码如下

        // 创建文件
        @Test
        public void create() throws Exception {
            Path path = new Path("/ruochen/test1/hello.txt");
            FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(path);
            outputStream.write("hello world".getBytes());
            outputStream.flush();
            outputStream.close();
        }
  • 运行结束后,我们通过shell脚本查看一下

在这里插入图片描述

5.2.3 修改文件名称

  • Java代码如下

       // rename文件
       @Test
       public void rename() throws Exception {
           Path oldPath = new Path("/ruochen/test1/hello.txt");
           Path newPath = new Path("/ruochen/test1/xixi.txt");
           fileSystem.rename(oldPath, newPath);
       }
  • 运行结果如下

在这里插入图片描述

5.2.4 查看文件

  • Java代码如下

        // 查看文件
        @Test
        public void cat() throws Exception {
            Path path = new Path("/ruochen/test1/xixi.txt");
            FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(path);
            IOUtils.copyBytes(inputStream, System.out, 1024);
            inputStream.close();
        }
  • 运行结果

在这里插入图片描述

5.2.5 上传文件

  • Java 代码如下

        // 上传文件
        @Test
        public void upload() throws Exception {
            Path localPath = new Path("cifar-10-python.tar.gz");
            Path hdfsPath = new Path("/");
            fileSystem.copyFromLocalFile(localPath, hdfsPath);
        }
  • 运行完成后,我们可以看到 hdfs 已经成功显示刚才上传的文件

在这里插入图片描述

5.2.6 下载文件

  • Java 代码

        // 下载文件
        @Test
        public void download() throws Exception {
            Path hdfsPath = new Path("/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz");
            Path localPath = new Path("./down/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz");
            fileSystem.copyToLocalFile(false, hdfsPath, localPath, true);
        }
  • 运行完后我们可以看到当前目录 down 下已经有了刚刚下载的文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6. Java 实现 WordCount

这里要注意在 main 下操作, test下是用来测试的
  • 新建一个 WordCountApp

在这里插入图片描述

  • Java 代码如下

    package com.neusoft;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    
    import java.io.IOException;
    
    /**
     * 词频统计
     */
    public class WordCountApp {
        /**
         * map 阶段
         */
        public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
            LongWritable one = new LongWritable(1);
    
            @Override
            protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                // 分
                String line = value.toString();
                // 拆分
                String[] s = line.split(" ");
                for (String word : s) {
                    // 输出
                    context.write(new Text(word), one);
                }
            }
        }
    
        /**
         * reduce 阶段
         */
        public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
            @Override
            protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                long sum = 0;
                // 合并统计
                for (LongWritable value : values) {
                    // 求和
                    sum += value.get();
                }
                context.write(key, new LongWritable(sum));
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration configuration = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(configuration, "wordcount");
            job.setJarByClass(WordCountApp.class);
    
            // 设置 map 相关参数
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
            job.setMapperClass(MyMapper.class);
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
    
            // 设置 reduce 相关参数
            job.setReducerClass(MyReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(MyReducer.class);
            job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
    
            Path outPath = new Path(args[1]);
            FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);
            if (fileSystem.exists(outPath)) {
                // 删除文件
                fileSystem.delete(outPath, true);
                System.out.println("输出路径已存在, 已被删除");
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
    
            // 控制台输出详细信息
            // 输出:1  不输出:0
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
    }
    
  • 打包程序

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 打包完成后,将 jar 包上传到 hadoop 虚拟机

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 首先通过shell命令将输出文件夹删除,不然重复执行会报错

    hadoop fs -rm -r /output/wc
  • 然后执行下列操作

    hadoop jar hadoopdemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.neusoft.WordCountApp hdfs://hadoop000:8020/ruochenchen.txt hdfs://hadoop000:8020/output/wc
    hadoop jar hadoopdemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.neusoft.WordCountApp 输入文件 输出文件

    在这里插入图片描述

  • 然后我们可以看到作业中有显示

在这里插入图片描述

  • 通过 cat 命令可以查看一下输出的文件

在这里插入图片描述

hadoop fs -cat /output/wc/part-r-00000
![在这里插入图片描述](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/20210610205941855.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5MzM5NDY3,size_16,color_FFFFFF,t_70)
目录
相关文章
|
存储 分布式计算 监控
Hadoop简介、安装
hadoop平台是一个可靠的、可扩展的、可分布式计算的开源软件。 Apache Hadoop平台是一个框架,允许使用简单的编程模型。该平台被设计成可以从单个服务器扩展到数千台服务器,每台服务器都提供本地计算和存储。该平台也被设计成可检测和处理应用层的故障(即高可用、高容错),高可用服务是基于计算机集群的,并且每一台计算机有可能出错。 #### hadoop应用:
220 0
|
存储 分布式计算 资源调度
第1章 Hadoop 入门
第1章 Hadoop 入门
350 0
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop简介
Hadoop简介 Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。
1394 0
|
分布式计算 Hadoop Linux
Hadoop新手篇:hadoop入门基础教程
关于hadoop的分享此前一直都是零零散散的想到什么就写什么,整体写的比较乱吧。最近可能还算好的吧,毕竟花了两周的时间详细的写完的了hadoop从规划到环境安装配置等全部内容。写过程不是很难,最烦的可能还是要给每一步配图,工程量确实比较大。
6590 0
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop笔记
本文是学习《Hadoop权威指南》时所作的笔记,用于加深理解。
1882 0
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop学习系列一:环境搭建
Hadoop学习系列一:环境搭建 为了学习HBase,跑过来先把Hadoop学习下。主要是根据马士兵老师之前直播的教程来学习的。好了,废话不多说了,开搞。 一. 安装虚拟机 相比VMware,Vritual Box是免费的,因此这里采用Virtual Box。
3244 0
|
大数据 分布式计算 Hadoop
hadoop_学习_01_入门准备
一、入门准备 1.零基础学习Hadoop 2.大数据初学者应该知道的知识
690 0
|
存储 分布式计算 Java
Hadoop简单入门视频总结
hadoop简单介绍和简单实践视频教程 慕课网: https://www.imooc.com/video/7642 预备知识: liunx基本操作 java开发基础知识 google的大数据技术:MapReduce,BigTables,GFS 革命性变化: 成本降低,能用pc机就不用大型机和高端存储。
1150 0
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算