• 从零开始的Hadoop学习(五)| HDFS概述、shell操作、API操作


    1. HDFS 概述

    1.1 HDFS 产出背景及定义

    1)HDFS 产生背景

    随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切 需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。 HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。

    2)HDFS定义

    HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件: 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。

    HDFS 的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。 一个文件经过创建写入和关闭之后就不需要改变。

    1.2 HDFS 优缺点

    HDFS优点

    1)高容错性

    • 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性。
    • 某一个副本丢失以后,它可以自动恢复。

    2)适合处理大数据

    • 数据规模:能够处理数据规模达到GB、TB、甚至BP级别的数据;
    • 文件规模:能够处理百万规模以上的文件数量,数量相当之大。

    3)可构建在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性。

    HDFS缺点

    1)不适合低延时数据访问,比如毫秒级的存储数据,是做不到的。

    2)无法高效的对大量小文件进行存储

    • 存储大量小文件的话,它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的,因为NameNode的内存总是有限的;
    • 小文件存储的寻址时间会超过读取时间,它违反了 HDFS 的设计目标。

    3)不支持并发写入,文件随机修改。

    • 一个文件只能有一个写,不允许多个线程同时写。
    • 仅支持append(追加),不支持文件的随机修改。

    1.3 HDFS 组成架构

    在这里插入图片描述

    1)NameNode(nn):就是Master,它是一个主管、管理者。

    • (1)管理HDFS的名称空间;
    • (2)配置副本策略;
    • (3)管理数据块(Block)隐射信息;
    • (4)处理客户端读写请求。

    2)DataNode:就是Slave。NameNode下达命令,DataNode执行实际的操作。

    • (1)存储实际的数据块;
    • (2)执行数据块的读/写操作。

    3)Client:就是客户端。

    • (1)文件切分。文件上传HDFS的时候,Clinet将文件切分成一个一个的Block,然后进行上传;
    • (2)与NameNode交互,获取文件的位置信息;
    • (3)与DataNode交互,读取或者写入数据;
    • (4)Client提供一些命令来管理HDFS,不如NameNode格式化;
    • (5)Client可以通过一些命令来访问HDFS,比如对HDFS增删改操作;

    4)Secondary NameNode:并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候,它并不能马上替换NameNode并提供服务。

    • (1)辅助NameNode,分组其工作量,比如定期合并Fsimage和Edits,并推送给NameNode;
    • (2)在紧急情况下,可辅助恢复NameNode。

    1.4 HDFS 文件块大小(面试重点)

    HDFS中的文件在物理上是分块存储(Block),块的大小可以通过配置参数(dis.blocksize)来规定, 默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M,1.x版本中是64M
    在这里插入图片描述

    思考:为什么块的大小不能设置太小,也不能设置太大?

    • (1)HDFS的块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置;
    • (2)如果块设置的太大,从磁盘传输数据的时间会明显大雨定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时,会非常慢。

    总结:HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速度。

    2. HDFS的shell操作(开发重点)

    2.1 基本语法

    hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs具体命令。

    2.2 命令大全

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs
    
    [-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
            [-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
            [-chgrp [-R] GROUP PATH...]
            [-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
            [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
            [-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
            [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
            [-count [-q] <path> ...]
            [-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]
            [-df [-h] [<path> ...]]
            [-du [-s] [-h] <path> ...]
            [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
            [-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
            [-help [cmd ...]]
            [-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
            [-mkdir [-p] <path> ...]
            [-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
            [-moveToLocal <src> <localdst>]
            [-mv <src> ... <dst>]
            [-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
            [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
            [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
    <acl_spec> <path>]]
            [-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
            [-stat [format] <path> ...]
            [-tail [-f] <file>]
            [-test -[defsz] <path>]
            [-text [-ignoreCrc] <src> ...]
    
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    2.3 常用命令实操

    2.3.1 准备工作

    1)启动 Hadoop 集群(方便后续的测试)

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
    [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
    
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    2)-help:输出这个命令参数

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm
    
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    3)创建/sanguo 文件夹

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo
    
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    2.3.2 上传

    1)-moveFromLocal:从本地剪切粘贴到 HDFS

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
    输入:
    shuguo
    
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs  -moveFromLocal  ./shuguo.txt  /sanguo
    
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    2)-copyFormLocal:从本地文件系统中拷贝文件到 HDFS 路径去

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
    输入:
    weiguo
    
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo
    
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    3)-put:等同于 copyFromLocal,生产环境更习惯用 put

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
    输入:
    wuguo
    
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
    
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    4)-appendToFile:追加一个文件到已经存在的文件末尾

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
    输入:
    liubei
    
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
    
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    2.3.3 下载

    1)-copyToLocal:从HDFS 拷贝到本地

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./
    
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    2)-get:等同于 copyToLocal,生产环境更习惯用 get

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
    
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    2.3.4 HDFS 直接操作

    1)-ls:现实目录信息

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
    
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    2)-cat:显示文件内容

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
    
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    3)-chgrp、-chmod、-chown:Linux 文件系统中的用法一样,修改文件所属权限

    
    
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    4)-mkdir:创建路径

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
    
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    5)-cp:从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
    
    • 1

    6)-mv:在 HDFS 目录中移动文件

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
    
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    7)-tail:显示一个文件的末尾 1kb 的数据

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
    
    • 1

    8)-rm:删除文件或文件夹

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
    
    • 1

    9)-rm -r:递归删除目录及目录里面内容

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
    
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    10)-du 统计文件夹的大小信息

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
    27  81  /jinguo
    
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du  -h /jinguo
    14  42  /jinguo/shuguo.txt
    7   21   /jinguo/weiguo.txt
    6   18   /jinguo/wuguo.tx
    
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    11)-setrep:设置 HDFS 中文件的副本数量

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    这里设置的副本数只是记录在 NameNode 的元数据中,是否真的会有那么多副本,还得看 DataNode 的数量。因为目前只有3台设备,最多也就3个副本,只有节点数增加到10台时,副本数才能达到10。

    3. HDFS 的 API操作

    3.1 客户端环境准备

    1)找到资源包路径下的 Windows 依赖文件夹,拷贝 hadoop-3.1.0 到非中文路径(比如d:\)。
    2)配置 HADOOP_HOME 环境变量
    在这里插入图片描述

    3)配置 Path 环境变量。
    如果环境变量不起作用,可以重启电脑试试。
    在这里插入图片描述

    验证 Hadoop 环境变量是否正常。双击 winutils.exe,如果报如下错误。说明缺少微软运行库(正版系统往往有这个问题)。在资料包里面有对应的微软运行库安装包双击安装即可。
    在这里插入图片描述

    4)在 IDEA 中创建一个 Maven 工程 HdfsClientDemo,并凹入相应的依赖坐标+日志添加

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-clientartifactId>
            <version>3.1.3version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>junitgroupId>
            <artifactId>junitartifactId>
            <version>4.12version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4jgroupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12artifactId>
            <version>1.7.30version>
        dependency>
    dependencies>
    
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    在项目的 src/main/resources 目录下,新建一个文件,命名为 “log4j.properties”,在文件中填入

    log4j.rootLogger=INFO, stdout  
    log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
    log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
    log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
    log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
    log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
    log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
    log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
    
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    5)创建包名:com.atguigu.hdfs

    6)创建 HdfsClient 类

    package com.atguigu.hdfs;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.junit.Test;
    
    import java.io.IOException;
    import java.net.URI;
    import java.net.URISyntaxException;
    
    /**
     * @author WangTingWei
     * @Date 2023/8/31 10:01
     * @description 客户端代码常用套路
     * 1、获取一个客户端对象
     * 2、执行相关的操作命令
     * 3、关闭资源
     * HDFS zookeeper
     */
    public class HdfsClient {
        @Test
        public void testMkdirs() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
            // 1.获取文件系统
            Configuration configuration = new Configuration();
            // 用户
            String user = "atguigu";
            FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration,user);
            // 2.创建目录
            fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan"));
            // 3.关闭资源
            fs.close();
        }
    } 
    
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    7)执行程序

    客户端去操作 HDFS 时,是有一个用户身份的。默认情况下,HDFS 客户端 API 会从采用 Windows 默认用户访问 HDFS,会报权限异常错误。所以在访问 HDFS时,一定要配置用户。

    package com.atguigu.hdfs;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    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 java.io.IOException;
    import java.net.URI;
    import java.net.URISyntaxException;
    
    /**
     * @author WangTingWei
     * @Date 2023/8/31 10:01
     * @description 客户端代码常用套路
     * 1、获取一个客户端对象
     * 2、执行相关的操作命令
     * 3、关闭资源
     * HDFS zookeeper
     */
    public class HdfsClient {
        private FileSystem fs;
    
        @Before
        public void init() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
            // 连接的集群nn地址
            URI uri = new URI("hdfs://hadoop102:8020");
            Configuration configuration = new Configuration();
            // 用户
            String user = "atguigu";
             fs = FileSystem.get(uri,configuration,user);
        }
    
        @After
        public void close() throws IOException {
            fs.close();
        }
    
        @Test
        public void testMkdirs() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
            fs.mkdirs(new Path("/xiyou/huaguoshan1"));
        }
    }
    
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    3.2 HDFS 的API 案例实操

    3.2.1 HDFS 文件上传(测试参数优先级)

    1)编写源代码

        /**
         * 上传
         * 参数优先级
         * 代码里面的配置 > 在项目资源目录下的配置文件 > hdfs-site.xml > hdfs-default.xml 
         * @throws IOException
         */
        @Test
        public void testPut() throws IOException {
            //参数一:表示删除原数据;参数二:是否允许覆盖;参数三:原数据路径;参数四:目的地路径
            fs.copyFromLocalFile(true,true,new Path("D:\\sunwukong.txt"),new Path("hdfs://hadoop102/xiyou/huaguoshan"));
        }
    
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    2)将 hdfs-site.xml 拷贝到项目的 resource 资源目录下

    
    
    
    <configuration>
    	<property>
    		<name>dfs.replicationname>
             <value>1value>
    	property>
    configuration>
    
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    3)参数优先级(从高到低)

    • (1)客户端代码中设置的值
    • (2)ClassPath下的用户自定义配置文件
    • (3)然后是服务器的自定义配置(xxx-site.xml)
    • (4)服务器的默认配置(xxx-default.xml)
    3.2.2 HDFS 文件下载
       /**
         * 下载
         */
        @Test
        public void testGet() throws IOException {
            //delSrc 是否将原文件删除;要下载的文件路径;文件下载到的路径;useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
            fs.copyToLocalFile(true,new Path("hdfs://hadoop102/xiyou/huaguoshan"),new Path("D:\\"),true);
        }
    }
    
    
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    3.2.3 HDFS 文件更名和移动
        /**
         * 文件更名和移动
         */
        @Test
        public void testRename() throws IOException {
            // 原文件路径;目标文件路径
            // 对文件名称的修改
            fs.rename(new Path("/output/_SUCCESS"),new Path("/output/SUCCESS"));
            // 文件的移动和更名
            fs.rename(new Path("/output/SUCCESS"),new Path("/SU"));
        }
    
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    3.2.4 HDFS 删除文件和目录
        /**
         * 文件删除
         */
        @Test
        public void testRm() throws IOException {
            // 要删除的路径;是否递归删除
            fs.delete(new Path("/jinguo"), true);
        }
    
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    3.2.5 HDFS 文件详情查看

    查看文件名称、权限、长度、块信息

        /**
         * 获取文件信息详情
         */
        @Test
        public void fileDetail() throws IOException {
            // 获取所有文件信息
            RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
            // 遍历文件
            while (listFiles.hasNext()){
                LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
    
                System.out.println("========" + fileStatus.getPath() + "=========");
                System.out.println(fileStatus.getPermission());
                System.out.println(fileStatus.getOwner());
                System.out.println(fileStatus.getGroup());
                System.out.println(fileStatus.getLen());
                System.out.println(fileStatus.getModificationTime());
                System.out.println(fileStatus.getReplication());
                System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
                System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
    
                // 获取块信息
                BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
                System.out.println(Arrays.toString(blockLocations));
            }
        }
    
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    3.2.6 HDFS 文件和文件夹判断
        @Test
        public void testListStatus() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
            // 判断是文件还是文件夹
            FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
            for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
                // 如果是文件
                if (fileStatus.isFile()) {
                    System.out.println("f:"+fileStatus.getPath().getName());
                }else {
                    System.out.println("d:"+fileStatus.getPath().getName());
                }
            }
        }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/remsqks/article/details/132604076