05.HDFS的shell操作,java操作

一.遇到的一些错误

问题一:集群搭建一些问题

1.roothardtop下启动start-all.sh权限不统一的问题,在root下启动后,下次开机在hardtop  

下不能启动,因为目录已经占用,hardtop下目录写不了东西。

我们可以在学习中直接选择root

2. 启动不了,可能配置少了一些< ,>,字母等,看日志文件。

3. 启动超时,如果一台没有配好,会造成超时。

4. 配地址都用主机名。


问题二:

  在mapreduce中运行时,遇到卡死。我的解决是在yarn-site.xml后添加

1.  <property>  

2.                         <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>    

3.                         <value>2048</value>    

4.                     </property>    

5.                     <property>    

6.                         <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>    

7.                         <value>2.1</value>    

8.                      </property>   

9.                   

10.                     <property>  

11.                     <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  

12.                         <value>true</value>  

13.                     </property>  

14.                     <property>  

15.                         <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>  

16.                         <value>604800</value>  

                    </property>  


问题三:出现以下错误提示

  org.apache.hadoop.security.AccessControlException:  org.apache.hadoop.security.AccessControlException:           Permission  denied: user=bikun,  access=WRITE, inode="/user":user:supergroup:drwxr-xr-x” !!

修改hadoop的配置文件“hdfs-site.xml”,取消“访问控制检查”。   

首先运行“stop-all.sh”停止Hadoop的运行,然后打开hadoop的conf目录下的配置文件“hdfs-site.xml”,加入以下配置内容后,再使用命令“start-all.sh”重新启动hadoop。 <property>  <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property>    配置说明:“dfs.permissions”的值为“false”时,hadoop不进行“访问控制”检 查,因此,上传文件总是能够成功。


.常用命令参数介绍

-help             

功能:输出这个命令参数手册

-ls                  

功能:显示目录信息

示例: hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/

备注:这些参数中,所有的hdfs路径都可以简写

-->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果

-mkdir              

功能:在hdfs上创建目录

示例:hadoop fs  -mkdir  -p  /aaa/bbb/cc/dd

-moveFromLocal            

功能:从本地剪切粘贴到hdfs

示例:hadoop  fs  - moveFromLocal  /home/hadoop/a.txt  /aaa/bbb/cc/dd

-moveToLocal              

功能:从hdfs剪切粘贴到本地

示例:hadoop  fs  - moveToLocal   /aaa/bbb/cc/dd  /home/hadoop/a.txt

--appendToFile  

功能:追加一个文件到已经存在的文件末尾

示例:hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt

可以简写为:

Hadoop  fs  -appendToFile  ./hello.txt  /hello.txt

 

-cat  

功能:显示文件内容  

示例:hadoop fs -cat  /hello.txt

 

-tail                 

功能:显示一个文件的末尾

示例:hadoop  fs  -tail  /weblog/access_log.1

-text                  

功能:以字符形式打印一个文件的内容

示例:hadoop  fs  -text  /weblog/access_log.1

-chgrp

-chmod

-chown

功能:linux文件系统中的用法一样,对文件所属权限

示例:

hadoop  fs  -chmod  666  /hello.txt

hadoop  fs  -chown  someuser:somegrp   /hello.txt

-copyFromLocal    

功能:从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去

示例:hadoop  fs  -copyFromLocal  ./jdk.tar.gz  /aaa/

-copyToLocal      

功能:从hdfs拷贝到本地

示例:hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz

-cp              

功能:从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径

示例: hadoop  fs  -cp  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

 

-mv                     

功能:在hdfs目录中移动文件

示例: hadoop  fs  -mv  /aaa/jdk.tar.gz  /

-get              

功能:等同于copyToLocal,就是从hdfs下载文件到本地

示例:hadoop fs -get  /aaa/jdk.tar.gz

-getmerge             

功能:合并下载多个文件

示例:比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...

hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum

-put                

功能:等同于copyFromLocal

示例:hadoop  fs  -put  /aaa/jdk.tar.gz  /bbb/jdk.tar.gz.2

 

-rm                

功能:删除文件或文件夹

示例:hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/

 

-rmdir                 

功能:删除空目录

示例:hadoop  fs  -rmdir   /aaa/bbb/ccc

-df               

功能:统计文件系统的可用空间信息

示例:hadoop  fs  -df  -h  /

 

-du

功能:统计文件夹的大小信息

示例:

hadoop  fs  -du  -s  -h /aaa/*

 

-count         

功能:统计一个指定目录下的文件节点数量

示例:hadoop fs -count /aaa/

 

-setrep                

功能:设置hdfs中文件的副本数量

示例:hadoop fs -setrep 3 /aaa/jdk.tar.gz

<这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中,是否真的会有这么多副本,还得看datanode的数量>


三. HDFS的java操作

   hdfs在生产应用中主要是客户端的开发,其核心步骤是从hdfs提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象,然后通过该客户端对象操作(增删改查)HDFS上的文件

3.1 搭建开发环境
1、引入依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.6.1</version>
</dependency>


注:如需手动引入jar包,hdfs的jar包----hadoop的安装目录的share下
2、window下开发的说明
建议在linux下进行hadoop应用的开发,不会存在兼容性问题。如在window上做客户端应用开发,需要设置以下环境:
A、在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包
B、将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换
C、在window系统中配置HADOOP_HOME指向你解压的安装包

D、在windows系统的path变量中加入hadoop的bin目录


3.2 获取api中的客户端对象
在java中操作hdfs,首先要获得一个客户端实例
Configuration conf = new Configuration()
FileSystem fs = FileSystem.get(conf)


而我们的操作目标是HDFS,所以获取到的fs对象应该是DistributedFileSystem的实例;
get方法是从何处判断具体实例化那种客户端类呢?
——从conf中的一个参数 fs.defaultFS的配置值判断;


如果我们的代码中没有指定fs.defaultFS,并且工程classpath下也没有给定相应的配置,conf中的默认值就来自于hadoop的jar包中的core-default.xml,默认值为: file:///,则获取的将不是一个DistributedFileSystem的实例,而是一个本地文件系统的客户端对象


3.3 DistributedFileSystem实例对象所具备的方法

3.4 HDFS客户端操作数据代码示例:
3.4.1 文件的增删改查
public class HdfsClient {

FileSystem fs = null;

@Before
public void init() throws Exception {


// 构造一个配置参数对象,设置一个参数:我们要访问的hdfs的URI
// 从而FileSystem.get()方法就知道应该是去构造一个访问hdfs文件系统的客户端,以及hdfs的访问地址
// new Configuration();的时候,它就会去加载jar包中的hdfs-default.xml
// 然后再加载classpath下的hdfs-site.xml
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hdp-node01:9000");
/**
* 参数优先级: 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、然后是服务器的默认配置
*/
conf.set("dfs.replication", "3");


// 获取一个hdfs的访问客户端,根据参数,这个实例应该是DistributedFileSystem的实例
// fs = FileSystem.get(conf);


// 如果这样去获取,那conf里面就可以不要配"fs.defaultFS"参数,而且,这个客户端的身份标识已经是hadoop用户
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");


}


/**
* 往hdfs上传文件

* @throws Exception
*/
@Test
public void testAddFileToHdfs() throws Exception {


// 要上传的文件所在的本地路径
Path src = new Path("g:/redis-recommend.zip");
// 要上传到hdfs的目标路径
Path dst = new Path("/aaa");
fs.copyFromLocalFile(src, dst);
fs.close();
}


/**
* 从hdfs中复制文件到本地文件系统

* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
*/
@Test
public void testDownloadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException {
fs.copyToLocalFile(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"), new Path("d:/"));
fs.close();
}


@Test
public void testMkdirAndDeleteAndRename() throws IllegalArgumentException, IOException {


// 创建目录
fs.mkdirs(new Path("/a1/b1/c1"));


// 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("/aaa"), true);


// 重命名文件或文件夹
fs.rename(new Path("/a1"), new Path("/a2"));


}


/**
* 查看目录信息,只显示文件

* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
* @throws FileNotFoundException
*/
@Test
public void testListFiles() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {


// 思考:为什么返回迭代器,而不是List之类的容器
RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);


while (listFiles.hasNext()) {
LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
System.out.println(fileStatus.getBlockSize());
System.out.println(fileStatus.getPermission());
System.out.println(fileStatus.getLen());
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("--------------为angelababy打印的分割线--------------");
}
}


/**
* 查看文件及文件夹信息

* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
* @throws FileNotFoundException
*/
@Test
public void testListAll() throws FileNotFoundException, IllegalArgumentException, IOException {


FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));


String flag = "d--             ";
for (FileStatus fstatus : listStatus) {
if (fstatus.isFile())  flag = "f--         ";
System.out.println(flag + fstatus.getPath().getName());
}
}
}


3.4.2 通过流的方式访问hdfs
/**
 * 相对那些封装好的方法而言的更底层一些的操作方式
 * 上层那些mapreduce   spark等运算框架,去hdfs中获取数据的时候,就是调的这种底层的api
 * @author
 *
 */
public class StreamAccess {

FileSystem fs = null;


@Before
public void init() throws Exception {


Configuration conf = new Configuration();
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-node01:9000"), conf, "hadoop");


}



@Test
public void testDownLoadFileToLocal() throws IllegalArgumentException, IOException{

//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/jdk-7u65-linux-i586.tar.gz"));

//再构造一个文件的输出流----针对本地的
FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/jdk.tar.gz"));

//再将输入流中数据传输到输出流
IOUtils.copyBytes(in, out, 4096);


}


/**
* hdfs支持随机定位进行文件读取,而且可以方便地读取指定长度
* 用于上层分布式运算框架并发处理数据
* @throws IllegalArgumentException
* @throws IOException
*/
@Test
public void testRandomAccess() throws IllegalArgumentException, IOException{
//先获取一个文件的输入流----针对hdfs上的
FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));


//可以将流的起始偏移量进行自定义
in.seek(22);

//再构造一个文件的输出流----针对本地的
FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File("c:/iloveyou.line.2.txt"));

IOUtils.copyBytes(in,out,19L,true);

}



/**
* 显示hdfs上文件的内容
* @throws IOException 
* @throws IllegalArgumentException 
*/
@Test
public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{

FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/iloveyou.txt"));

IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
}
}




3.4.3 场景编程
在mapreduce 、spark等运算框架中,有一个核心思想就是将运算移往数据,或者说,就是要在并发计算中尽可能让运算本地化,这就需要获取数据所在位置的信息并进行相应范围读取
以下模拟实现:获取一个文件的所有block位置信息,然后读取指定block中的内容
@Test
public void testCat() throws IllegalArgumentException, IOException{

FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
//拿到文件信息
FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/weblog/input/access.log.10"));
//获取这个文件的所有block的信息
BlockLocation[] fileBlockLocations = fs.getFileBlockLocations(listStatus[0], 0L, listStatus[0].getLen());
//第一个block的长度
long length = fileBlockLocations[0].getLength();
//第一个block的起始偏移量
long offset = fileBlockLocations[0].getOffset();

System.out.println(length);
System.out.println(offset);

//获取第一个block写入输出流
// IOUtils.copyBytes(in, System.out, (int)length);
byte[] b = new byte[4096];

FileOutputStream os = new FileOutputStream(new File("d:/block0"));
while(in.read(offset, b, 0, 4096)!=-1){
os.write(b);
offset += 4096;
if(offset>=length) return;
};
os.flush();
os.close();
in.close();
}

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