hadoop核心组件——HDFS系列讲解之HDFS的javaAPI操作

实验二 常用的HDFS操作 此命令表示在HDFS中创建一个“/user/hadoop”目录,“–mkdir”是创建目录的操作,“-p”表示如果是多级目录,则父目录和子目录一起创建,这里“/user/hadoop”就是一个多级目录,因此必须使用参数“-p”,否则会出错。可以使用 rm 命令删除一个目录,比如,可以使用如下命令删除刚才在HDFS中创建的“/input”目录(在根目录中创建的,不是“/user/hadoop/input”目录)创建后,会弹出一个文本文件,如下图所示。参考资料(优快云其他博主) 阅读详情

获取FileSystem的几种方式

第一种方式获取FileSystem

@Test
public void getFileSystem() throws URISyntaxException, IOException {
   Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第二种获取FileSystem类的方式

@Test
public void getFileSystem2() throws URISyntaxException, IOException {
    Configuration configuration = new Configuration();
    configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.52.100:8020");
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("/"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第三种获取FileSystem类的方式

@Test
public void getFileSystem3() throws URISyntaxException, IOException {
    Configuration configuration = new Configuration();
    FileSystem fileSystem = FileSystem.newInstance(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

第四种获取FileSystem类的方式

@Test
public void getFileSystem4() throws  Exception{
    Configuration configuration = new Configuration();
    configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.52.100:8020");
    FileSystem fileSystem = FileSystem.newInstance(configuration);
    System.out.println(fileSystem.toString());
}

递归遍历文件系统当中的所有文件

通过递归遍历hdfs文件系统

@Test
public void listFile() throws Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    FileStatus[] fileStatuses = fileSystem.listStatus(new Path("/"));
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        if(fileStatus.isDirectory()){
            Path path = fileStatus.getPath();
            listAllFiles(fileSystem,path);
        }else{
            System.out.println("文件路径为"+fileStatus.getPath().toString());

        }
    }
}
public void listAllFiles(FileSystem fileSystem,Path path) throws  Exception{
    FileStatus[] fileStatuses = fileSystem.listStatus(path);
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        if(fileStatus.isDirectory()){
            listAllFiles(fileSystem,fileStatus.getPath());
        }else{
            Path path1 = fileStatus.getPath();
            System.out.println("文件路径为"+path1);
        }
    }
}

官方提供的API直接遍历

@Test
public void listMyFiles()throws Exception{
    //获取fileSystem类
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    //获取RemoteIterator 得到所有的文件或者文件夹,第一个参数指定遍历的路径,第二个参数表示是否要递归遍历
    RemoteIterator<LocatedFileStatus> locatedFileStatusRemoteIterator = fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);
    while (locatedFileStatusRemoteIterator.hasNext()){
        LocatedFileStatus next = locatedFileStatusRemoteIterator.next();
        System.out.println(next.getPath().toString());
    }
    fileSystem.close();
}

下载文件到本地

@Test
public void getFileToLocal()throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    FSDataInputStream open = fileSystem.open(new Path("/test/input/install.log"));
    FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(new File("c:\\install.log"));
    IOUtils.copy(open,fileOutputStream );
    IOUtils.closeQuietly(open);
    IOUtils.closeQuietly(fileOutputStream);
    fileSystem.close();
}

hdfs上创建文件夹

 @Test
public void mkdirs() throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    boolean mkdirs = fileSystem.mkdirs(new Path("/hello/mydir/test"));
    fileSystem.close();
}

hdfs文件上传

@Test
public void putData() throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration());
    fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("file:///c:\\install.log"),new Path("/hello/mydir/test"));
    fileSystem.close();
}

HDFS权限问题以及伪造用户

首先停止hdfs集群,在node01机器上执行以下命令

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/stop-dfs.sh

修改node01机器上的hdfs-site.xml当中的配置文件

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml

<property>
                <name>dfs.permissions</name>
                <value>true</value>
</property>

修改完成之后配置文件发送到其他机器上面去

scp hdfs-site.xml node02:$PWD
scp hdfs-site.xml node03:$PWD

重启hdfs集群

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/start-dfs.sh

随意上传一些文件到我们Hadoop集群当中准备测试使用

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
hdfs dfs -mkdir /config
hdfs dfs -put *.xml /config
hdfs dfs -chmod 600 /config/core-site.xml   

使用代码准备下载文件

@Test
public void getConfig()throws  Exception{
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration(),"root");
    fileSystem.copyToLocalFile(new Path("/config/core-site.xml"),new Path("file:///c:/core-site.xml"));
    fileSystem.close();
}

HDFS的小文件合并

@Test
public void mergeFile() throws  Exception{
    //获取分布式文件系统
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.52.100:8020"), new Configuration(),"root");
    FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(new Path("/bigfile.xml"));
    //获取本地文件系统
    LocalFileSystem local = FileSystem.getLocal(new Configuration());
    //通过本地文件系统获取文件列表,为一个集合
    FileStatus[] fileStatuses = local.listStatus(new Path("file:///F:\\传智播客大数据离线阶段课程资料\\3、大数据离线第三天\\上传小文件合并"));
    for (FileStatus fileStatus : fileStatuses) {
        FSDataInputStream inputStream = local.open(fileStatus.getPath());
       IOUtils.copy(inputStream,outputStream);
        IOUtils.closeQuietly(inputStream);
    }
    IOUtils.closeQuietly(outputStream);
    local.close();
    fileSystem.close();
}
多线程环境下HDFS的FileSystem使用踩坑 最近用户反映项目现场某些Spark服务会莫名宕掉,作为组内的救火小王子,急速远程到现场服务器排查相关问题。 打开宕掉服务的日志,发现该服务"遗言"如下: 23:46:02.441 [Thread-3] INFO o.a.spark.storage.DiskBlockManager - Shutdown hook called 23:46:02.441 [dispatcher-event-loop... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Hadoop考试题目复习大纲 HDFS:Hadoop distribute File Sytem(hadoop文件分布式系统),它是一个文件系统用于通过统一的命名空间—目录树来定位文件 数据块副本折存放策略是什么? 1.副本放置策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上;如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢、CPU不太忙的节点上; 第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上; 第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上; 如果还有更多的副本:随机放在节点中; 简述HDFS的架构。 HDFS

有时间可以指导毕业设计,可以私聊我。一个热爱编程的smallCuteMonkey,可以私信我 1783

【Hadoop大数据技术】——HDFS分布式文件系统(学习笔记(2)

(1)“/usr/local/hadoop/share/hadoop/common”目录下的所有JAR包,包括hadoop-common-3.3.5.jar、hadoop-common-3.3.5-tests.jar、haoop-nfs-3.3.5.jar、haoop-kms-3.3.5.jar和hadoop-registry-3.3.5.jar,注意,不包括目录jdiff、lib、sources和webapps;可以直接采用默认的设置“/home/hadoop/workspace”,点击“OK”按钮。

2401_84160087的博客 1032

【详解】HadoopHDFS操作实例

通过这些命令,你可以轻松地管理和操作存储在HDFS中的数据。Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统,设计用于存储非常大的数据集,并支持流式数据访问。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop项目的核心组件之一,它是一个高容错性的数据存储系统,非常适合处理大规模的数据集。本文将通过几个实际的操作示例来介绍如何在Hadoop的HDFS中进行常见的文件操作。​命令可以查看HDFS中的文件和目录信息。​命令可以更改HDFS文件的权限。

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Hadoop技术

Hadoop技术 一、Hadoop介绍 Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件的框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。 狭义上说,Hadoop指Apache这款开源框架,它的核心组件有: HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储 MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算 YARN(作业调度和集群资源管理的框架):解决资源任务调度 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概

qq_43528451的博客 1064

深入探索 Hadoop 核心技术:学习心得

学习 Hadoop 核心技术是一段充满挑战却又收获满满的旅程。从最初对其架构的懵懂,到能够熟练运用相关 API 编写处理数据的程序,我深刻体会到了分布式技术在大数据领域的魅力。当然,Hadoop 生态还包含诸如 YARN、Hive 等众多丰富的组件等待我去进一步探索学习。未来,我希望能继续深挖 Hadoop 的潜力,结合更多的实际项目,让大数据更好地服务于业务需求,也期待和各位同仁在这条技术道路上共同成长。

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LeeBoolean
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