Hipi 文件操作的相关方法(上传图片部分)

hipi是用于 处理小文件的类,核心包是hipi-2.0.jar

用的比较多的类是hipiimagebundle 他的父类是 abstractimagebundle

上传文件时,加载hadoop的配置文件信息,直接用configration conf = new configration(); conf.set("fs.defaultfs");来获取到相关配置信息。


第一次上传文件,加载完配置信息,穿件一个hipiimagebundle对象来把你上传的图片进行打包处理

这个hib对象 在服务器端会有一个元数据文件 和数据文件。分别保存图片的信息元数据  和 文件数据。

具体 代码:        (有别的代码的包,jar包文件 只需要hipi 和 hadoop的包即可)


package com.cee.common.util;
import hipi.imagebundle.HipiImageBundle;


import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintStream;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;


import com.cee.common.SysParameter;


import ch.ethz.ssh2.Connection;
import ch.ethz.ssh2.Session;
import ch.ethz.ssh2.StreamGobbler;

// params  imagefilepath 图片文件夹的路径  hdfsvalue 你的hadoop环境的绝对路径 like  hdfs://172.1.23.145:9000   

// tohibpath 建立后新的hib的相对路径  blocksize看源码不知道啥意思  但是默认是 0  写 0 就好了 

// fromhibpath  第一次上传文件不需要该参数,以后上传,该参数则表明上次hib文件的相对路径

 public static boolean uploadAndMerge(String imageFilePath, String hdfsValue, String toHibPath, int blockSize, String fromHibPath)
throws IOException
{
   boolean complete = false;
File workaround = new File(".");
   System.getProperties().put("hadoop.home.dir", workaround.getAbsolutePath());
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", hdfsValue);
Path path = new Path((new StringBuilder(String.valueOf(hdfsValue))).append(toHibPath).toString());
HipiImageBundle hib = new HipiImageBundle(path, conf, blockSize);
hib.open(2);
File f = null;
f = new File(imageFilePath);
File files[] = f.listFiles();
int number = 0;
File afile[];
int j = (afile = files).length;
for (int i = 0; i < j; i++)
{
File file = afile[i];
if (isJPEGImage(file))
{
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
hib.addImage(fis, hipi.image.ImageHeader.ImageType.JPEG_IMAGE);
fis.close();
number++;
}
}


/* Path fromPath = new Path((new StringBuilder(String.valueOf(hdfsValue))).append(fromHibPath).toString());
System.out.println("tohib"+toHibPath+"  frompath"+fromHibPath+"  hdfs"+hdfsValue);
HipiImageBundle fromHib = new HipiImageBundle(fromPath, conf);
hib.append(fromHib);  */


hib.close();
complete = true;
return complete;
}

以上代码注释掉的代码为第二次及以后上传文件才需要用到的代码。

这也是我一直没有解决掉的问题,第N次 上传文件 不能把上次的Hib对象 和本次图片文件打包到一起,只能先把本次文件打包成一个hib对象,然后再追加上次的hib对象

这是一个非常恶心的地方。


File workaround = new File(".");
 System.getProperties().put("hadoop.home.dir", workaround.getAbsolutePath());

这段代码和上传文件一点关系没有,你也可以不加,控制台会报一堆无关痛痒的错误,很难受

要么在本机的测试环境上加上hadoop的环境变量


关于代码里判断文件是不是jpg后缀什么的 我就懒得写了。。这个能搞这个都会。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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