HDFS操作实验(hdfs文件上传、使用JavaAPI判断文件存在,文件合并)

    此博客为博主学习总结,内容为博主完成本周大数据课程的实验内容。实验内容分为两部分。

    1. 在分布式文件系统中创建文件并用shell指令查看;

    2. 利用Java API编程实现判断文件是否存在和合并两个文件的内容成一个文件。


    感谢厦门大学数据库实验室的实验教程,对博主的学习有很大的帮助。


    现在,就让我们一起完成实验内容吧!

创建文件     

我们需要先启动下Hadoop,【Ctrl】+【Alt】+【t】打开终端,输入一下命令:

$ cd /usr/local/hadoop/
$ ./sbin/start-dfs.sh
    创建一个新用户,在这里我们起名为Hadoop,输入一下指令:
./bin/hdfs dfs –mkdir –p /user/hadoop

    软后在浏览器输入:http://localhost:50070,进入‘Utilities’中的‘Browse the system’:


    查看刚才创建的user/haddop,点击uesr,查看:


    在本地Linux文件系统的’/home/hadoop/‘目录下创建两个文件AFile.txt、Bfile.txt:

touch /home/hadoop/AFile.txt
touch /home/hadoop/BFile.txt

    里面可以随意输入一些单词,比如,第一个输入姓名,第二个输入一串号码:

gedit /home/hadoop/AFile.txt
gedit /home/hadoop/BFile.txt

    然后,可以使用如下命令把本地文件系统的“/home/hadoop/AFile.txt”、“/home/hadoop/BFile.txt”上传到HDFS中的当前用户目录的input目录下,也就是上传到HDFS的“/user/hadoop/”目录下:

./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/AFile.txt 
./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/BFile.txt 

    查看刚才的两个文件上传是否成功:

./bin/hdfs dfs -ls

    同样,我们也可以查看http://localhost:50070中的‘Utilities’中的‘Browse the system’:

    上传成功后我们接下来就是查看HDFS当前用户中所拥有的文件内容:

./bin/hdfs dfs –cat AFile.txt
./bin/hdfs dfs –cat BFile.txt

    


利用Java API编程实现

    创建一个java Project,名字自拟。


    右键单击项目名称,进入设置,



    点击进入‘Add External JARs...’根据路径加入以下的JAR包;

    为了编写一个能够与HDFS交互的Java应用程序,一般需要向Java工程中添加以下JAR包:

    (1)”/usr/local/hadoop/share/hadoop/common”目录下的hadoop-common-2.7.1.jar和haoop-nfs-2.7.1.jar;
    (2)/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib”目录下的所有JAR包;
    (3)“/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs”目录下的haoop-hdfs-2.7.1.jar和haoop-hdfs-nfs-2.7.1.jar;

    (4)“/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib”目录下的所有JAR包。

    添加完后应用并退出。

    创建两个class:



    我们现在做第一个实验,判断文件是否存在:

    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    public class cunzai{
        public static void main(String[] args){
            try{
                String fileNameA = "AFile.txt";
                String fileNameB = "BFile.txt";
                Configuration conf = new Configuration();
                conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
                conf.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                if(fs.exists(new Path(fileNameA))){
                    System.out.println(fileNameA + " 文件存在");
                }else{
                    System.out.println(fileNameA + " 文件不存在");
                }
                
                if(fs.exists(new Path(fileNameB))){
                    System.out.println(fileNameB + " 文件存在");
                }else{
                    System.out.println(fileNameB + " 文件不存在");
                }
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    输入以上代码后,然后右键代码部分空白处,选择Debug As->Java Application

    查看结果:


    执行成功后,我们下一步将将class文件按一个可执行jar包的格式导入到我们的hadoop路径中,先创建一个路径,在hadoop路径下执行以下命令:

mkdir myapp

    然后,我们回到eclipse中,右键单击名为cunzai的class类:



    点击export...;选择Runnable JAR file:


    选择class文件名和文件路径:


    点击ok,ok



    我们回到终端检查一下刚才导出的jar包是否可以运行:

./bin/hadoop jar ./myapp/cunzai.jar


    完成jar包读取文件任务。

=========================================================================

    接下来我们来完成合并文件的任务。

    将以下代码复制到hebing.class中:

import java.io.BufferedReader;
        import java.io.InputStreamReader;
 
        import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
        import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
        import org.apache.hadoop.fs.Path;
        import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
 
        public class hebing {
        	
        	private static final String utf8 = "UTF-8"; 
        	
                public static void main(String[] args) {
                        try {
                                Configuration conf = new Configuration();
                                conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                Path fileA = new Path("AFile.txt");
                                Path fileB = new Path("BFile.txt");
                                FSDataInputStream getItA = fs.open(fileA);
                                FSDataInputStream getItB = fs.open(fileB);
                                BufferedReader dA = new BufferedReader(new InputStreamReader(getItA));
                                BufferedReader dB = new BufferedReader(new InputStreamReader(getItB));
                                String contentA = dA.readLine(); //读取文件一行
                            	System.out.println(contentA);
                            	String contentB = dB.readLine(); //读取文件一行
                            	System.out.println(contentB);
                          
                            	String mem = new String();
                                mem = contentA+contentB;
                                
                                String filename = "hebing.txt"; //要写入的文件名
                                FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(filename));
                                os.writeUTF(mem);
                                System.out.println("Create: "+ filename);
                               
                                
                                os.close(); //关闭文件os
                                dA.close(); //关闭文件A
                                dB.close(); //关闭文件B
                                fs.close(); //关闭hdfs
                        } catch (Exception e) {
                                e.printStackTrace();
                        }
                }
        }

    依旧debug运行下,看下结果:


    执行成功后我们接着将这个class导出,路径如下:


    导出成功后我们在终端执行下指令,运行下刚才导出的jar包:


    然后查看一下我们刚才合成的新文件内容:


    文件合成成功。

    今日实验到此完成,如若对实验内容有异议,请评论留言,若有差池,环境大家批评指正,谢谢各位。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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