HDFS文件导出本地合并为一个文件

最新推荐文章于 2025-04-25 20:10:10 发布
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#hadoop #合并 #hdfs

本文介绍了HDFS中如何将被分割成多个块的大文件合并为单一文件的方法。使用hadoop fs -getmerge命令可以在本地创建完整文件，避免了手动合并各个块的繁琐过程。

HDFS受限于Block大小，大文件会分割成多个块分布在多个节点，导出本地的时候直接用：

hadoop fs -get

命令会在本地创建一个目录存放多个块。

要想合并为一个大文件可以这样：

hadoop fs -getmerge hdfs:///user/nixm/news_rank1.txt /nixm/gcy/out1.txt
Hadoop HDFS文件合并与下载到本地单个文件 - 编程实现
TechRoar的博客
09-14 597
在Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）中，文件通常被分成多个块并分布在集群中的不同节点上。然而，有时我们可能需要将这些分散的文件合并成一个单独的文件，并将其下载到本地系统中。它使用Hadoop库通过递归方式收集HDFS目录下的所有文件路径，并将这些文件合并为一个单独的文件。合并的过程是通过从HDFS中的每个文件中读取数据，并将其写入到本地文件中来实现的。请根据实际情况修改示例代码中的路径和文件名，并确保Hadoop环境的正确配置和运行。
hadoop hdfs合并文件下载到本地单个文件
yy的博客
12-21 4150
hdfs数据目录 /tmp/FromOracle/2001/part_1.txt /tmp/FromOracle/2001/part_2.txt /tmp/FromOracle/2002/part_1.txt /tmp/FromOracle/2002/part_2.txt ..... 命令 hadoop fs -getmerge hdfs:/tmp/FromOracle/*/* 本地文件名 参数解读 这里的 星号 是通配符的意思 * 表示任意文件名或者文件夹名...
03 hdfs 文件操作（导入/导出）
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11-14 1764
目录的绝对路径创建目录: hdfs dfs -mkdir 目录的绝对路径创建文件: hdfs dfs -touch 文件的绝对路径移动目录/文件: hdfs dfs -mv 要移动的目录或者文件的绝对路径 目标位置绝对路径复制目录/文件: hdfs dfs -cp 要复制的目录或者文件的绝对路径 目标位置绝对路径删除目录/文件: hdfs dfs -rm [-r] 要删除的目录或者文件的绝对路径。
CentOS7下hadoop开发 - hdfs文件导入与导出
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08-01 1505
文件准备 centOS下安装wget命令 yum -y install wget wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/832/weblog_entries.txt hdfs和本地文件相互复制（hadoop shell命令） 1、 在...
hdfs文件如何导出到服务器,[Hadoop] 如何将 HDFS 文件导出到 Windows文件系统
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08-12 1727
介绍如何在 Windows 环境中, 将保存在 HDFS 上的文件导出到本机上数据导入到 HDFS 后当然也要有方法将数据从 HDFS 导出到本机系统上在 HADOOPJAVA API 所提供的FileSystem 类就提供 copyToLocalFile 函数将文件复制回本机文件系统理论上这是可以轻易的做到这件事情但实际使用时, 才发现一个问题当客户端用的是 windows 而不是 li...
大数据-hdfs-合并小文件的两种方式-小记
橙汁糖的博客
11-09 532
两种方式： 1.从HDFS中合并文件到本地 执行命令：hdfs dfs -getmerge 小文件目录 下载的目录 2.从本地合并到HDFS 遍历所有的已有小文件追加到一个文件中，再上传（文件不再HDFS） ...
hdfs小文件合并
岁月静好，做自己。
10-13 4802
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HDFS的小文件合并成大文件
okakio的博客
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前提: 在实际项目中，输入数据往往是由许多小文件组成，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认128M）， 然而每一个存储在HDFS中的文件、目录和块都映射为一个对象，存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。 由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加...
java 从 HDFS 读取数据到本地文件
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在大数据生态系统中，Hive作为数据仓库解决方案，不仅需要高效地导入数据，还需要将处理结果导出到各种目标系统。本文将全面介绍Hive数据导出的多种方法，特别聚焦于从HDFS到本地文件系统的专业实践，帮助数据工程师构建完整的数据工作流。
Hadoop实践（四）---在HDFS中合并文件
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大数据的奇妙冒险
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把hdfs上的多个目录下的文件合并为一个文件
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hdfs dfs -cat files | hdfs dfs -copyFromLocal - newfile 这样就把files这些文件内容复制到newfile里面
hdfs小文件合并和hdfs高可用方案
qq_36800511的博客
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由于HDFS会在NameNode中存储元数据，而元数据是存在于内存中，所以HDFS是不适合用来存储小文件的。针对存在的问题，在HDFS可以进行小文件合并的操作。
hdfs上小文件文件合并，
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一个java类，一个spark object实现 package cn.smartstep.extract.tables import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.lo...
hdfs有多级目录 合并文件下载到本地（递归下载）
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package com.hdfs; import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.ha
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### 合并多个小文件为一个 TAR 文件的方法 在 Hadoop 环境中，处理大量小文件通常会带来 NameNode 内存压力，因此需要将这些小文件合并为较大的归档文件以减少元数据负担。虽然 Hadoop 提供了 HAR（Hadoop Archive）格式来实现这一目标[^1]，但在某些场景下，可能更倾向于使用标准的 `.tar` 格式以便于与非 Hadoop 系统交互或进行跨平台迁移。 #### 使用 Java API 手动创建 TAR 文件 可以通过 `Apache Commons Compress` 提供的 `TarArchiveOutputStream` 来手动实现从 HDFS 中读取多个小文件，并将其打包为单个 `.tar` 文件。该方式适用于本地导出、备份或进一步压缩等需求。 以下是一个示例代码： ```java import org.apache.commons.compress.archivers.tar.TarArchiveEntry; import org.apache.commons.compress.archivers.tar.TarArchiveOutputStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.*; public class HdfsToTarConverter { public static void convertToTar(String hdfsPath, String localTarPath) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path inputPath = new Path(hdfsPath); OutputStream out = new FileOutputStream(localTarPath); TarArchiveOutputStream tarOut = new TarArchiveOutputStream(out); addFilesToTar(fs, inputPath, tarOut, ""); tarOut.finish(); tarOut.close(); fs.close(); } private static void addFilesToTar(FileSystem fs, Path path, TarArchiveOutputStream tarOut, String parentPath) throws IOException { FileStatus[] files = fs.listStatus(path); for (FileStatus file : files) { Path currentPath = file.getPath(); String entryName = parentPath + currentPath.getName(); TarArchiveEntry tarEntry = new TarArchiveEntry(currentPath.getName()); tarEntry.setSize(file.getLen()); tarOut.putArchiveEntry(tarEntry); if (file.isDirectory()) { addFilesToTar(fs, currentPath, tarOut, entryName + "/"); tarOut.closeArchiveEntry(); } else { FSDataInputStream in = fs.open(currentPath); byte[] buffer = new byte[1024]; int len; while ((len = in.read(buffer)) > 0) { tarOut.write(buffer, 0, len); } in.close(); tarOut.closeArchiveEntry(); } } } public static void main(String[] args) throws IOException { convertToTar("hdfs://localhost:9000/user/data/", "/tmp/output.tar"); } } ``` 此方法通过递归遍历 HDFS 上指定路径下的所有文件和子目录，并将它们作为条目写入 `.tar` 文件中。每个文件的大小信息也会被正确记录到归档条目中。 #### 使用 MapReduce 或 Spark 集成归档逻辑 若需在分布式环境中直接生成 `.tar` 文件，可以将上述逻辑集成进 MapReduce 或 Spark 作业中。例如，在 MapReduce 中，可以设计 Mapper 任务负责读取 HDFS 文件内容，Reducer 负责收集这些内容并写入 `.tar` 流中。由于涉及流式写入和归档结构维护，建议在 Reducer 端统一管理输出流以确保一致性。 #### 性能优化与注意事项 - **缓冲机制**：使用 `BufferedOutputStream` 包装输出流可提高 I/O 效率。 - **内存控制**：对于大规模文件集，应限制并发读取数量，避免 OOM。 - **资源释放**：务必关闭 `FSDataInputStream` 和 `TarArchiveOutputStream` 以释放系统资源。 - **依赖管理**：确保项目包含 `commons-compress` 和 `hadoop-client` 依赖库。 ---
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