HTTP - PUT 上传文件/Shell

今天遇到几个PUT上传的点,但是都没利用起来。一怒之下,在自己本地试了一下。步骤如下:

一、环境:

首先,根据 配置Apache服务器支持向目录PUT文件 更新一下httpd.conf文件,重启所有服务。

二、HTTP - PUT

PUT的前提,是了解HTTP协议。下面给出HTTP - PUT的一个模板:

PUT /test.txt HTTP/1.1
Accept: */*
Accept-Language: en-US
User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Win32)
Host: test.com:8080

hello world

要注意如下几个点:

① PUT方法是HTTP 1.1协议中才出现的。

② HTTP协议对空格敏感,每行数据的结尾不能出现空格

③ HTTP头部和数据中间要空一行,即HTTP头部是以\r\n\r\n结尾的。

④ 端口号直接跟在HOST后面

三、第一次PUT

好了,现在可以PUT了。用Linux下的nc命令来进行连接。

nc -v www.baidu.com 80
root@bb:/etc# nc -v 192.168.163.1 8080
nc: 192.168.163.1 (192.168.163.1) 8080 [http-alt] open  
/*在得到如上输出之后,再将PUT包的内容贴到命令行中,回车*/   PUT
/test.txt HTTP/1.1 Content-Length: 11 Accept-Language: en-US User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Win32) Host: 192.168.163.1:8080 hello world
/*发送的PUT包到此为止,以下为收到的数据包*/ HTTP
/1.1 500 Internal Server Error Date: Wed, 29 Apr 2015 09:15:18 GMT Server: Apache/2.2.21 (Win64) PHP/5.3.10 DAV/2 Content-Length: 535 Connection: close Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//IETF//DTD HTML 2.0//EN"> <html><head> <title>500 Internal Server Error</title> </head><body> <h1>Internal Server Error</h1> <p>The server encountered an internal error or misconfiguration and was unable to complete your request.</p> <p>Please contact the server administrator, admin@localhost and inform them of the time the error occurred,and anything you might have done that may have caused the error.</p> <p>More information about this error may be available in the server error log.</p> </body></html>

好像不对啊,500是服务器内部错误啊。好吧好吧,我们去看看主机的Apache日志。

四、再次配环境

主机用的是WAMP,日志在/wamp/logs/apache_error.log。找到对应的那一条:

 

通过浏览器搜索,又找到一篇日志。Linux(CentOS) 服务端搭建与配置,原来用HTTP - PUT还要添加一个什么锁。

所以解决方法是:在Apache配置文件中,也就是httpd.conf,增加一行,设定webDAV锁位置。 再次重启所有服务。
DavLockDB  DavLock    #目录没有就创建(DavLock 为文件名,应该有的目录结构是\wamp\bin\apache\Apache2.2.21\DavLock)
五、终于成功PUT
root@bb:/etc# nc -v 192.168.163.1 8080
nc: 192.168.163.1 (192.168.163.1) 8080 [http-alt] open
PUT /test.txt HTTP/1.1
Content-Length: 11
Accept-Language: en-US
User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Win32)
Host: 192.168.163.1:8080

hello world
HTTP/1.1 201 Created
Date: Wed, 29 Apr 2015 09:25:24 GMT
Server: Apache/2.2.21 (Win64) PHP/5.3.10 DAV/2
Location: http://192.168.163.1:8080/test.txt
Content-Length: 181
Content-Type: text/html; charset=ISO-8859-1

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//IETF//DTD HTML 2.0//EN">
<html><head>
<title>201 Created</title>
</head><body>
<h1>Created</h1>
<p>Resource /test.txt has been created.</p>
</body></html>

0。0 差不多这样,之后有更多关于PUT的经验,再分享

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kuoaidebb/p/4466602.html

根据以下要求,运行代码、运行过程、运行结果生成。在进行案例测试时,首先需要验证分布式文件存储系统的文件操作是否正常。可以通过上传和读取测试文件来进行验证。例如,使用以下命令上传一个测试文件到HDFS,并验证文件是否存储成功:echo "This is a Hadoop HDFS test file." > testfile.txthdfs dfs -put testfile.txt /user/hadoop/ 上传完成后,可以使用`hdfs dfs -ls`命令查看文件是否成功存储: hdfs dfs -ls /user/hadoop/ 接下来,使用`hdfs dfs -cat`命令读取上传文件内容,检查是否能成功读取并且内容正确: hdfs dfs -cat /user/hadoop/testfile.txt 此外,还可以设计一个大规模的文件上传和读取测试,以评估HDFS的吞吐量。通过批量上传大量小文件或大文件,并测量上传所需的时间,可以了解系统的性能表现。以下是批量上传文件的测试命令: for i in {1..1000}do echo "Test file number $i" > testfile$i.txt hdfs dfs -put testfile$i.txt /user/hadoop/done 通过查看上传时间和读取时间,能够进一步分析系统的吞吐能力,并在测试过程中观察是否存在任何性能瓶颈。此外,通过查看系统的日志文件,能够及时发现任何潜在的问题,例如节点故障或网络问题,这对保证分布式文件系统的稳定性和可靠性至关重要。测试结果表明,HDFS能够稳定地执行文件上传和读取操作。在大规模数据测试中,批量上传1000个小文件并测量所需时间,以评估HDFS的吞吐量。以下是批量上传测试文件Shell脚本: #!/bin/bashstart_time=$(date +%s) # 记录开始时间for i in {1..1000}do echo "This is test file $i" > testfile_$i.txt hdfs dfs -put testfile_$i.txt /user/hadoop/test/doneend_time=$(date +%s) # 记录结束时间echo "Total time taken: $((end_time - start_time)) seconds" 在读取性能测试中,使用批量读取命令测量系统响应速度: #!/bin/bashstart_time=$(date +%s)for i in {1..1000}do hdfs dfs -cat /user/hadoop/test/testfile_$i.txt > /dev/nulldoneend_time=$(date +%s)echo "Total time taken for reading: $((end_time - start_time)) seconds" 测试结果显示,HDFS在处理大规模文件存储和读取时,能够保持较高的吞吐量,并且数据存取的准确性得到验证。进一步分析网络传输性能,使用`hadoop fs -du -s`命令计算目录总存储量,并结合`hdfs dfsadmin -report`分析HDFS集群的存储状态: hadoop fs -du -s /user/hadoop/test/hdfs dfsadmin -report
03-19
<think>好的,我现在需要帮用户验证HDFS的文件操作是否正常,并测试其吞吐量。首先,用户提供了具体的命令和步骤,我得仔细理解每个步骤的目的,并确保建议正确无误。 首先,用户提到上传测试文件。命令是创建testfile.txt并上传到HDFS的指定路径。这里要注意路径的正确性,尤其是/user/hadoop/是否存在,如果不存在可能需要先创建目录。此外,使用hdfs dfs -ls来确认文件是否存在,这一步是基础的文件存在性检查。 接下来是读取文件内容,用cat命令。这时候需要确保用户有权限访问该文件,否则可能会遇到权限错误。同时,检查内容是否正确,这一步可以验证上传过程中文件是否损坏或内容被篡改。 然后是批量上传测试,生成1000个小文件。这里需要注意循环的写法,用户提供的例子是使用{1..1000},这在bash中是可行的,但需要确保用户的shell支持这种大括号扩展。另外,每个文件的内容生成是否正确,以及上传路径是否存在,比如/user/hadoop/test/可能需要提前创建,否则上传会失败。 在吞吐量测试中,用户提供了脚本计算时间。这里需要提醒用户脚本中的路径是否正确,是否有写入权限。同时,测试文件的生成和上传可能会占用大量磁盘空间,需要确保本地和HDFS有足够的存储空间。另外,执行时间可能受集群负载影响,建议多次测试取平均值。 读取性能测试部分,使用cat命令将输出重定向到/dev/null,避免本地存储影响速度。同样,循环中的文件路径是否正确,是否有权限读取所有文件。此外,读取大量小文件可能对NameNode造成压力,需要观察集群的响应情况。 最后,用户提到使用hadoop fs -du和hdfs dfsadmin -report来检查存储状态。这里需要确认用户是否有权限执行这些命令,并解释输出结果的含义,比如存储总量、节点状态等,以帮助用户分析系统健康状况。 可能的遗漏点:用户可能未考虑HDFS的副本数设置,这会影响存储空间和性能。另外,批量操作时网络延迟和节点负载可能影响测试结果,需要多次测试取平均值。此外,检查HDFS的日志文件,如NameNode和DataNode的日志,可以帮助发现潜在问题,比如节点故障或网络中断。 总结来说,用户的测试步骤是全面的,但需要确保环境配置正确,权限足够,存储空间充足,并且在测试过程中监控系统资源使用情况,以全面评估HDFS的性能和稳定性。</think>### 分布式文件系统(HDFS)操作验证与性能测试指南 --- #### **一、基础文件操作验证** 1. **上传测试文件** ```bash # 创建测试文件上传至HDFS echo "This is a Hadoop HDFS test file." > testfile.txt hdfs dfs -put testfile.txt /user/hadoop/ ``` 2. **验证文件存储** ```bash # 查看文件是否存在于目标目录 hdfs dfs -ls /user/hadoop/ ``` **预期输出:** ``` -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 34 2023-10-01 12:00 /user/hadoop/testfile.txt ``` 3. **读取文件内容验证** ```bash # 检查文件内容是否正确 hdfs dfs -cat /user/hadoop/testfile.txt ``` **预期输出:** ``` This is a Hadoop HDFS test file. ``` --- #### **二、吞吐量测试设计** 1. **批量上传测试** ```bash # 生成并上传1000个小文件 for i in {1..1000}; do echo "Test file number $i" > testfile$i.txt hdfs dfs -put testfile$i.txt /user/hadoop/ done ``` 2. **上传性能测量脚本** ```bash #!/bin/bash start_time=$(date +%s) # 记录开始时间 for i in {1..1000}; do echo "This is test file $i" > testfile_$i.txt hdfs dfs -put testfile_$i.txt /user/hadoop/test/ done end_time=$(date +%s) # 记录结束时间 echo "Total upload time: $((end_time - start_time)) seconds" ``` 3. **批量读取测试脚本** ```bash #!/bin/bash start_time=$(date +%s) for i in {1..1000}; do hdfs dfs -cat /user/hadoop/test/testfile_$i.txt > /dev/null done end_time=$(date +%s) echo "Total read time: $((end_time - start_time)) seconds" ``` --- #### **三、系统状态分析** 1. **存储容量验证** ```bash # 查看目录总存储量 hadoop fs -du -s /user/hadoop/test/ ``` **输出示例:** ``` 1024000 3072000 /user/hadoop/test ``` 2. **集群健康状态检查** ```bash # 生成HDFS集群报告 hdfs dfsadmin -report ``` **关键指标:** - `Live Nodes`:存活节点数 - `Dead Nodes`:故障节点数 - `Used Capacity`:已用存储空间 --- #### **四、测试结果分析** 1. **性能指标示例:** - **上传时间**:若1000个文件耗时120秒,吞吐量为 $ \frac{1000}{120} \approx 8.3 \text{ 文件/秒} $。 - **读取时间**:若耗时90秒,吞吐量为 $ \frac{1000}{90} \approx 11.1 \text{ 文件/秒} $。 2. **潜在瓶颈排查:** - **网络带宽**:通过 `iftop` 或 `nload` 监控网络流量。 - **磁盘IO**:使用 `iostat` 检查磁盘读写延迟。 - **NameNode负载**:通过 `hdfs dfsadmin -report` 查看RPC队列长度。 --- #### **五、注意事项** 1. **路径权限**:确保HDFS目录 `/user/hadoop/` 存在且有写入权限。 2. **小文件问题**:HDFS对小文件存储效率较低,建议合并为大文件。 3. **日志分析**:检查 `NameNode` 和 `DataNode` 日志(路径:`/var/log/hadoop-hdfs/`)。 --- 通过上述步骤,可全面验证HDFS的文件操作可靠性,并评估其在大规模数据场景下的吞吐性能。
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