HDFS JavaAPI 操作

一、windows 下配置hadoop开发环境

1.下载hadoop及windows版的winutils

下载hadoop压缩包（笔者使用版本为2.7.3）
网址：http://hadoop.apache.org/releases.html

下载windows版的winutils（适用于2.7.x）
网址：https://github.com/SweetInk/hadoop-common-2.7.1-bin

解压hadoop及winutils，将winutils解压后的所有文件覆盖到hadoop的bin目录下
复制winutils目录下的hadoop.dll文件到C:\windows\system32目录下

2.配置hadoop环境变量

新建系统变量，HADOOP_HOME：F:\software\hadoop-2.7.3
加入PATH，;%HADOOP_HOME%\bin;
最后重启电脑

二、创建 Maven 项目

笔者使用的开发工具为 Idea，你也可以使用 Eclipse 或其它开发工具，创建一个maven 项目。

1.pom.xml 文件配置如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.bigdata</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs-javaapi</artifactId>
    <version>1.0</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.10</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.5.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

2.配置 log4j.properties

在src/main/resource 下新建文件log4j.properties，配置如下

#OFF,systemOut,logFile,logDailyFile,logRollingFile,logMail,logDB,ALL
log4j.rootLogger=ALL,systemOut

#输出到控制台
log4j.appender.systemOut= org.apache.log4j.ConsoleAppender 
log4j.appender.systemOut.layout= org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.systemOut.layout.ConversionPattern= [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n 
log4j.appender.systemOut.Threshold= INFO 
log4j.appender.systemOut.ImmediateFlush= TRUE 
log4j.appender.systemOut.Target= System.out 

最后将hadoop 的五个配置文件复制粘贴到src\main\resources目录下

三 、Java API 操作HDFS

客户端去操作HDFS时，需要有一个用户身份，默认默认情况下，hdfs客户端api会从jvm中获取一个参数来作为自己的用户身份，用户身份有多种配置方式，如下

(1).jvm 添加

点击左上角，选择第一项

添加内容：-DHADOOP_USER_NAME=hadoop

(2) 配置环境变量

HADOOP_USER_NAME
hadoop

Java API 操作

1.文件拷贝、目录创建及删除

package com.bigdata.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.File;
import java.net.URI;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map.Entry;

public class TestHDFS {
    public static Logger logger = Logger.getLogger(TestHDFS.class);

    public FileSystem fs = null;
    public Configuration conf = null;

    @Before
    public void init() throws Exception{
        // 创建hadoop配置上下文对象，用来加载hadoop在运行时的默认配置
        conf = new Configuration();

        //创建hadoop文件系统对象，执行hadoop文件操作
        fs =  FileSystem.get(conf);
    }

    // 拷贝本地文件上传到HDFS
    @Test
    public void testUploadFile() throws Exception {
        fs.copyFromLocalFile(new Path("C:/hdfstest.txt"),new Path("/hdfstest.txt"));
    }

    // 从HDFS中拷贝文件到本地
    @Test
    public void testDownloadFile() throws Exception {
        fs.copyToLocalFile(new Path("/hdfstest.txt"), new Path("D:/"));
    }

    // 创建目录
    @Test
    public void testMakeDir() throws Exception {
       boolean flag = fs.mkdirs(new Path("/a/b/c"));
       if (flag) {
           logger.info("目录创建成功!");
       }
    }

    // 删除目录
    @Test
    public void testRmoveDir() throws Exception {
        boolean flag = fs.delete(new Path("/a"), true);// 递归删除
        if (flag) {
            logger.info("目录删除成功!");
        }
    }

    // 关闭资源
    @After
    public void destory() throws Exception {
        if (fs != null){
            fs.close();
        }
    }
}

2.文件批量上传

将项目upload目录下所有的文件上传到HDFS的用户目录下（/home/hadoop），upload目录结构如下

package com.bigdata.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.junit.Test;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;

public class TestUploadHDFS {
    public static Logger logger = Logger.getLogger(TestUploadHDFS.class);
    public FileSystem fs = null;
    public Configuration conf = null;

    @Test
    public void testUpload() throws Exception{
        conf = new Configuration();

        fs = FileSystem.get(conf);

        Path home = fs.getHomeDirectory();// 获取用户目录

        Path hdfs_file = new Path(home, "hdfs_file");

        upload(hdfs_file, new File("E:\\code\\workspace_idea\\hadoopproject\\hadoop-hdfs-javaapi\\upload"));
    }

    public void upload(Path hdfs_file, File file) throws Exception {
        if(!fs.exists(hdfs_file)) {
            fs.mkdirs(hdfs_file);
        }

        File[] files = file.listFiles();
        if (files != null && files.length > 0){
            for (File f: files) {
                // 如果是目录则创建，如果是文件则上传
                if (f.isDirectory()){
                    Path path = new Path(hdfs_file, f.getName());
                    upload(path, f);
                } else {
                    uploadFile(hdfs_file, f);
                }
            }
        }
    }

    public void uploadFile(Path hdfs_file, File f) throws Exception {
        if (!fs.exists(hdfs_file)){
            fs.mkdirs(hdfs_file);
        }

        InputStream in = new FileInputStream(f);
        FSDataOutputStream out = fs.create(new Path(hdfs_file, f.getName()));
        IOUtils.copyBytes(in, out, 1024, true); // true表示自动关闭资源
        logger.info("文件" + f.getName() + "上传完成");
    }
}

3. 文件批量下载

把HDFS的/user/hadoop/hdfs_file目录下的所有文件下载到项目的download目录中

package com.bigdata.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.junit.Test;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;

public class TestDownLoadHDFS {
    public static Logger logger = Logger.getLogger(TestDownLoadHDFS.class);
    public FileSystem fs = null;
    public Configuration conf = null;

    @Test
    public void testDownload() throws Exception {
        conf = new Configuration();

        fs = FileSystem.get(conf);

        Path home = fs.getHomeDirectory();

        download(new Path(home.toString() + "/hdfs_file"), new File("E:\\code\\workspace_idea\\hadoopproject\\hadoop-hdfs-javaapi\\download"));
    }

    private void download(Path home, File dir) throws Exception {
        if (!dir.exists()) {
            dir.mkdirs();
        }

        // 获取hadoop集群中目标目录中的所有文件信息
        FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(home);
        if (fileStatuses != null && fileStatuses.length > 0){
            // 循环遍历
            for (FileStatus f: fileStatuses ) {
                // 判断是目录还是文件，如果目录则创建递归创建
                if (f.isDirectory()) {
                    String name = f.getPath().getName();
                    File toFile = new File(dir, name);
                    download(f.getPath(), toFile);
                } else {
                    // 下载文件
                    downloadFile(f.getPath(),dir);
                }
            }
        }
    }

    private void downloadFile(Path path, File dir) throws Exception {
        if (!dir.exists()) {
            dir.mkdirs();
        }
        File file = new File(dir, path.getName());
        FSDataInputStream in = fs.open(path);
        OutputStream out = new FileOutputStream(file);
        // true:表示当操作完成后，会自动关闭流
        IOUtils.copyBytes(in, out, 1024, true);
    }
}

运行结果：