Wie betreibe ich HDFS mit der Java-API?

1. Durchsuchen Sie alle Dateien und Ordner im aktuellen Verzeichnis.

Sie können die listStatus-Methode verwenden, um die oben genannten Anforderungen zu erfüllen.
Die Signatur der listStatus-Methode lautet wie folgt

  /**
   * List the statuses of the files/directories in the given path if the path is
   * a directory.
   * 
   * @param f given path
   * @return the statuses of the files/directories in the given patch
   * @throws FileNotFoundException when the path does not exist;
   *         IOException see specific implementation
   */
  public abstract FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, 
                                                         IOException;

Es ist ersichtlich, dass listStatus nur den Parameter Path übergeben muss und ein Array von FileStatus zurückgegeben wird.
FileStatus enthält die folgenden Informationen

/** Interface that represents the client side information for a file.
 */
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public class FileStatus implements Writable, Comparable {

  private Path path;
  private long length;
  private boolean isdir;
  private short block_replication;
  private long blocksize;
  private long modification_time;
  private long access_time;
  private FsPermission permission;
  private String owner;
  private String group;
  private Path symlink;
  ....

Es ist nicht schwer, aus FileStatus zu erkennen, einschließlich Dateipfad, Größe, ob es sich um ein Verzeichnis handelt, Blockreplikation, Blockgröße ... und andere Informationen.

import org.apache.hadoop.fs.{FileStatus, FileSystem, Path}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.slf4j.LoggerFactory

object HdfsOperation {
	
	val logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass)
	
	def tree(sc: SparkContext, path: String) : Unit = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		val fsPath = new Path(path)
		val status = fs.listStatus(fsPath)
		for(filestatus:FileStatus <- status) {
			logger.error("getPermission is: {}", filestatus.getPermission)
			logger.error("getOwner is: {}", filestatus.getOwner)
			logger.error("getGroup is: {}", filestatus.getGroup)
			logger.error("getLen is: {}", filestatus.getLen)
			logger.error("getModificationTime is: {}", filestatus.getModificationTime)
			logger.error("getReplication is: {}", filestatus.getReplication)
			logger.error("getBlockSize is: {}", filestatus.getBlockSize)
			if (filestatus.isDirectory) {
				val dirpath = filestatus.getPath.toString
				logger.error("文件夹名字为: {}", dirpath)
				tree(sc, dirpath)
			} else {
				val fullname = filestatus.getPath.toString
				val filename = filestatus.getPath.getName
				logger.error("全部文件名为: {}", fullname)
				logger.error("文件名为: {}", filename)
			}
		}
	}
}

Wenn festgestellt wird, dass fileStatus ein Ordner ist, wird die Baummethode rekursiv aufgerufen, um den Zweck zu erreichen, alles zu durchlaufen.

2. Alle Dateien durchsuchen

Die obige Methode besteht darin, alle Dateien und Ordner zu durchsuchen. Wenn Sie nur über Dateien iterieren möchten, können Sie die Methode listFiles verwenden.

	def findFiles(sc: SparkContext, path: String) = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		val fsPath = new Path(path)
		val files = fs.listFiles(fsPath, true)
		while(files.hasNext) {
			val filestatus = files.next()
			val fullname = filestatus.getPath.toString
			val filename = filestatus.getPath.getName
			logger.error("全部文件名为: {}", fullname)
			logger.error("文件名为: {}", filename)
			logger.error("文件大小为: {}", filestatus.getLen)
		}
	}

  /**
   * List the statuses and block locations of the files in the given path.
   * 
   * If the path is a directory, 
   *   if recursive is false, returns files in the directory;
   *   if recursive is true, return files in the subtree rooted at the path.
   * If the path is a file, return the file's status and block locations.
   * 
   * @param f is the path
   * @param recursive if the subdirectories need to be traversed recursively
   *
   * @return an iterator that traverses statuses of the files
   *
   * @throws FileNotFoundException when the path does not exist;
   *         IOException see specific implementation
   */
  public RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles(
      final Path f, final boolean recursive)
  throws FileNotFoundException, IOException {
  ...

Wie aus dem Quellcode ersichtlich ist, gibt listFiles ein iterierbares Objekt zurückRemoteIterator<LocatedFileStatus>, während listStatus ein Array zurückgibt. Gleichzeitig gibt listFiles alle Dateien zurück.

3.Ordner erstellen

	def mkdirToHdfs(sc: SparkContext, path: String) = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		val result = fs.mkdirs(new Path(path))
		if (result) {
			logger.error("mkdirs already success!")
		} else {
			logger.error("mkdirs had failed!")
		}
	}

4.Ordner löschen

	def deleteOnHdfs(sc: SparkContext, path: String) = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		val result = fs.delete(new Path(path), true)
		if (result) {
			logger.error("delete already success!")
		} else {
			logger.error("delete had failed!")
		}
	}

5.Dateien hochladen

	def uploadToHdfs(sc: SparkContext, localPath: String, hdfsPath: String): Unit = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		fs.copyFromLocalFile(new Path(localPath), new Path(hdfsPath))
		fs.close()
	}

6.Dateien herunterladen

	def downloadFromHdfs(sc: SparkContext, localPath: String, hdfsPath: String) = {
		val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
		fs.copyToLocalFile(new Path(hdfsPath), new Path(localPath))
		fs.close()
	}

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie betreibe ich HDFS mit der Java-API?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!