hadoop上传文件功能实例代码

hdfs上的文件是手动执行命令从本地linux上传至hdfs的。在真实的运行环境中，我们不可能每次手动执行命令上传的，这样太过繁琐。那么，我们可以使用hdfs提供的Java api实现文件上传至hdfs，或者直接从ftp上传至hdfs。 

然而，需要说明一点，之前笔者是要运行MR，都需要每次手动执行yarn jar，在实际的环境中也不可能每次手动执行。像我们公司是使用了索答的调度平台/任务监控平台，可以定时的以工作流执行我们的程序，包括普通java程序和MR。其实，这个调度平台就是使用了quartz。当然，这个调度平台也提供其它的一些功能，比如web展示、日志查看等，所以也不是免费的。 

首先，给大家简单介绍一下hdfs。hdfs是以流式数据访问模式来存储超大文件，hdfs的构建思路是一次写入，多次读取，这样才是最高效的访问模式。hdfs是为高数据吞吐量应用优化的，所以会以提高时间延迟为代价。对于低延时的访问需求，我们可以使用hbase。 

然后，还要知道hdfs中块（block）的概念，默认为64MB。块是hdfs的数据读写的最小单位，通常每个map任务一次只处理一个block，像我们对集群性能评估就会使用到这个概念，比如目前有多少节点，每个节点的磁盘空间、cpu以及所要处理的数据量、网络带宽，通过这些信息来进行性能评估。我们可以使用Hadoop fsck / -files -blocks列出文件系统中各个文件由哪些块构成。 

然后，再就是要知道namenode和datanode，这个在之前的博文已经介绍过，下面看看cm环境中hdfs的管理者（namenode）和工作者（datanode），如下 

在yarn环境中是可以有多个nameNode的。此环境中没有SecondaryNameNode，当然也可以有。 

好了，关于hdfs的基本概念就讲到这儿了，下面来看看具体的代码。

一、java实现上传本地文件至hdfs

这里，可以直接使用hdfs提供的java api即可实现，代码如下：

package com.bjpowernode.hdfs.local;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
/**
* ClassName:UploadLocalFileToHdfs <br/>
* Function: 本地文件上传至hdfs. <br/>
* Date:  2016年3月28日 下午10:06:05 <br/>
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see  
*/
public class UploadLocalFileToHdfs {
public static void main(String[] args) {
 Configuration conf = new Configuration();
 String localDir = "/home/qiyongkang";
 String hdfsDir = "/qiyongkang";
 try{
  Path localPath = new Path(localDir);
  Path hdfsPath = new Path(hdfsDir);
  FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
  hdfs.copyFromLocalFile(localPath, hdfsPath);
 }catch(Exception e){
  e.printStackTrace();
 }
}
}

注意，这里hdfs上传目录如果不存在的话，hdfs会自动创建，比较智能。 

打完包后，上传至服务器，执行yarn jar mr-demo-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，然后执行hadoop fs -ls /qiyongkang便可看到： 

二、java实现上传ftp上的文件至hdfs

首先，我们得准备一个ftp服务器，关于ftp服务器的搭建，大家可以查阅资料，笔者就不赘述了。 

其实，从ftp上拉取文件上传到hdfs上，这个过程大家不要想复杂了，我们讲本地文件上传到hdfs，其实就是采用流的方式。因此，我们可以直接读取ftp上的文件流，然后以流的方式写入到hdfs。 

下面，直接贴出代码：

package com.bjpowernode.hdfs.ftp;
import java.io.InputStream;
import org.apache.commons.net.ftp.FTP;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPFile;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPReply;
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;
/**
* ClassName:UploadFtpFileToHdfs <br/>
* Function: TODO ADD FUNCTION. <br/>
* Reason: TODO ADD REASON. <br/>
* Date: 2016年3月28日 下午10:50:37 <br/>
*
* @author qiyongkang
* @version
* @since JDK 1.6
* @see
*/
public class UploadFtpFileToHdfs {
public static void main(String[] args) {
 Configuration conf = new Configuration();
 loadFromFtpToHdfs("172.31.26.200", "qiyongkang", "qyk123456", "/www/input/", "/qiyongkang/", conf);
}
/**
 *
 * loadFromFtpToHdfs:将数据从ftp上传到hdfs上. <br/>
 *
 * @author qiyongkang
 * @param ip
 * @param username
 * @param password
 * @param filePath
 * @param outputPath
 * @param conf
 * @return
 * @since JDK 1.6
 */
private static boolean loadFromFtpToHdfs(String ip, String username, String password, String filePath,
  String outputPath, Configuration conf) {
 FTPClient ftp = new FTPClient();
 InputStream inputStream = null;
 FSDataOutputStream outputStream = null;
 boolean flag = true;
 try {
  ftp.connect(ip);
  ftp.login(username, password);
  ftp.setFileType(FTP.BINARY_FILE_TYPE);
  ftp.setControlEncoding("UTF-8");
  int reply = ftp.getReplyCode();
  if (!FTPReply.isPositiveCompletion(reply)) {
   ftp.disconnect();
  }
  FTPFile[] files = ftp.listFiles(filePath);
  FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
  for (FTPFile file : files) {
   if (!(file.getName().equals(".") || file.getName().equals(".."))) {
    inputStream = ftp.retrieveFileStream(filePath + file.getName());
    outputStream = hdfs.create(new Path(outputPath + file.getName()));
    IOUtils.copyBytes(inputStream, outputStream, conf, false);
    if (inputStream != null) {
     inputStream.close();
     ftp.completePendingCommand();
    }
   }
  }
  ftp.disconnect();
 } catch (Exception e) {
  flag = false;
  e.printStackTrace();
 }
 return flag;
}
}

然后同样打包上传后执行yarn jar mr-demo-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，便可看到： 

总结

以上所述是小编给大家介绍的hadoop上传文件功能实例代码网站的支持！

来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9c6852670102wwuz.html