【大数据技术基础 | 实验四】HDFS实验：读写HDFS文件

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文章目录

- 一、实验目的
- 二、实验要求
- 三、实验原理
- - （一）Java Classpath
  - （二）Eclipse Hadoop插件
- 四、实验环境
- 五、实验内容和步骤
- - （一）配置master服务器classpath
  - （二）使用master服务器编写HDFS读写程序
  - （三）安装与配置Eclipse Hadoop插件
  - （四）使用Eclipse开发HDFS读写程序
- 六、实验结果
- 七、实验心得

一、实验目的

会在Linux环境下编写读写HDFS文件的代码；
会使用jar命令打包代码；
会在master服务器上运行HDFS读写程序；
会在Windows上安装Eclipse Hadoop插件；
会在Eclipse环境编写读写HDFS文件的代码；
会使用Eclipse打包代码；
会使用Xftp工具将实验电脑上的文件上传至master服务器。

二、实验要求

实验结束时，每位学生均已搭建HDFS开发环境；编写了HDFS写、读代码；在master机上执行了该写、读程序。通过实验了解HDFS读写文件的调用流程，理解HDFS读写文件的原理。

三、实验原理

（一）Java Classpath

Classpath设置的目的，在于告诉Java执行环境，在哪些目录下可以找到您所要执行的Java程序所需要的类或者包。

Java执行环境本身就是一个平台，执行于这个平台上的程序是已编译完成的Java程序（后面会介绍到Java程序编译完成之后，会以.class文件存在）。如果将Java执行环境比喻为操作系统，如果设置Path变量是为了让操作系统找到指定的工具程序（以Windows来说就是找到.exe文件），则设置Classpath的目的就是让Java执行环境找到指定的Java程序（也就是.class文件）。

有几个方法可以设置Classpath，较简单的方法是在系统变量中新增Classpath环境变量。以Windows 7操作系统为例，右键点击计算机→属性→高级系统设置→环境变量，在弹出菜单的“系统变量”下单击“新建”按钮，在“变量名”文本框中输入Classpath，在“变量值”文本框中输入Java类文件的位置。例如可以输入.; D:\Java\jdk1.7.0_79\lib\tools.jar; D:\Java\jdk1.7.0_79\lib\rt.jar，每一路径中间必须以英文;作为分隔。

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事实上JDK 7.0默认就会到当前工作目录（上面的.设置），以及JDK的lib目（这里假设是D:\Java\jdk1.7.0_796\lib）中寻找Java程序。所以如果Java程序是在这两个目录中，则不必设置Classpath变量也可以找得到，将来如果Java程序不是放置在这两个目录时，则可以按上述设置Classpath。

如果所使用的JDK工具程序具有Classpath命令选项，则可以在执行工具程序时一并指定Classpath。例如：javac -classpath classpath1;classpath2...其中classpath1、classpath 2是实际要指定的路径。也可以在命令符模式下执行以下的命令，直接设置环境变量，包括Classpath变量（这个设置在下次重新打开命令符模式时就不再有效）：set CLASSPATH=%CLASSPATH%;classpath1;classpath2...总而言之，设置Classpath的目的，在于告诉Java执行环境，在哪些目录下可以找到您所要执行的Java程序（.class文件）。

（二）Eclipse Hadoop插件

Eclipse是一个跨平台的自由集成开发环境（IDE）。通过安装不同的插件，Eclipse可以支持不同的计算机语言，比如C++和Python等开发工具，亦可以通过hadoop插件来扩展开发Hadoop相关程序。

实际工作中，Eclipse Hadoop插件需要根据hadoop集群的版本号进行下载并编译，过程较为繁琐。为了节约时间，将更多的精力用于实现读写HDFS文件，在大数据实验一体机的相关下载页面中已经提供了2.7.1版本的hadoop插件和相关的hadoop包下载，实验人员可以直接下载这些插件，快速在Eclipse中进行安装，开发自己的hadoop程序。

四、实验环境

云创大数据实验平台：
Java 版本：jdk1.7.0_79
Hadoop 版本：hadoop-2.7.1
Eclipse 版本：eclipse-jee-luna-SR2-win32-x86_64

五、实验内容和步骤

该实验的前提是部署HDFS，具体步骤可参考：【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS

这里采用一键搭建的方式，将HDFS部署完成并启动Hadoop集群（包括hdfs和yarn），使用jps命令查看进程：

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（一）配置master服务器classpath

使用SSH工具登录master服务器，执行命令：

vim /etc/profile

编辑该文件，将末尾加入如下几行：

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79/
export HADOOP_HOME=/usr/cstor/hadoop
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79//jre
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_HOME/lib/native"

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添加成功之后保存文件，然后再执行如下命令，让刚才设置的环境变量生效：

source /etc/profile

（二）使用master服务器编写HDFS读写程序

1. 在master服务器编写HDFS写程序

在master服务器上执行命令vim WriteFile.java，编写HDFS写文件程序：

vim WriteFile.java

在文件内写入如下java程序代码然后保存退出。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class WriteFile {
    public static void main(String[] args)throws Exception{
        Configuration conf=new Configuration();
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
        Path dfs = new Path("/weather.txt");
        FSDataOutputStream outputStream = hdfs.create(dfs);
        outputStream.writeUTF("nj 20161009 23\n");
        outputStream.close();
    }
}

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2. 编译并打包HDFS写程序

使用javac编译刚刚编写的java代码，并使用jar命令打包为hdpAction1.jar。

javac WriteFile.java
jar -cvf hdpAction1.jar WriteFile.class

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3. 执行HDFS写程序

在master服务器上使用hadoop jar命令执行hdpAction1.jar：

hadoop jar ~/hdpAction1.jar WriteFile

查看是否已生成weather.txt文件，若已生成，则查看文件内容是否正确：

hadoop fs -ls /
hadoop fs -cat /weather.txt

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4. 在master服务器编写HDFS读程序

在master服务器上执行命令vim ReadFile.java，编写HDFS读文件程序：

vim ReadFile.java

然后填入如下java程序：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class ReadFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Path inFile = new Path("/weather.txt");
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
        FSDataInputStream inputStream = hdfs.open(inFile);
        System.out.println("myfile: " + inputStream.readUTF());
        inputStream.close();
    }
}

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5. 编译并打包HDFS读程序

使用javac编译刚刚编写的代码，并使用jar命令打包为hdpAction2.jar。

javac ReadFile.java
jar -cvf hdpAction2.jar ReadFile.class

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6. 执行HDFS读程序

在master服务器上使用hadoop jar命令执行hdpAction2.jar，查看程序运行结果：

hadoop jar ~/hdpAction2.jar ReadFile

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（三）安装与配置Eclipse Hadoop插件

关闭Eclipse软件，将hadoop-eclipse-plugin-2.7.1.jar文件拷贝至eclipse安装目录的plugins文件夹下。（该jar包可以到文末链接下载）

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接下来，我们需要准备本地的Hadoop环境，用于加载hadoop目录中的jar包，只需解压hadoop- 2.7.1.tar.gz文件。

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现在，我们需要验证是否可以用Eclipse新建Hadoop（HDFS）项目。打开Eclipse软件，依次点击File->New->Other，查看是否已经有 Map/Reduce Project 的选项。

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这里如果没有出现这个选项的话，需要去Eclipse安装路径下的configuration文件中把org.eclipse.update删除，这是因为在org.eclipse.update文件夹下记录了插件的历史更新情况，它只记忆了以前的插件更新情况，而你新安装的插件它并不记录，之后再重启Eclipse就会出现这个选项了。

第一次新建Map/Reduce项目时，需要指定hadoop解压后的位置。如图所示。

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（四）使用Eclipse开发HDFS读写程序

1. 使用Eclipse编写并打包HDFS写文件程序

打开Eclipse，依次点击File->New->Map/Reduce Project或File->New->Other->Map/Reduce Project，新建项目名为WriteHDFS的Map/Reduce项目。

新建WriteFile类并编写如下代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class WriteFile {
    public static void main(String[] args)throws Exception{
        Configuration conf=new Configuration();
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
        Path dfs = new Path("/weather.txt");
        FSDataOutputStream outputStream = hdfs.create(dfs);
        outputStream.writeUTF("nj 20161009 23\n");
        outputStream.close();
    }
}

注意：因为本实验平台大数据集群是使用的jdk1.7版本，必须要使用相同版本才行，如果你是jdk1.8版本，也不用重新配置1.7版本，只需要在Eclipse切换执行环境就行，具体操作如下：

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接着，在Eclipse左侧的导航栏选中该项目的WriteFile.java文件，点击Export->Java->JAR File，导出为hdpAction1.jar。

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然后填写导出文件的路径和文件名，自定义：

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然后点击下一步，再点击下一步，然后配置程序主类，这里必须要选择主类，不然后面上传到服务器就会一直报错。

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最后点击完成就打包完成。

2. 上传HDFS写文件程序jar包并执行

使用WinSCP、XManager或其它SSH工具的sftp工具上传刚刚生成的hdpAction1.jar包至master服务器：

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然后在master服务器上使用如下命令执行hdpAction1.jar：

hadoop jar ~/hdpAction1.jar WriteFile

查看是否已生成weather.txt文件，若已生成，则查看文件内容是否正确：

hadoop fs -ls /
hadoop fs -cat /weather.txt

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3. 使用Eclipse编写并打包HDFS读文件程序

打开Eclipse，依次点击File->New->Map/Reduce Project或File->New->Other->Map/Reduce Project，新建项目名为ReadHDFS的Map/Reduce项目。这里建项目的方法和前面的一样，不再详细描述了。

新建ReadFile类并编写如下代码：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class ReadFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Path inFile = new Path("/weather.txt");
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
        FSDataInputStream inputStream = hdfs.open(inFile);
        System.out.println("myfile: " + inputStream.readUTF());
        inputStream.close();
    }
}

在Eclipse左侧的导航栏选中该项目，点击Export->Java->JAR File，导出为hdpAction2.jar。和前面一样进行导包操作，注意要选择主类！

4. 上传HDFS读文件程序jar包并执行

使用WinSCP、XManager或其它SSH工具的sftp工具上传刚刚生成的hdpAction2.jar包至master服务器，并在master服务器上使用hadoop jar命令执行hdpAction2.jar，查看程序运行结果：

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hadoop jar ~/hdpAction2.jar ReadFile

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六、实验结果

1. HDFS写程序运行结果：

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2. HDFS读程序运行结果：

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七、实验心得

在本次HDFS实验中，我成功地完成了HDFS文件的读写操作，并对Hadoop分布式文件系统的工作原理有了更深入的理解。实验的主要步骤包括在Linux环境中编写Java代码，用于向HDFS中写入和读取文件。通过使用Eclipse IDE进行代码开发，并将代码打包成JAR文件后，我在Hadoop集群的master服务器上运行了这些程序。

实验的关键环节之一是掌握Java Classpath的设置方法，并理解Eclipse Hadoop插件的安装与配置。通过正确配置master服务器的环境变量，我顺利实现了HDFS读写程序的运行，并成功验证了实验结果。在实验过程中，还学会了使用Xftp等工具将本地开发的程序上传至master服务器，并执行相应的命令来测试HDFS文件的操作。

总体而言，实验帮助我加深了对HDFS分布式文件系统的理解，特别是在大数据环境中文件的存储和读取操作，这为后续的Hadoop开发奠定了良好的基础。