如何在 HDFS 中创建并上传文件

简介

Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是 Hadoop 生态系统的关键组件，为大数据应用程序提供可靠且可扩展的存储解决方案。在本教程中，我们将指导你完成在 HDFS 中创建和上传文件的过程，使你能够在 Hadoop 环境中有效地管理数据。

Skills Graph

Hadoop 分布式文件系统（HDFS）简介

Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是一种分布式文件系统，旨在跨一组商用硬件存储和处理大型数据集。它是 Apache Hadoop 生态系统的核心组件，在大数据应用中被广泛使用。

什么是 HDFS？

HDFS 是一个高度容错且可扩展的文件系统，它为应用程序数据提供高吞吐量访问。它旨在运行在低成本硬件上，并能处理大型数据集的存储和处理。HDFS 采用主从架构，其中主节点称为 NameNode，从节点称为 DataNode。

HDFS 的关键特性

• 可扩展性：HDFS 可以在单个集群中处理 PB 级的数据和数千个节点。
• 容错性：HDFS 会自动在多个 DataNode 之间复制数据，即使发生硬件故障也能确保数据可用性。
• 高吞吐量：HDFS 针对批处理进行了优化，可为大型数据传输提供高吞吐量。
• 兼容性：HDFS 与多种数据格式兼容，并可与各种大数据工具和框架集成。

HDFS 架构

HDFS 架构由以下关键组件组成：

1. NameNode：NameNode 是主节点，管理文件系统命名空间，包括文件元数据以及跨集群的数据块位置。
2. DataNode：DataNode 是从节点，存储实际的数据块并执行诸如读取、写入和复制数据等数据操作。
3. Client：Client 是与 HDFS 集群进行交互以执行文件操作（如创建、读取和写入文件）的应用程序或用户。

HDFS 的用例

HDFS 在各种大数据应用中被广泛使用，包括：

• 批处理：HDFS 非常适合大型数据集的批处理，如日志分析、网络爬虫和科学计算。
• 数据仓库：HDFS 通常用作数据仓库解决方案的存储层，提供一种可扩展且经济高效的方式来存储和处理大量结构化和非结构化数据。
• 机器学习和人工智能：HDFS 是存储和处理训练机器学习和人工智能模型所需的大型数据集的热门选择。
• 流数据：HDFS 可与其他 Hadoop 生态系统组件（如 Apache Spark 或 Apache Flink）结合使用，以处理实时或近实时的流数据。

在 HDFS 中创建文件

要在 HDFS 中创建文件，你可以使用 Hadoop 命令行界面（CLI）或 HDFS Java API。在本节中，我们将演示如何使用 Hadoop CLI 在 HDFS 中创建文件。

前提条件

在 HDFS 中创建文件之前，你需要有一个正在运行的 Hadoop 集群，以及与文件系统进行交互所需的权限。确保你的系统上已安装并配置了 Hadoop CLI。

使用 Hadoop CLI 在 HDFS 中创建文件

1. 在你的 Ubuntu 22.04 系统上打开一个终端。
2. 通过运行以下命令启动 Hadoop 服务：

sudo service hadoop-namenode start
sudo service hadoop-datanode start

3. 使用 hdfs dfs 命令在 HDFS 中创建文件。基本语法是：

hdfs dfs -put <本地文件路径> <HDFS 文件路径>

这里，<本地文件路径> 是你本地系统上文件的路径，<HDFS 文件路径> 是你要在 HDFS 中创建文件的路径。

例如，要在 HDFS 的 /user/用户名/ 目录中创建一个名为 example.txt 的文件，运行以下命令：

hdfs dfs -put /path/to/local/example.txt /user/用户名/example.txt

4. 通过运行以下命令验证文件是否已在 HDFS 中创建：

hdfs dfs -ls /user/用户名/

这将列出 /user/用户名/ 目录中的文件和目录，包括新创建的 example.txt 文件。

使用 Java API 在 HDFS 中创建文件

或者，你可以使用 HDFS Java API 以编程方式在 HDFS 中创建文件。以下是一个示例 Java 代码片段：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;

public class CreateFileInHDFS {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://namenode:8020"), conf);

        Path filePath = new Path("/user/用户名/example.txt");
        fs.create(filePath).close();

        System.out.println("File created in HDFS: " + filePath);
    }
}

在这个示例中，我们在 HDFS 集群的 /user/用户名/ 目录中创建了一个名为 example.txt 的新文件。

将文件上传到 HDFS

在 HDFS 中创建文件之后，下一步是将文件上传到 HDFS 集群。你可以使用 Hadoop CLI 或 HDFS Java API 将文件上传到 HDFS。在本节中，我们将演示这两种方法。

使用 Hadoop CLI 将文件上传到 HDFS

1. 在你的 Ubuntu 22.04 系统上打开一个终端。
2. 通过运行以下命令启动 Hadoop 服务：

sudo service hadoop-namenode start
sudo service hadoop-datanode start

3. 使用 hdfs dfs 命令将文件上传到 HDFS。基本语法是：

hdfs dfs -put <本地文件路径> <HDFS 文件路径>

这里，<本地文件路径> 是你本地系统上文件的路径，<HDFS 文件路径> 是你要在 HDFS 中上传文件的路径。

例如，要将名为 example.txt 的文件从你的本地系统上传到 HDFS 的 /user/用户名/ 目录，运行以下命令：

hdfs dfs -put /path/to/local/example.txt /user/用户名/example.txt

4. 通过运行以下命令验证文件是否已上传到 HDFS：

hdfs dfs -ls /user/用户名/

这将列出 /user/用户名/ 目录中的文件和目录，包括已上传的 example.txt 文件。

使用 Java API 将文件上传到 HDFS

或者，你可以使用 HDFS Java API 以编程方式将文件上传到 HDFS。以下是一个示例 Java 代码片段：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;

public class UploadFileToHDFS {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://namenode:8020"), conf);

        Path localFilePath = new Path("/path/to/local/example.txt");
        Path hdfsFilePath = new Path("/user/用户名/example.txt");

        fs.copyFromLocalFile(localFilePath, hdfsFilePath);

        System.out.println("File uploaded to HDFS: " + hdfsFilePath);
    }
}

在这个示例中，我们将 example.txt 文件从本地系统上传到 HDFS 集群的 /user/用户名/ 目录。

总结

通过遵循本 Hadoop 教程中概述的步骤，你将学习如何在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中创建和上传文件。这些知识将使你能够在基于 Hadoop 的应用程序中高效地存储和访问数据，充分发挥 Hadoop 生态系统的潜力。