全面了解大数据开发中Hadoop的使用：第三章——深入解析HDFS API操作与实践

3.1 客户端环境准备

1、找到资料包，拷贝hadoop-3.1.0到非中文路径（比如d:\）
2、配置HADOOP_HOME环境变量

3、配置Path环境变量
注意：如果环境变量不起作用，可以重启电脑试试。

验证Hadoop环境变量是否正常。双肩winutils.ext，如果报如下错误。说明缺少微软运行库（正版系统往往有这个问题）。在资料包里面有对应的微软运行包双击安装即可。

4、配置Path环境变量。然后重启电脑
5、如果上述操作后在后面代码执行的过程中，还有问题可以将bin目录下hadoop.dll和winutils.exe放到C:/windows/system32目录下
6、在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>1.7.30</version>
    </dependency>
</dependencies>

在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为"log4j.properties"，在文件中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

7、创建包名：com.atguigu.hdfs
8、创建HdfsClient类
方式一：

public class HdfsClient{	
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
		
		// 1 获取文件系统
		Configuration configuration = new Configuration();
		// 配置在集群上运行
	FileSystem fs = FileSystem.get(
new URI("hdfs://hadoop102:8020"),
configuration, 
"atguigu"
);

	}
}

方式二：
1）代码部分

public class HdfsClient{	
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
		
		// 1 获取文件系统
		Configuration configuration = new Configuration();
		// 配置在集群上运行
		configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
		FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
	}
}

2）配置部分
运行时需要配置用户名称（默认是使用windows用户名操作HDFS）

客户端去操作HDFS时，是有一个用户身份的。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：-DHADOOP_USER_name=atguigu，atguigu为用户名称。

3.2 HDFS的API操作

3.2.1 HDFS文件上传

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

		// 1 获取文件系统
		Configuration configuration = new Configuration();
		FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");

		// 2 上传文件
		fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));

		// 3 关闭资源
		fs.close();

3.2.2 HDFS文件下载

@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{

		// 1 获取文件系统
		Configuration configuration = new Configuration();
		FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
		
		// 2 执行下载操作
		// boolean delSrc 指是否将原文件删除
		// Path src 指要下载的文件路径
		// Path dst 指将文件下载到的路径
		// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
		fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
		
		// 3 关闭资源
		fs.close();
}

3.3 测试参数优先级

1、编写源代码

@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {

		// 1 获取文件系统
		Configuration configuration = new Configuration();
		configuration.set("dfs.replication", "2");
		FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");

		// 2 上传文件
		fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));

		// 3 关闭资源
		fs.close();

		System.out.println("over");

2、将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<property>
		<name>dfs.replication</name>
         <value>1</value>
	</property>
</configuration>

3、参数优先级
参数优先级排序：客户端代码设置的值 > ClassPath下的用户自定义配置文件 > 服务器的默认设置