upload.file.path=/home/hadoop/upload
时间: 2023-08-04 19:02:18 浏览: 53
这个配置指定了上传文件保存的路径。在这个例子中,upload.file.path被设置为"/home/hadoop/upload",意味着上传的文件将保存在"/home/hadoop/upload"目录下。
你可以根据实际需求,将upload.file.path设置为你希望保存上传文件的目录路径。确保该目录存在,并且有足够的权限让应用程序可以在该目录下进行读写操作。
当用户上传文件时,文件将被保存在指定的路径下。你可以在应用程序中使用这个路径来处理上传的文件,如存储到数据库或进行其他操作。
请注意,在设置上传文件路径时,要小心确保路径的安全性,并避免将文件保存在公开可访问的目录中,以防止潜在的安全风险。
相关问题
def schemaName_file_upload(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": "成功", "data": {}} file = request.FILES.get("file") if file: filename = file.name filesuffix = filename.split(".")[-1] file_name = "{}.{}".format(int(float(time.time()) * 1000), filesuffix) filePath = os.path.join(os.getcwd(), "templates/front", file_name) print("filePath===========>", filePath) with open(filePath, 'wb+') as destination: for chunk in file.chunks(): destination.write(chunk) msg["file"] = file_name req_dict = request.session.get("req_dict") type1 = req_dict.get("type", 0) print("type1=======>",type1) type1 = int(type1) if type1 == 1: params = {"name":"faceFile","value": file_name} config.createbyreq(config, config, params) if '是' in hasHadoop or 'spark' in hasHadoop: try: client = Client("http://127.0.0.1:50070/") client.upload(hdfs_path=f'/{file_name}', local_path=filePath, chunk_size=2 << 19, overwrite=True) except Exception as e: print(f"hdfs upload error : {e}") return JsonResponse(msg)具体注释
这段代码定义了一个视图函数 `schemaName_file_upload`,用于处理上传文件的请求。如果请求的方法是 POST 或 GET,就会返回一个 JSON 格式的响应,其中包含一个 code 码、一个 msg 信息以及一个 data 数据字段。
在函数中,首先获取上传的文件对象,然后获取文件名和文件后缀。接着,生成一个新的文件名,新文件名由当前时间戳与文件后缀组成。然后,将新文件名与当前工作目录拼接成文件路径,最后将上传的文件写入到该路径下。
如果上传的文件类型为人脸识别类型,就会创建一个新的配置文件,将文件名加入到配置文件中。如果系统中存在 Hadoop 或 Spark 等大数据处理框架,就会将文件上传至 HDFS 文件系统中。
最后,返回一个 JSON 格式的响应,其中包含上传成功或失败的信息以及上传的文件名。
python hadoop api
Python提供了hadoop api来操作HDFS、MapReduce等,主要是通过`hadoop`包来实现。以下是使用Python hadoop api操作HDFS的示例代码:
```python
from hadoop.fs import HdfsClient
client = HdfsClient(host='your_hdfs_host', port=your_hdfs_port)
client.makedirs('/path/on/hdfs')
client.upload('/path/on/hdfs/file.txt', '/path/on/local/file.txt')
client.download('/path/on/hdfs/file.txt', '/path/on/local/file.txt')
client.delete('/path/on/hdfs/file.txt')
```
其中,`your_hdfs_host`和`your_hdfs_port`需要替换为实际的HDFS主机和端口,`/path/on/hdfs`是HDFS上的目录路径,`/path/on/local`是本地目录路径。`makedirs`方法用于创建目录,`upload`方法用于上传文件,`download`方法用于下载文件,`delete`方法用于删除文件。
使用Python hadoop api操作MapReduce的示例代码如下:
```python
from hadoop.mapred import JobConf, StreamingJob
conf = JobConf()
conf.set('mapreduce.job.inputformat.class', 'org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat')
conf.set('mapreduce.job.outputformat.class', 'org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat')
conf.set('mapreduce.job.name', 'word_count')
conf.set_mapper('python mapper.py')
conf.set_reducer('python reducer.py')
job = StreamingJob(args=['/path/on/hdfs/input', '/path/on/hdfs/output'], conf=conf)
job.run()
```
其中,`/path/on/hdfs/input`是输入路径,`/path/on/hdfs/output`是输出路径,`mapper.py`和`reducer.py`是Map和Reduce函数的实现。`JobConf`用于配置MapReduce作业,`StreamingJob`用于运行MapReduce作业。
需要注意的是,使用Python hadoop api操作HDFS和MapReduce需要先安装`hadoop`包和相关的依赖库。
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