第2关：hdfs-java接口之读取文件

### 回答1：
第2关要求我们学习如何使用hdfs-java接口来读取文件。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它提供了一种可靠的、高容错性的分布式文件系统，可以存储大量的数据。而hdfs-java接口则是Hadoop提供的Java API，可以用来操作HDFS。

在这一关中，我们需要学习如何使用hdfs-java接口来读取HDFS中的文件。具体来说，我们需要掌握如何创建一个HDFS文件系统对象、如何打开一个HDFS文件、如何读取文件内容等操作。

通过学习这些内容，我们可以更好地理解Hadoop分布式文件系统的工作原理，也可以更加灵活地使用Hadoop来处理大数据。

### 回答2：
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是开源框架 Apache Hadoop 中的主要组件之一。它设计用来运行在大规模的硬件集群上，可提供容错性，高可用性和高吞吐量的数据访问。

在 HDFS 中，每个文件都分散存储在多个机器上，这些机器成为数据节点（DataNode），其中一个 Namenode 协调这些数据节点并决定文件存储的位置。HDFS 采用副本机制保障数据的可靠性，每个文件默认有三个副本。因此，在文件读取时，可以从任何一个副本节点中读取文件内容，这样可以提供数据读取的高可用性和冗余性。

HDFS 提供了 Java API 以实现读取和写入文件，这个接口称为 Hadoop HDFS Java API。这个 API 提供一系列类和接口供我们使用。例如，FileSystem、Path 和 FSDataInputStream 类可以用来打开和读取 HDFS 中的文件。其中 FileSystem 是用于访问 HDFS 中文件系统的核心类，它提供了诸如 create()、delete()、mkdir() 等操作访问文件系统。Path 类表示文件在 HDFS 中的路径，FSDataInputStream 则用于读取 HDFS 中的文件。

hdfs-read-file 示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import java.io.*;

public class HdfsReadFile{
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      String uri = "hdfs://localhost:9000/test/file.txt";
      Configuration conf = new Configuration();
      FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);

      Path path = new Path(uri);
      FSDataInputStream in = fs.open(path);

      BufferedReader d = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
      String line;
      while ((line = d.readLine()) != null) {
         System.out.println(line);
      }

      d.close();
      fs.close();
   }
}

这个程序从 HDFS 读取指定文件并输出文件的内容。其中，FileSystem.get() 方法获取以用户身份访问 HDFS 的 FileSystem 实例，Path 类维护了文件路径信息，而 FSDataInputStream 类提供了读取文件的方法。

总之，Hadoop HDFS Java API 为我们提供了开发 Hadoop 应用程序的高级接口，使得我们能够轻松地访问 HDFS，实现各种操作，例如读取、写入和删除文件等。本关卡介绍了 HDFS 文件读取，通过实现这个简单的程序，我们了解到 HDFS Java 接口的小部分。

### 回答3：
HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop中非常重要的一个组件，它能够将海量的数据以高容错性，高吞吐量的方式存储在多个节点上，实现了对大数据的高效处理。在Java应用中，读取HDFS数据需要使用Hadoop提供的Java API来进行操作。

在读取HDFS文件之前，需要先建立连接到Hadoop集群的配置信息。建立连接的代码如下：

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), conf, "hadoop");

在这里，`conf`是一个`Configuration`对象，表示Hadoop集群的一些配置信息；`FileSystem`是Hadoop提供的管理文件系统的类，其中的`URI`参数是HDFS所在集群的网络地址，`conf`表示连接HDFS所需的配置信息，最后的`hadoop`是连接HDFS的用户名。这一段代码实现了与HDFS的连接。

接下来，就可以用`FSDataInputStream`类来读取HDFS上的文件，如下所示：

Path filePath = new Path("/path/to/file");
FSDataInputStream inStream = fs.open(filePath);

这里，`Path`是Hadoop提供的一个表示HDFS文件路径的类，其中的参数是需要读取的文件在HDFS上的路径；`FSDataInputStream`是Hadoop提供的一个用于读取数据的数据流对象，`inStream`就是用于读取文件的一个数据流实例对象。

读取文件之后，就可以把它转换成需要的数据格式。比如，可以用`BufferedReader`读取字符文件，如下所示：

BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inStream));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    // 处理每一行数据
}

在这里，`BufferedReader`是Java提供的字符输入流缓存类，`InputStreamReader`是把字节输入流转换成字符输入流的类。使用`BufferedReader`可以一行一行地读取文件内容并进行处理。

除了字符文件之外，还可以读取二进制文件。比如，可以使用`ByteArrayOutputStream`将数据读取到字节数组中，如下所示：

ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int len = 0;
while ((len = inStream.read(buffer)) != -1) {
    outputStream.write(buffer, 0, len);
}
byte[] data = outputStream.toByteArray();

在这里，`ByteArrayOutputStream`是Java提供的一个内存字节缓存区，使用`read`方法读取字节流，并将读取的字节数据写入缓存区中。最终使用`toByteArray`方法将缓存区中的数据转换成字节数组。

总之，使用Java API读取HDFS数据能够方便地实现对Hadoop集群中的大量数据的处理，给大数据领域的开发和运维带来了极大的便捷性。