编写一个使用hdfs及其java api实现的简易文件云盘系统 提供java代码

时间: 2023-06-10 21:04:10 浏览: 27
为您提供一个简单的hdfs文件云盘系统的Java代码: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; public class HdfsCloudDisk { public static final String HDFS_URI = "hdfs://localhost:9000"; public static final String ROOT_DIR = "/cloud_disk/"; private FileSystem fileSystem; public HdfsCloudDisk() throws IOException { Configuration configuration = new Configuration(); configuration.set("fs.defaultFS", HDFS_URI); fileSystem = FileSystem.get(configuration); if (!fileSystem.exists(new Path(ROOT_DIR))) { fileSystem.mkdirs(new Path(ROOT_DIR)); } } public void upload(String fileName, InputStream inputStream) throws IOException { Path filePath = new Path(ROOT_DIR + fileName); OutputStream outputStream = fileSystem.create(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int len = inputStream.read(buffer); while (len > 0) { outputStream.write(buffer, 0, len); len = inputStream.read(buffer); } inputStream.close(); outputStream.close(); } public InputStream download(String fileName) throws IOException { Path filePath = new Path(ROOT_DIR + fileName); return fileSystem.open(filePath); } public void delete(String fileName) throws IOException { Path filePath = new Path(ROOT_DIR + fileName); fileSystem.delete(filePath, true); } public static void main(String[] args) throws IOException { HdfsCloudDisk cloudDisk = new HdfsCloudDisk(); cloudDisk.upload("test.txt", HdfsCloudDisk.class.getResourceAsStream("/test.txt")); InputStream inputStream = cloudDisk.download("test.txt"); byte[] buffer = new byte[1024]; int len = inputStream.read(buffer); while (len > 0) { System.out.print(new String(buffer, 0, len)); len = inputStream.read(buffer); } inputStream.close(); cloudDisk.delete("test.txt"); } } 本代码中,使用了hadoop的java api来连接hdfs文件系统,并实现了上传、下载和删除文件的基本操作。在初始化时,代码会创建一个根目录,上传文件时文件名需要带上路径,下载文件时返回输入流,删除文件时可以选择是否删除目录。

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好的,根据您的要求,我可以为您编写一个简易的基于HDFS和Java API的文件云盘系统。该系统需要实现以下功能: 1. 用户登录和注册 2. 文件上传、下载、删除 3. 文件夹创建、删除、移动 4. 文件权限控制 5. 文件搜索 首先,我会使用Java中的HDFS API来连接和操作HDFS。然后,使用JavaWeb或SpringMVC框架搭建网站,并使用JSP或HTML实现网页的展示和交互。 在用户登录和注册方面,我们可以使用数据库存储用户信息,比如MySQL或Oracle。当用户注册时,需要对其输入的用户名和密码进行验证和加密处理,然后将用户信息存储到数据库中。当用户登录时,需要验证用户名和密码是否正确,并从数据库中读取用户信息并保存在Session中。 文件上传、下载、删除功能需要使用HDFS API来实现。用户上传文件时,我们可以让用户选择本地文件并上传到HDFS上。用户下载文件时,需要从HDFS上下载文件到本地。当用户删除文件时,也需要在HDFS上进行文件删除操作。 文件夹创建、删除、移动功能也需要使用HDFS API来实现。用户可以创建文件夹,并在其中存储文件。用户可以移动文件夹或文件到其他文件夹中。当用户删除文件夹时,需要连带其内部的文件一起删除。 文件权限控制功能需要检查当前用户是否具有文件操作权限。我们可以在数据库中存储用户和文件的权限信息,并在操作文件时进行权限验证,以保证用户只能访问其有权限访问的文件。 最后,我们还需要实现文件搜索功能,这需要根据用户输入的关键字在HDFS中进行全文搜索,并将搜索结果展示在网页上。 以上就是基于HDFS和Java API实现的简易文件云盘系统的实现方案。感谢您的提问,如果您还有其他问题,可以继续咨询我。
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop生态系统中的核心组件,用于在分布式环境下存储和处理大规模数据。HDFS支持多种编程语言的API,其中Java是最常用的。 HDFS的Java API提供了一系列类和方法,可以方便地对HDFS进行读写操作。下面是一些常用的HDFS Java API及其应用实例: 1. Configuration类:用于加载Hadoop配置文件,创建和管理配置对象。可以通过Configuration类的方法设置HDFS的各种参数,比如文件块大小、副本数等。 2. FileSystem类:用于操作HDFS中的文件和目录。可以通过FileSystem类创建、删除和重命名文件,也可以读写文件中的内容。以下是一个示例代码: java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HdfsExample { public static void main(String[] args) { try { // 加载Hadoop配置文件 Configuration conf = new Configuration(); // 创建FileSystem对象 FileSystem fs = FileSystem.get(conf); // 在HDFS创建一个新文件 Path filePath = new Path("/user/hadoop/test.txt"); fs.create(filePath); // 写入文件内容 String content = "Hello, HDFS!"; byte[] bytes = content.getBytes(); fs.writeFile(filePath, bytes); // 读取文件内容 byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = fs.open(filePath).read(buffer); String fileContent = new String(buffer, 0, bytesRead); System.out.println("文件内容:" + fileContent); // 删除文件 fs.delete(filePath); // 关闭FileSystem对象 fs.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 以上示例代码演示了如何使用HDFS Java API创建、写入、读取和删除文件。 除了以上的常用API,HDFS的Java API还提供了许多其他的类和方法,用于实现更复杂的操作,比如文件复制、权限管理、检查点等。开发者可以根据自己的需求选择适合的API进行使用。
### 回答1: HDFS的Java API可以在Eclipse中使用。首先,需要在Eclipse中创建一个Java项目,并将Hadoop的jar文件添加到项目的classpath中。然后,可以使用HDFS的Java API来编写代码,例如读取和写入文件,创建目录等。在运行代码之前,需要确保Hadoop集群正在运行,并且可以通过配置文件连接到HDFS。可以使用以下代码来连接到HDFS: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000"); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); 其中,"localhost:9000"是HDFS的默认地址。然后,可以使用FileSystem对象来执行各种操作,例如: // 创建一个新的目录 fs.mkdirs(new Path("/mydir")); // 写入一个文件 FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("/myfile.txt")); out.writeBytes("Hello, world!"); out.close(); // 读取一个文件 FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/myfile.txt")); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); in.close(); // 删除一个文件 fs.delete(new Path("/myfile.txt"), true); 这只是HDFS Java API的一小部分,还有很多其他的操作和函数可以使用。 ### 回答2: HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写,是一个可扩展的、基于分布式的文件系统。使用HDFS可以存储大型数据集并运行大型数据处理应用程序,其Java API可用于与HDFS进行交互和操作。其中,Eclipse作为一种流行的Java开发环境,也可以用于开发基于HDFS的Java应用程序。 在使用Eclipse开发HDFS Java程序之前,我们需要下载和安装Hadoop,并在Eclipse中设置其环境变量。接下来,我们可以在Eclipse中创建一个Java项目,并将Hadoop的相关JAR包添加到项目的类路径中,以便能够使用Hadoop API。 首先,我们需要创建一个Configuration对象,该对象用于指定运行Hadoop的集群配置信息。该配置信息包括文件系统URI、用户ID和集群节点等信息。在创建Configuration对象时,我们可以使用已知的XML配置文件,也可以从程序中指定。 接下来,我们可以使用FileSystem对象来操作HDFS文件系统。我们可以使用FileSystem的get()方法获取一个FileSystem实例,也可以从Configuration对象中获取默认的文件系统。然后,我们可以使用FileSystem的一系列方法来操作HDFS文件系统,包括创建、删除、读取和写入文件等操作。 比如,我们可以使用FileSystem的create()方法创建一个HDFS文件,并使用write()方法向该文件写入数据;也可以使用mkdirs()方法在HDFS上创建一个目录;使用delete()方法删除一个文件或目录;使用open()方法读取一个文件,并使用read()方法读取文件数据等。此外,我们还可以使用FileStatus和FileStatus类来操作HDFS上的文件属性,比如获取文件大小、修改时间等信息。 总之,使用HDFS的Java API可以方便地操作Hadoop分布式文件系统,而通过在Eclipse中创建Java项目和添加Hadoop JAR包,我们可以使用Eclipse来开发基于HDFS的Java应用程序。 ### 回答3: HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 生态中的关键组件之一,它为大数据存储提供了高可靠性和高扩展性的解决方案。HDFS 的 Java API 充分利用了 Java 语言的优势,为 Java 开发者提供了方便的 HDFS 操作接口。本文介绍 HDFS Java API 在 Eclipse 开发环境下的使用方法。 1. 安装 Hadoop 首先需要在本地或远程服务器上安装 Hadoop 。安装方法不在本文讨论范围内,可以参考 Hadoop 官方文档或其他资料。 2. 新建 Java 项目 在 Eclipse 中新建一个 Java 项目。这里以 Eclipse 2019-12 版本为例。点击菜单栏 File -> New -> Java Project,输入项目名称,点击 Finish 按钮即可创建项目。 3. 导入 Hadoop 依赖库 在项目中使用 Hadoop 的 Java API 需要导入 Hadoop 相关的依赖库。可以手动下载相关的 jar 包,也可以使用 Maven 或 Gradle 等构建工具自动获取依赖。 3.1 手动导入依赖库 手动导入依赖库需要先从 Hadoop 官网上下载相关的 jar 包,然后将其添加到项目的 build path 中。 方式1:直接复制 jar 包到项目 lib 目录下,然后在 Eclipse 中右键项目 -> Build Path -> Add Library 选择 User Library,再点击 Next -> User Libraries -> New,输入 User library name,选择 jar 包,点击 OK、Finish 即可。 方式2:在项目右键 -> Properties -> Java Build Path -> Libraries 中点击 Add External Jars… 按钮,选择 jar 包,然后点击 OK 即可。 3.2 使用 Maven 导入依赖库 使用 Maven 导入 Hadoop 依赖库需要在项目的 POM 文件中添加 Hadoop 相关的依赖项。具体做法是打开项目的 POM 文件,添加以下配置项: xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> </dependencies> 4. 使用 HDFS Java API 完成依赖库的导入后,就可以开始使用 HDFS Java API 进行操作了。以下是一些基本操作的示例代码: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HdfsClient { public static void main(String[] args) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000"); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); // 创建文件夹 String dirName = "/test"; Path dirPath = new Path(dirName); fs.mkdirs(dirPath); System.out.println("Create directory " + dirName + " successful"); // 创建文件 String fileName = "/test/readme.txt"; byte[] data = "Hello, Hadoop World!".getBytes(); Path filePath = new Path(fileName); fs.create(filePath).write(data); System.out.println("Create file " + fileName + " successful"); // 读取文件 byte[] buffer = new byte[data.length]; fs.open(filePath).read(buffer); System.out.println("Read file content: " + new String(buffer)); } } 以上代码实现了创建文件夹、创建文件、读取文件等操作。需要注意的是,这里的 HDFS 根目录是 localhost:9000,可以根据实际情况进行修改。 5. 运行代码 完成代码编写后,就可以运行代码并验证操作结果了。选择 HdfsClient.java 文件,右键 -> Run As -> Java Application 即可运行代码。在控制台输出中查看操作结果。 总结 HDFS Java API 提供了方便的操作接口,使得 Java 开发人员能够在 Eclipse 等开发环境下轻松使用 Hadoop 分布式文件系统。通过上述步骤,可以在 Eclipse 中使用 HDFS Java API 进行开发,进而实现大规模数据存储和分析。
以下是向HDFS中写文件的Java代码示例: java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; public class HdfsWriter { public static void main(String[] args) throws Exception { String uri = "hdfs://localhost:900/user/hadoop/test.txt"; Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); InputStream in = System.in; OutputStream out = fs.create(new Path(uri)); IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true); } } 这个示例程序使用了Hadoop的Java API来连接到HDFS并向其中写入文件。在这个示例中,我们使用了本地模式的HDFS,因此URI为hdfs://localhost:900。如果你使用的是分布式模式的HDFS,则需要将URI设置为相应的HDFS地址。 在程序中,我们首先创建了一个Configuration对象,用于配置Hadoop的环境变量。然后,我们使用FileSystem.get()方法来获取一个FileSystem对象,该对象用于连接到HDFS。接下来,我们使用fs.create()方法创建一个新的文件,并返回一个OutputStream对象,该对象用于向文件中写入数据。最后,我们使用IOUtils.copyBytes()方法将输入流中的数据复制到输出流中,从而将数据写入到HDFS中的文件中。 注意,这个示例程序中的输入流是从标准输入中读取的。如果你想从其他地方读取数据,可以将输入流替换为相应的输入流。同样地,如果你想将数据写入到不同的文件中,可以将URI替换为相应的文件路径。
HDFS是Hadoop分布式文件系统,它提供了Java API来进行文件读写操作。在HDFS中,文件被分成多个块并存储在不同的节点上,因此需要使用分布式文件系统的API来进行文件读写操作。 HDFS Java API提供了以下几个类来进行文件读写操作: 1. FileSystem:表示一个文件系统对象,可以通过它来获取文件系统的配置信息、创建文件、删除文件等操作。 2. Path:表示一个文件或目录的路径。 3. FSDataInputStream:表示一个输入流,可以用来读取HDFS中的文件。 4. FSDataOutputStream:表示一个输出流,可以用来向HDFS中写入数据。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用HDFS Java API进行文件读写操作: java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; public class HdfsExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建一个Configuration对象,用于获取Hadoop配置信息 Configuration conf = new Configuration(); // 获取HDFS文件系统对象 FileSystem fs = FileSystem.get(conf); // 创建一个Path对象,表示要读取的文件路径 Path inputPath = new Path("/input/test.txt"); // 创建一个FSDataInputStream对象,用于读取文件 FSDataInputStream in = fs.open(inputPath); // 读取文件内容 byte[] buffer = new byte[1024]; int len = in.read(buffer); while (len > 0) { System.out.write(buffer, 0, len); len = in.read(buffer); } // 关闭输入流 in.close(); // 创建一个Path对象,表示要写入的文件路径 Path outputPath = new Path("/output/test.txt"); // 创建一个FSDataOutputStream对象,用于写入文件 FSDataOutputStream out = fs.create(outputPath); // 写入文件内容 String content = "Hello, HDFS!"; out.write(content.getBytes()); // 关闭输出流 out.close(); } }
您好,要在Java中下载HDFS文件或文件夹,可以使用Hadoop API中的FileSystem类。 以下是下载HDFS文件的示例代码: java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; public class HDFSFileDownload { public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException { String hdfsUri = "hdfs://localhost:9000"; String filePath = "/user/hadoop/example.txt"; String localPath = "example.txt"; Configuration config = new Configuration(); // 设置HDFS的URI config.set("fs.defaultFS", hdfsUri); // 创建HDFS文件系统对象 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(hdfsUri), config); // 创建HDFS文件路径对象 Path hdfsPath = new Path(filePath); // 创建本地文件路径对象 Path localPathObj = new Path(localPath); // 打开HDFS文件输入流 OutputStream outputStream = fs.create(localPathObj); // 从HDFS文件中复制数据到本地文件 fs.copyToLocalFile(hdfsPath, localPathObj); // 关闭输出流和文件系统 outputStream.close(); fs.close(); } } 要下载HDFS文件夹,可以使用递归函数来遍历文件夹中的所有文件并下载它们。以下是示例代码: java 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; import java.net.URISyntaxException; public class HDFSFolderDownload { public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException { String hdfsUri = "hdfs://localhost:9000"; String folderPath = "/user/hadoop/example"; String localPath = "example"; Configuration config = new Configuration(); // 设置HDFS的URI config.set("fs.defaultFS", hdfsUri); // 创建HDFS文件系统对象 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(hdfsUri), config); // 创建HDFS文件夹路径对象 Path hdfsFolderPath = new Path(folderPath); // 创建本地文件夹路径对象 Path localFolderPath = new Path(localPath); // 如果本地文件夹不存在,则创建它 if (!localFolderPath.exists()) { localFolderPath.mkdir(); } // 遍历HDFS文件夹并下载所有文件 downloadFolder(fs, hdfsFolderPath, localFolderPath); // 关闭文件系统 fs.close(); } public static void downloadFolder(FileSystem fs, Path hdfsFolderPath, Path localFolderPath) throws IOException { // 获取HDFS文件系统中的所有文件和文件夹 Path[] pathList = fs.listPaths(hdfsFolderPath); // 遍历文件和文件夹 for (Path path : pathList) { if (fs.isDirectory(path)) { // 如果是文件夹,则递归下载它 Path localPath = new Path(localFolderPath, path.getName()); downloadFolder(fs, path, localPath); } else { // 如果是文件,则下载它 Path localPath = new Path(localFolderPath, path.getName()); fs.copyToLocalFile(path, localPath); } } } } 希望这些代码能够帮助到您!
### 回答1: 好的,以下是一个Java代码示例,可以使用Flink从HDFS读取多个文件: import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.core.fs.Path; public class HDFSReader { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink执行环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置HDFS文件路径 Path filePath1 = new Path("hdfs://localhost:9000/path/to/first/file"); Path filePath2 = new Path("hdfs://localhost:9000/path/to/second/file"); // 使用TextInputFormat从HDFS读取文件内容 TextInputFormat inputFormat = new TextInputFormat(filePath1); TextInputFormat inputFormat2 = new TextInputFormat(filePath2); // 读取文件内容 env.readFile(inputFormat, filePath1.toString()) .union(env.readFile(inputFormat2, filePath2.toString())) .flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> { // 对每行数据进行处理 String[] tokens = line.toLowerCase().split("\\W+"); for (String token : tokens) { if (token.length() > 0) { out.collect(new Tuple2<>(token, 1)); } } }) .groupBy(0) .sum(1) .print(); } } 在这个示例中,我们创建了一个ExecutionEnvironment对象,该对象是Flink程序的核心部分,用于执行计算。我们然后指定了多个HDFS文件的路径,并使用TextInputFormat来读取文件内容。然后我们使用readFile方法从每个文件中读取数据,使用union方法将所有数据合并为一个数据集,然后使用flatMap方法将每行数据转换为一个元组,其中元组包含单词和计数器1。然后我们使用groupBy方法按单词对数据进行分组,并使用sum方法计算每个单词出现的次数。最后,我们使用print方法打印结果。 ### 回答2: 使用Flink读取HDFS上多个文件的Java代码如下: java import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.DataSet; public class ReadMultipleFilesFromHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置Hadoop配置,指定HDFS路径 env.getConfig().setGlobalJobParameters(org.apache.flink.configuration.Configuration.fromArgs(args)); // 从HDFS上读取多个文件 DataSet<String> text = env.readTextFile("hdfs://path/to/directory/*.txt"); // 对读取的数据进行处理 DataSet<String> result = text.flatMap((String line, Collector<String> out) -> { String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { out.collect(word); } }).groupBy("word").sum(1); // 打印结果 result.print(); } } 在代码中,ExecutionEnvironment用于批处理,而StreamExecutionEnvironment用于流处理。根据实际需求选择适合的环境。readTextFile方法用于从HDFS上读取文本文件,可以使用通配符来处理多个文件。读取的文件内容会存储在DataSet中,按行处理后可以对数据进行各种操作,如拆分、过滤、聚合等。最后,通过调用print方法将结果输出。当需要将结果存储到HDFS中时,可以使用writeAsTextFile等方法。 ### 回答3: 使用Flink读取HDFS上的多个文件可以使用TextInputFormat和readFile方法来实现。下面是一个示例的Java代码: import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat; import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class FlinkReadHDFSFiles { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置Hadoop配置,指定HDFS文件系统 env.getConfig().setBoolean("fs.hdfs.hadoopconf", true); // 设置要读取的HDFS文件路径 String hdfsPath = "hdfs://localhost:9000/path/to/files/"; // 创建TextInputFormat,并指定要读取的文件路径 TextInputFormat inputFormat = new TextInputFormat(new Path(hdfsPath)); // 使用readFile方法读取HDFS上的多个文件,返回一个DataStream DataStream<String> dataStream = env.readFile(inputFormat, hdfsPath); // 对DataStream进行相应的操作,如打印结果等 dataStream.print(); // 执行Flink任务 env.execute("Flink Read HDFS Files"); } } 注意事项: 1. 需要将hadoop-common和hadoop-hdfs的依赖添加到项目的pom.xml文件中。 2. 需要根据实际情况修改HDFS的配置信息,如HDFS的地址和待读取的文件路径。 3. 可以根据具体需求对dataStream进行相应的操作,例如进一步处理数据或将结果输出到其他存储系统。
好的,这是一个很好的编程问题。为了实现基于 HDFS 的图书管理系统,您需要使用 Hadoop 的 Java API 来访问和操作 HDFS。您可以使用 Hadoop 的 HDFS API 来创建、读取、写入和删除文件,以及管理文件和目录。您还可以使用 Hadoop 的 MapReduce API 来处理大量数据。 以下是一个基本的 Java 代码示例,用于创建一个基于 HDFS 的图书管理系统: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HdfsBookManager { private static final String HDFS_URI = "hdfs://localhost:9000"; private static final String BOOKS_DIR = "/books"; public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", HDFS_URI); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); // 创建图书目录 Path booksDir = new Path(BOOKS_DIR); if (!fs.exists(booksDir)) { fs.mkdirs(booksDir); } // 上传图书 Path bookPath = new Path(BOOKS_DIR + "/book1.txt"); if (!fs.exists(bookPath)) { fs.copyFromLocalFile(new Path("/path/to/local/book1.txt"), bookPath); } // 下载图书 Path localBookPath = new Path("/path/to/local/book1.txt"); if (!localBookPath.toFile().exists()) { fs.copyToLocalFile(bookPath, localBookPath); } // 删除图书 fs.delete(bookPath, false); } } 这个示例代码创建了一个名为“books”的目录,并在其中上传、下载和删除了一个名为“book1.txt”的文件。您可以根据需要修改代码来实现更复杂的图书管理系统。

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