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Spring Hadoop官网地址如下:
https://projects.spring.io/spring-hadoop/
Spring Hadoop简化了Apache Hadoop,提供了一个统一的配置模型以及简单易用的API来使用HDFS、MapReduce、Pig以及Hive。还集成了其它Spring生态系统项目,如Spring Integration和Spring Batch.。
特点:
Spring Hadoop2.5的官方文档及API地址:
https://docs.spring.io/spring-hadoop/docs/2.5.0.RELEASE/reference/html/
https://docs.spring.io/spring-hadoop/docs/2.5.0.RELEASE/api/
创建一个maven工程,配置依赖如下:
<repositories>
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<hadoop.version>2.6.0-cdh6.7.0</hadoop.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- 添加UserAgent解析的依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.kumkee</groupId>
<artifactId>UserAgentParser</artifactId>
<version>0.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.10</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 添加Spring Hadoop的依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-hadoop</artifactId>
<version>2.5.0.RELEASE</version>
</dependency>
</dependencies>
<!-- mvn assembly:assembly -->
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<mainClass></mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
在工程中创建resource目录以及配置文件,配置文件的名可以自定义,配置文件中增加如下内容:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:hdp="http://www.springframework.org/schema/hadoop"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/hadoop
http://www.springframework.org/schema/hadoop/spring-hadoop.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
<!-- 加载属性文件 -->
<context:property-placeholder location="application.properties"/>
<hdp:configuration id="hadoopConfiguration">
<!-- 服务器的url -->
fs.defaultFS=${spring.hadoop.fsUri}
</hdp:configuration>
<!-- 装配文件系统bean以及操作用户 -->
<hdp:file-system id="fileSystem" configuration-ref="hadoopConfiguration" user="root"/>
</beans>
然后再创建一个属性文件application.properties(文件名称可自定义),把一些容易改变的配置信息配置在属性文件下,例如我这里是将服务器的url配置在属性文件里,内容如下:
spring.hadoop.fsUri=hdfs://192.168.77.128:8020
完成以上操作之后,我们的Spring Hadoop开发环境就算是搭建完成了,毕竟使用Maven就是方便。
接下来我们来创建个测试类,测试一下是否能够正常对HDFS文件系统进行操作:
package org.zero01.spring;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import java.io.IOException;
/**
* @program: hadoop-train
* @description: 使用Spring Hadoop来访问HDFS文件系统
* @author: 01
* @create: 2018-04-04 17:39
**/
public class SpringHadoopApp {
private ApplicationContext ctx;
private FileSystem fileSystem;
@Before
public void setUp() {
ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("beans.xml");
fileSystem = (FileSystem) ctx.getBean("fileSystem");
}
@After
public void tearDown() throws IOException {
ctx = null;
fileSystem.close();
}
/**
* 在HDFS上创建一个目录
* @throws Exception
*/
@Test
public void testMkdirs()throws Exception{
fileSystem.mkdirs(new Path("/SpringHDFS/"));
}
}
以上的代码是执行成功的,然后到服务器上查看一下根目录下是否有SpringHDFS这个目录:
[root@hadoop000 ~]# hdfs dfs -ls /
Found 7 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 2769741 2018-04-02 21:13 /10000_access.log
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-04-04 17:50 /SpringHDFS
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-04-02 21:22 /browserout
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-04-02 20:29 /data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-04-02 20:31 /logs
drwx------ - root supergroup 0 2018-04-02 20:39 /tmp
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2018-04-02 20:39 /user
[root@hadoop000 ~]# hdfs dfs -ls /SpringHDFS
[root@hadoop000 ~]#
可以看到SpringHDFS目录已经成功被创建了,这就代表我们配置的工程没有问题。
既然创建目录没有问题,我们就再来写一个测试方法,用来读取HDFS上某个文件的内容,代码如下:
/**
* 读取HDFS上的文件内容
* @throws Exception
*/
@Test
public void testText()throws Exception{
FSDataInputStream in = fileSystem.open(new Path("/browserout/part-r-00000"));
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 1024);
in.close();
}
以上的代码执行成功,控制台输出结果如下:
Chrome 2775
Firefox 327
MSIE 78
Safari 115
Unknown 6705
读和写都没有问题了,这下就能愉快的在工程里使用Spring Hadoop简化我们的开发了。
以上介绍了Spring Hadoop访问HDFS,接下来再简单介绍一下使用Spring Boot访问HDFS,使用Spring Boot会更加简单。
首先需要在pom.xml文件中,加入Spring Boot的依赖:
<!-- 添加Spring Boot的依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-hadoop-boot</artifactId>
<version>2.5.0.RELEASE</version>
</dependency>
package org.zero01.spring;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.hadoop.fs.FsShell;
/**
* @program: hadoop-train
* @description: 使用spring boot来访问HDFS
* @author: 01
* @create: 2018-04-04 18:45
**/
@SpringBootApplication
public class SpringBootHDFSApp implements CommandLineRunner {
@Autowired
FsShell fsShell; // 用于执行hdfs shell命令的对象
public void run(String... strings) throws Exception {
// 查看根目录下的所有文件
for (FileStatus fileStatus : fsShell.ls("/")) {
System.out.println("> " + fileStatus.getPath());
}
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringBootHDFSApp.class, args);
}
}
控制台输出如下:
> hdfs://192.168.77.128:8020/
> hdfs://192.168.77.128:8020/10000_access.log
> hdfs://192.168.77.128:8020/SpringHDFS
> hdfs://192.168.77.128:8020/browserout
> hdfs://192.168.77.128:8020/data
> hdfs://192.168.77.128:8020/logs
> hdfs://192.168.77.128:8020/tmp
> hdfs://192.168.77.128:8020/user
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