Ⅰ 用java向hdfs上传文件时，如何实现断点续传
@Component("javaLargeFileUploaderServlet")
@WebServlet(name = "javaLargeFileUploaderServlet", urlPatterns = { "/javaLargeFileUploaderServlet" })
public class UploadServlet extends HttpRequestHandlerServlet
implements HttpRequestHandler {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(UploadServlet.class);
@Autowired
UploadProcessor uploadProcessor;
@Autowired
FileUploaderHelper fileUploaderHelper;
@Autowired
ExceptionCodeMappingHelper exceptionCodeMappingHelper;
@Autowired
Authorizer authorizer;
@Autowired
StaticStateIdentifierManager staticStateIdentifierManager;
@Override
public void handleRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws IOException {
log.trace("Handling request");
Serializable jsonObject = null;
try {
// extract the action from the request
UploadServletAction actionByParameterName =
UploadServletAction.valueOf(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.action));
// check authorization
checkAuthorization(request, actionByParameterName);
// then process the asked action
jsonObject = processAction(actionByParameterName, request);
// if something has to be written to the response
if (jsonObject != null) {
fileUploaderHelper.writeToResponse(jsonObject, response);
}
}
// If exception, write it
catch (Exception e) {
exceptionCodeMappingHelper.processException(e, response);
}
}
private void checkAuthorization(HttpServletRequest request, UploadServletAction actionByParameterName)
throws MissingParameterException, AuthorizationException {
// check authorization
// if its not get progress (because we do not really care about authorization for get
// progress and it uses an array of file ids)
if (!actionByParameterName.equals(UploadServletAction.getProgress)) {
// extract uuid
final String fileIdFieldValue = fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId, false);
// if this is init, the identifier is the one in parameter
UUID clientOrJobId;
String parameter = fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.clientId, false);
if (actionByParameterName.equals(UploadServletAction.getConfig) && parameter != null) {
clientOrJobId = UUID.fromString(parameter);
}
// if not, get it from manager
else {
clientOrJobId = staticStateIdentifierManager.getIdentifier();
}
// call authorizer
authorizer.getAuthorization(
request,
actionByParameterName,
clientOrJobId,
fileIdFieldValue != null ? getFileIdsFromString(fileIdFieldValue).toArray(new UUID[] {}) : null);
}
}
private Serializable processAction(UploadServletAction actionByParameterName, HttpServletRequest request)
throws Exception {
log.debug("Processing action " + actionByParameterName.name());
Serializable returnObject = null;
switch (actionByParameterName) {
case getConfig:
String parameterValue = fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.clientId, false);
returnObject =
uploadProcessor.getConfig(
parameterValue != null ? UUID.fromString(parameterValue) : null);
break;
case verifyCrcOfUncheckedPart:
returnObject = verifyCrcOfUncheckedPart(request);
break;
case prepareUpload:
returnObject = prepareUpload(request);
break;
case clearFile:
uploadProcessor.clearFile(UUID.fromString(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId)));
break;
case clearAll:
uploadProcessor.clearAll();
break;
case pauseFile:
List<UUID> uuids = getFileIdsFromString(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId));
uploadProcessor.pauseFile(uuids);
break;
case resumeFile:
returnObject =
uploadProcessor.resumeFile(UUID.fromString(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId)));
break;
case setRate:
uploadProcessor.setUploadRate(UUID.fromString(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId)),
Long.valueOf(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.rate)));
break;
case getProgress:
returnObject = getProgress(request);
break;
}
return returnObject;
}
List<UUID> getFileIdsFromString(String fileIds) {
String[] splittedFileIds = fileIds.split(",");
List<UUID> uuids = Lists.newArrayList();
for (int i = 0; i < splittedFileIds.length; i++) {
uuids.add(UUID.fromString(splittedFileIds[i]));
}
return uuids;
}
private Serializable getProgress(HttpServletRequest request)
throws MissingParameterException {
Serializable returnObject;
String[] ids =
new Gson()
.fromJson(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId), String[].class);
Collection<UUID> uuids = Collections2.transform(Arrays.asList(ids), new Function<String, UUID>() {
@Override
public UUID apply(String input) {
return UUID.fromString(input);
}
});
returnObject = Maps.newHashMap();
for (UUID fileId : uuids) {
try {
ProgressJson progress = uploadProcessor.getProgress(fileId);
((HashMap<String, ProgressJson>) returnObject).put(fileId.toString(), progress);
}
catch (FileNotFoundException e) {
log.debug("No progress will be retrieved for " + fileId + " because " + e.getMessage());
}
}
return returnObject;
}
private Serializable prepareUpload(HttpServletRequest request)
throws MissingParameterException, IOException {
// extract file information
PrepareUploadJson[] fromJson =
new Gson()
.fromJson(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.newFiles), PrepareUploadJson[].class);
// prepare them
final HashMap<String, UUID> prepareUpload = uploadProcessor.prepareUpload(fromJson);
// return them
return Maps.newHashMap(Maps.transformValues(prepareUpload, new Function<UUID, String>() {
public String apply(UUID input) {
return input.toString();
};
}));
}
private Boolean verifyCrcOfUncheckedPart(HttpServletRequest request)
throws IOException, MissingParameterException, FileCorruptedException, FileStillProcessingException {
UUID fileId = UUID.fromString(fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.fileId));
try {
uploadProcessor.verifyCrcOfUncheckedPart(fileId,
fileUploaderHelper.getParameterValue(request, UploadServletParameter.crc));
}
catch (InvalidCrcException e) {
// no need to log this exception, a fallback behaviour is defined in the
// throwing method.
// but we need to return something!
return Boolean.FALSE;
}
return Boolean.TRUE;
}
}
Ⅱ hdfs 上传文件 ioutils 和fromlocalfile 有什么区别
ystem.FromLocalFile(boolean delSrc, boolean overwrite, Path[] srcs, Path dst)等通过FileSystem操作文件的所以就追踪了一下FileSystem.FromLocalFile的执行过程。
[java] view plain
<span style="font-size:18px;"> public void FromLocalFile(boolean delSrc, boolean overwrite,
Path src, Path dst)
throws IOException {
Configuration conf = getConf();
FileUtil.(getLocal(conf), src, this, dst, delSrc, overwrite, conf);
}</span>
//调用了 FileUtil.(),进到这个()里：
[java] view plain
<span style="font-size:18px;"> public static boolean (FileSystem srcFS, Path src, FileSystem dstFS, Path dst, boolean deleteSource,
boolean overwrite, Configuration conf) throws IOException {
FileStatus fileStatus = srcFS.getFileSt
Ⅲ hadoop 本地文件上传到 hdfs 失败
看着像是datanode出问题了，你去master的50070端口看看datanode是否全部正常启动。
Ⅳ 关于用java写程序把本地文件上传到HDFS中的问题
将这FileSystem hdfs = FileSystem.get(config);
改成FileSystem hdfs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://master:9000"),config)
上面那句取得的是本地文件系统对象，改成下面这个才是取得hdfs文件系统对象，当你要操作本地文件对象的时候就要用上面那句取得本地文件对象，我在2.7.4刚开始也是跟你一样的错误，改为下面的就可以了
Ⅳ 如何实现让用户在网页中上传下载文件到HDFS中
hadoop计算需要在hdfs文件系统上进行，文件上传到hdfs上通常有三种方法：a hadoop自带的dfs服务，put；b hadoop的API，Writer对象可以实现这一功能；c 调用OTL可执行程序，数据从数据库直接进入hadoop
hadoop计算需要在hdfs文件系统上进行，因此每次计算之前必须把需要用到的文件(我们称为原始文件)都上传到hdfs上。文件上传到hdfs上通常有三种方法：
a hadoop自带的dfs服务，put；
b hadoop的API，Writer对象可以实现这一功能；
c 调用OTL可执行程序，数据从数据库直接进入hadoop
由于存在ETL层，因此第三种方案不予考虑
将a、b方案进行对比，如下：
1 空间：方案a在hdfs上占用空间同本地，因此假设只上传日志文件，则保存一个月日志文件将消耗掉约10T空间，如果加上这期间的各种维表、事实表，将占用大约25T空间
方案b经测试，压缩比大约为3~4:1，因此假设hdfs空间为100T，原来只能保存约4个月的数据，现在可以保存约1年
2 上传时间：方案a的上传时间经测试，200G数据上传约1小时
方案b的上传时间，程序不做任何优化，大约是以上的4~6倍，但存在一定程度提升速度的余地
3 运算时间：经过对200G数据，大约4亿条记录的测试，如果程序以IO操作为主，则压缩数据的计算可以提高大约50%的速度，但如果程序以内存操作为主，则只能提高5%~10%的速度
4 其它：未压缩的数据还有一个好处是可以直接在hdfs上查看原始数据。压缩数据想看原始数据只能用程序把它导到本地，或者利用本地备份数据
压缩格式：按照hadoop api的介绍，压缩格式分两种：BLOCK和RECORD,其中RECORD是只对value进行压缩，一般采用BLOCK进行压缩。
对压缩文件进行计算，需要用SequenceFileInputFormat类来读入压缩文件，以下是计算程序的典型配置代码：
JobConf conf = new JobConf(getConf(), log.class);
conf.setJobName(”log”);
conf.setOutputKeyClass(Text.class);//set the map output key type
conf.setOutputValueClass(Text.class);//set the map output value type
conf.setMapperClass(MapClass.class);
//conf.setCombinerClass(Rece.class);//set the combiner class ,if havenot, use Recuce class for default
conf.setRecerClass(Rece.class);
conf.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.class);//necessary if use compress
接下来的处理与非压缩格式的处理一样
Ⅵ java调用hadoop api向hdfs上传文件问题
var baseText3=null
function srsd(){
var popUp3=document.getElementById("popupcontent3");
popUp3.style.top="";
popUp3.style.left="";
if (baseText3==null){
baseText3=popUp3.innerHTML;
popUp3.innerHTML=baseText3+"<div id=\"statusbar3\"><a onclick=\"hidePopup3();\">
</a></div>";
}
Ⅶ java用org.apache.hadoop.fs 这个api向hdfs上传文件是根据什么协议
HTTP是很常见的协议，虽然用得很多，但对细节的了解却是很浅，这回通过向服务端上传文件信息来理解细节。网络库的选择：1、WinHTTP是windows下常用的库；2、CURL是广受喜爱的开源库。对于我来说，libcurl最大的优点是使用方便，可以把注意力更多的集中到业务层上，提高工作效率，避免重造轮子；缺点是略大（MD编译有264KB，MT编译有340KB），不像WinHTTP可以由windows操作系统集成。下边展示如何使用这两种网络库实现表单POST文件。
Ⅷ hadoop上传文件效率特别慢，怎么解决
基于任何平台实现的云盘系统，面临的首要的技术问题就是客户端上传和下载效率优化问题。基于Hadoop实现的云盘系统，受到Hadoop文件读写机制的影响，采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问，文件读取时默认是顺序、逐block读取；写入时是顺序写入。
一、读写机制
首先来看文件读取机制：尽管DataNode实现了文件存储空间的水平扩展和多副本机制，但是针对单个具体文件的读取，Hadoop默认的API接口并没有提供多DataNode的并行读取机制。基于Hadoop提供的API接口实现的云盘客户端也自然面临同样的问题。Hadoop的文件读取流程如下图所示：
使用HDFS提供的客户端开发库，向远程的Namenode发起RPC请求；
Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；
当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks，获取用来存储replicas的合适的datanodes列表， 列表的大小根据在Namenode中对replication的设置而定。开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把packet以流的方式写入第一个 datanode，该datanode把该packet存储之后，再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode，直到最后一个 datanode，这种写数据的方式呈流水线的形式。
最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。
如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关闭，出现故障的datanode会从当前的 pipeline中移除，剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的 datanode，保持replicas设定的数量。
关键词：开发库把packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode将其传递给pipeline中的下一个datanode，知道最后一个Datanode，这种写数据的方式呈流水线方式。
二、解决方案
1.下载效率优化
通过以上读写机制的分析，我们可以发现基于Hadoop实现的云盘客户段下载效率的优化可以从两个层级着手：
1.文件整体层面：采用并行访问多线程（多进程）份多文件并行读取。
2.Block块读取：改写Hadoop接口扩展，多Block并行读取。
2.上传效率优化
上传效率优化只能采用文件整体层面的并行处理，不支持分Block机制的多Block并行读取。
HDFS处理大量小文件时的问题
小文件指的是那些size比HDFS 的block size(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。
而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。
任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，
没一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。如果规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。
不仅如此，HDFS并不是为了有效的处理大量小文件而存在的。它主要是为了流式的访问大文件而设计的。对小文件的读取通常会造成大量从
datanode到datanode的seeks和hopping来retrieve文件，而这样是非常的低效的一种访问方式。
大量小文件在maprece中的问题
Map tasks通常是每次处理一个block的input(默认使用FileInputFormat)。如果文件非常的小，并且拥有大量的这种小文件，那么每一个map task都仅仅处理了非常小的input数据，
并且会产生大量的map tasks，每一个map task都会消耗一定量的bookkeeping的资源。比较一个1GB的文件，默认block size为64M，和1Gb的文件，没一个文件100KB，
那么后者没一个小文件使用一个map task，那么job的时间将会十倍甚至百倍慢于前者。
hadoop中有一些特性可以用来减轻这种问题：可以在一个JVM中允许task reuse，以支持在一个JVM中运行多个map task，以此来减少一些JVM的启动消耗
(通过设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性，默认为1，－1为无限制)。另一种方法为使用MultiFileInputSplit，它可以使得一个map中能够处理多个split。
为什么会产生大量的小文件？
至少有两种情况下会产生大量的小文件
1. 这些小文件都是一个大的逻辑文件的pieces。由于HDFS仅仅在不久前才刚刚支持对文件的append，因此以前用来向unbounde files(例如log文件)添加内容的方式都是通过将这些数据用许多chunks的方式写入HDFS中。
2. 文件本身就是很小。例如许许多多的小图片文件。每一个图片都是一个独立的文件。并且没有一种很有效的方法来将这些文件合并为一个大的文件
这两种情况需要有不同的解决方 式。对于第一种情况，文件是由许许多多的records组成的，那么可以通过件邪行的调用HDFS的sync()方法(和append方法结合使用)来解 决。或者，可以通过些一个程序来专门合并这些小文件(see Nathan Marz’s post about a tool called the Consolidator which does exactly this).
对于第二种情况，就需要某种形式的容器来通过某种方式来group这些file。hadoop提供了一些选择：
* HAR files
Hadoop Archives (HAR files)是在0.18.0版本中引入的，它的出现就是为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。HAR文件是通过在HDFS上构建一个层次化的文件系统来工作。一个HAR文件是通过hadoop的archive命令来创建，而这个命令实 际上也是运行了一个MapRece任务来将小文件打包成HAR。对于client端来说，使用HAR文件没有任何影响。所有的原始文件都 visible && accessible（using har://URL）。但在HDFS端它内部的文件数减少了。
通 过HAR来读取一个文件并不会比直接从HDFS中读取文件高效，而且实际上可能还会稍微低效一点，因为对每一个HAR文件的访问都需要完成两层index 文件的读取和文件本身数据的读取(见上图)。并且尽管HAR文件可以被用来作为MapRece job的input，但是并没有特殊的方法来使maps将HAR文件中打包的文件当作一个HDFS文件处理。 可以考虑通过创建一种input format，利用HAR文件的优势来提高MapRece的效率，但是目前还没有人作这种input format。 需要注意的是：MultiFileInputSplit，即使在HADOOP-4565的改进(choose files in a split that are node local)，但始终还是需要seek per small file。
* Sequence Files
通 常对于“the small files problem”的回应会是：使用SequenceFile。这种方法是说，使用filename作为key，并且file contents作为value。实践中这种方式非常管用。回到10000个100KB的文件，可以写一个程序来将这些小文件写入到一个单独的 SequenceFile中去，然后就可以在一个streaming fashion(directly or using maprece)中来使用这个sequenceFile。不仅如此，SequenceFiles也是splittable的，所以maprece 可以break them into chunks，并且分别的被独立的处理。和HAR不同的是，这种方式还支持压缩。block的压缩在许多情况下都是最好的选择，因为它将多个 records压缩到一起，而不是一个record一个压缩。
将已有的许多小文件转换成一个SequenceFiles可能会比较慢。但 是，完全有可能通过并行的方式来创建一个一系列的SequenceFiles。(Stuart Sierra has written a very useful post about converting a tar file into a SequenceFile — tools like this are very useful).更进一步，如果有可能最好设计自己的数据pipeline来将数据直接写入一个SequenceFile。
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Ⅸ eclipse 向hdfs 上传文件为空怎么解决
eclipse 向hdfs 上传文件为空怎么解决
首先，代码稍微改一下【】---->【】其次，你这种做法是无法上传文件的，只是将form中的所有数据写到文件中。必须要能判断【request.getInputStream();】流中，哪些是文件流，哪些是文本域的流或者其他信息的判断。我这边帮你写了一个，用到了一个组件【】two.jsp:MyJSP'UpLoadProcess.jsp'startingpageitems=upload.parseRequest(request);Iteratorit=items.iterator();System.out.println(it.hasNext());while(it.hasNext()){FileItemitem=(FileItem)it.next();if(!item.isFormField()){FilefullFile=newFile(item.getName());FilesavedFile=newFile(uploadPath,fullFile.getName());item.write(savedFile);}}}%>
Ⅹ 怎样将hdfs上的文件导入数据
额，是指什么？啥叫将hdfs上的文件导入数据
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下载 hdfs dfs -get
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