Java操作Hadoop HDFS的API详解

介绍如何使用Java代码实现HDFS文件系统基础操作，包括创建目录、上传文件、下载文件、删除文件、文件重命名以及获取文件列表等功能。

此代码示范了 Hadoop 3.x 中 HDFS 的 API 操作。

HDFS 的 API 操作、MapReduce 的使用，以及如何重写 Partitioner 类，这些在大数据过程中可是基础也重要的内容。这篇教程挺适合想要深入了解 Hadoop 的你，是对于 HDFS 的操作，像创建、读取、删除文件这些基本的文件系统操作，它通过FileSystem类给你了好的接口。通过fs.create()、fs.rename()等方法，你可以方便地进行文件管理。对于 MapReduce 模型，简单来说就是把大数据分割成小块，在不同节点上并行计算。你可以使用Mapper和Reducer两个类来这些数据。如果想要更细致地控制如何分配这些小块数据，重写Partitioner类就

Hadoop 2.7.3 的 HDFS API 操作，推荐用几个比较关键的 JAR 包组合来搞定，像是hadoop-common、hadoop-hdfs-client这些，基本是常驻选手，项目里没它们肯定跑不起来。FileSystem的用法你早就用烂了，FileSystem.get(conf)拿到实例，各种create、delete操作都靠它。搭配FSDataInputStream和FSDataOutputStream，文件的读写就搞定了，流式效率也挺高。Path用来管理文件路径，还挺灵活，写法像new Path("hdfs://namenode:9000/myfile")，语义清晰，看一眼就

本项目提供一个 Java 操作 HDFS 文件的实用案例，涵盖文件创建、删除、上传、下载等常用功能。请确保在运行前已成功搭建 Hadoop 集群。

需求说明 统计HDFS上的文件的词频，并将统计结果输出到HDFS。 核心特点 使用Maven进行jar包管理。 核心处理部分封装为接口（支持可插拔设计）。 路径、文件名等变量配置在自定义配置文件中，方便修改。 通过反射机制动态创建对象（实现接口）。 代码结构良好，具备较强的可插拔性。 主要实现流程 读取HDFS上的文件数据。 对文件内容进行词频统计。 将统计结果写回到HDFS中指定路径。 配置管理：路径和文件名等信息可通过配置文件进行修改，增强灵活性。 技术栈 HDFS Java API Maven 反射机制 自定义配置文件 通过这些技术实现了一个高效且可维护的HDFS文件词频统计

Hadoop 的 HDFS 命令算是大数据圈里用得挺频繁的一块了，尤其做文件操作的你，估计没少和这些打交道。像hadoop fs -ls、-put、-get这类基本命令，熟练掌握真的能省不少事儿。文章讲得挺细的，每个命令都配了示例，基本复制粘贴就能用，蛮实用的。 HDFS 的目录和文件管理命令也挺丰富的，比如-mv移动文件、-rm -skipTrash直接删除、-du查看文件大小等，都有明确的使用场景。你要是经常清理任务历史日志或者迁移数据，这部分内容你会有共鸣。 比较贴心的是，它还讲了像-setrep设置副本数、-chmod/-chown权限操作这些细节命令，不只是做日常操作，部署上线、权限

创建、删除、查看、设置、权限、是否存在

Java 操作 Hadoop 的 HDFS 的各种操作，说实话，还挺全的。你想干的基本都能找到：新建文件、删文件、建文件夹，还有上传、下载、读取，都安排上了。适合那种刚上手 HDFS、不太想翻官方文档的同学，直接拿来用就行。 代码写得比较实在，调用 HDFS API 的方式也蛮清晰，比如像FileSystem.create()、FileSystem.delete()这些，基本一眼就懂。适合那种手上有点项目急着动工，又不想在细节上卡壳的场景。 哦对，想扩展的话，可以顺着这几个文章看看： Java 操作 HDFS 文件实战，代码更实在一点 HDFS 文件读取流程解析，想理解底层原理的可以看看 W