Java-HDFS整合指南

这是一个基于原生组件二次开发的maven工程，通过在pom.xml文件中引入适用于各种集群版本的jar包，支持多种环境。工程基于hadoop cdh5.12.1版本，新增了core.properties配置文件，包含了关于kerberos和集群核心的信息。其他配置保持原生。

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。

本资源整合了各类Java源码，涵盖地图开发、算法、数据挖掘、设计模式、人工智能等多个领域： 百度地图开发Java源码: 提供百度地图开发相关的Java源码。 免费API接口: 整理了软件和Web开发可使用的免费API接口集合。 算法: 包含500行以内代码实现的算法，以及LeetCode算法题的Java解决方案，部分题目配有解题思路和动画演示。 数据挖掘: 实现了18种数据挖掘算法，并提供其他经典数据挖掘算法的讲解。 算法可视化: 使用Java和Python实现算法可视化。 设计模式: 提供Java设计模式的实现代码。 人工智能: 开源机器学习框架，帮助开发者学习和使用神经网络，

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

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

这份Hadoop Java API指南深入浅出地解析了各个API的功能和使用方法，非常适合刚开始学习Hadoop的开发者查阅。指南涵盖了HDFS的核心操作，并提供了清晰的代码示例，帮助您快速上手。需要注意的是，您需要自行搭建Hadoop集群环境。

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。

Java与MongoDB的结合对于开发者来说至关重要，它允许利用MongoDB这一强大的文档型数据库系统。MongoDB因其灵活性、可扩展性和高性能在NoSQL数据库领域广受欢迎。将详细介绍在Java环境中如何使用MongoDB，并通过简单实例展示其基本操作。在项目中引入MongoDB的Java驱动程序通常通过Maven或Gradle的依赖管理完成。对于Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖： xml org.mongodb mongodb-driver-sync 4.2.3 MongoDB的Java驱动提供了一系列API，用于连接数据库、创建集合、插入文档、查询数据等。我们首先

DB2 数据库的整合项目，真的是前后端联调阶段的好帮手。项目里的 jar 包挺全的，像db2jcc.jar、mybatis.jar、Spring 那一套全都打包好了，省去你到处找依赖的麻烦。 DB2 的数据库驱动放在lib目录下，直接拿来连库，响应也快。适合搞企业级项目的场景，比如你在对接大批量的银行、保险、政务系统数据时，用它挺稳。 MyBatis 的持久层也搭好了，Mapper.xml和接口一一对应。你只要会写 SQL，业务代码写起来就不费劲，SQL 逻辑改动也不用动 Java 代码，灵活得。 Spring 的注解配置也准备得比较完善，像@Service、@Repository、@Auto