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大数据笔记(五):HDFS权限和Java的api使用

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HDFS权限和 Java的api使用

前言

博主语录:一文精讲一个知识点,多了你记不住,一句废话都没有

经典语录:别在生活里找你想要的,要去感受生活里发生的东西

一、HDFS的权限

1、启蒙案例

Permission Owner Group Size Replication Block Size Name
drwxr-xr-x root supergroup 0 B 0 0 B user
-rw-r--r-- root supergroup 8.61 KB 2 128 MB install.log

2、基本特征

  • HDFS是一个文件系统

  • 类似unix、linux有用户概念

  • HDFS有相关命令和接口去创建用户

  • 有超级用户的概念

      linux系统中超级用户:root
       hdfs系统中超级用户: 是namenode进程的启动用户
    
  • 有权限概念

      hdfs的权限是自己控制的来自于hdfs的超级用户
    

3、实操

注意:一般在企业中不会用root做什么事情

**面向操作系统 **

root是管理员 其他用户都叫【普通用户】
**面向操作系统的软件 **

谁启动,管理这个进程,那么这个用户叫做这个软件的管理员

实操案例

切换我们用root搭建的HDFS

用god这个用户来启动

重复操作node01~node04:

sh stop-dfs.sh

3.1、添加用户:root

useradd god
passwd god

3.2、将资源与用户绑定

chown -R god  src
chown -R god /opt/bigdata/hadoop-2.6.5
chown -R god /var/bigdata/hadoop

**3.3、切换到god去启动 **

sh start-dfs.sh

为了拿到.ssh

ssh localhost

给god做免密

注意:我们是HA模式:免密的2中场景都要做的

# node01~node02:
cd /home/god/.ssh
ssh-keygen -t dsa -P '' -f  ./id_dsa

# node01:
ssh-copy-id -i id_dsa node01
ssh-copy-id -i id_dsa node02
ssh-copy-id -i id_dsa node03
ssh-copy-id -i id_dsa node04

# node02
cd /home/god/.ssh
ssh-copy-id -i id_dsa node01
ssh-copy-id -i id_dsa node02

修改hdfs-site.xml

<property>
   <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
   <value>/home/god/.ssh/id_dsa</value>
</property>

分发给node02~04

3.4、使用god用户重启HDFS

sh start-dfs.sh

4、用户权限验证实操

在node01执行操作

su god
hdfs dfs -mkdir   /temp
hdfs dfs -chown god:ooxx  /temp
hdfs dfs -chmod 770 /temp

在node04执行操作

useradd good
groupadd ooxx
usermod -a -G ooxx good
id good
su good
hdfs dfs -mkdir /temp/abc  # 失败
hdfs groups 

用户good操作失败因为hdfs已经启动了,不知道你操作系统又偷偷摸摸创建了用户和组

成功操作命令

useradd good
groupadd ooxx
usermod -a -G ooxx good
su god
hdfs dfsadmin -refreshUserToGroupsMappings

**注意需要在namenode的节点执行,其他节点是无效的 **

执行上面命令就可以刷新用户权限

结论:默认hdfs依赖操作系统上的用户和组

二、hdfs中Java的api使用

windows idea eclips 叫什么?

集成开发环境

语义:

开发hdfs的client

权限:

1)参考系统登录用户名;

2)参考环境变量;

3)代码中给出;

HADOOP_USER_NAME god

这一步操作优先再启动idea

JDK版本:

集群和开发环境jdk版本一致

maven:

构建工具

文件操作代码

package com.lanson.bigdata.hadoop.hdfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.net.URI;

public class TestHDFS {

    public Configuration conf = null;
    public FileSystem fs = null;

    //C/S
    @Before
    public void conn() throws Exception {
        conf = new Configuration(true);//true
//        fs = FileSystem.get(conf);
//       <property>
//        <name>fs.defaultFS</name>
//        <value>hdfs://mycluster</value>
//       </property>
        //去环境变量 HADOOP_USER_NAME  god
        fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://mycluster/"),conf,"god");
    }

    @Test
    public void mkdir() throws Exception {

        Path dir = new Path("/lanson01");
        if(fs.exists(dir)){
            fs.delete(dir,true);
        }
        fs.mkdirs(dir);

    }

    @Test
    public void upload() throws Exception {

        BufferedInputStream input = new BufferedInputStream(new FileInputStream(new File("./data/hello.txt")));
        Path outfile   = new Path("/lanson/out.txt");
        FSDataOutputStream output = fs.create(outfile);

        IOUtils.copyBytes(input,output,conf,true);
    }

    @Test
    public void blocks() throws Exception {

        Path file = new Path("/user/god/data.txt");
        FileStatus fss = fs.getFileStatus(file);
        BlockLocation[] blks = fs.getFileBlockLocations(fss, 0, fss.getLen());
        for (BlockLocation b : blks) {
            System.out.println(b);
        }
//        0,        1048576,        node04,node02  A
//        1048576,  540319,         node04,node03  B
        //计算向数据移动~!
        //其实用户和程序读取的是文件这个级别~!并不知道有块的概念~!
        FSDataInputStream in = fs.open(file);  //面向文件打开的输入流  无论怎么读都是从文件开始读起~!

//        blk01: he
//        blk02: llo lanson 66231

        in.seek(1048576);
        //计算向数据移动后,期望的是分治,只读取自己关心(通过seek实现),同时,具备距离的概念(优先和本地的DN获取数据--框架的默认机制)
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
        System.out.println((char)in.readByte());
    }

    @After
    public void close() throws Exception {
        fs.close();
    }

}

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标签: java 大数据 big data

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