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java操作hdfs到数据库或者缓存

时间:2014-10-27 21:27:05      阅读:230      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:style   io   os   ar   使用   java   for   sp   数据   

使用hadoop工具将数据分析出来以后,需要做入库处理或者存到缓存中,不然就没了意义

一下是使用javaAPI操作hdfs存入缓存的代码:

<span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">public class InterestToRedisJob {
	
	FileSystem hdfs = null;
	
	public InterestToRedisJob(){
		init();
	}
	
	private void init(){
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("fs.default.name", "hdfs地址");
		try {
			hdfs = FileSystem.get(conf);
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	
	public void ReadFileToReids(String path) throws IOException{
		Path paths = new Path(path);
		FileStatus[] files = hdfs.listStatus(paths);</span>
<span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;"><span style="white-space:pre">		</span>//这儿是自己实现的一个路径顾虑器,也可不适用,在【1】处直接判断part-r-等标示</span>
<span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">		PathFilter filter = new ResultNameFilter("part-r-"); 
		Text line = new Text();
		RedisClient redis = new RedisClient();
		for(FileStatus file:files){
			if(file.isDir() || !filter.accept(file.getPath())){//【1】
				continue;
			}else{
				FSDataInputStream input = null;
				try{
					input = hdfs.open(file.getPath());
					LineReader reader = new LineReader(input);
					while(reader.readLine(line) > 0){
						System.out.println(line);
						String[] arr = line.toString().split("\t");</span>
<span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;"><span style="white-space:pre">						</span>//做存入redis处理
						redis.saveHsetValue(arr[0], "interest", arr[1]);
					}
				}catch(Exception e){
					e.printStackTrace();
				}finally{
					if(input != null){
						input.close();
					}
				}
			}
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		InterestToRedisJob job = new InterestToRedisJob();
		try {
			job.ReadFileToReids("你的path");
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
}</span>
上面代码需要修改后使用,请勿直接粘贴。

java操作hdfs到数据库或者缓存

标签:style   io   os   ar   使用   java   for   sp   数据   

原文地址:http://blog.csdn.net/qingmu0803/article/details/40512009

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