hdfs file md5 计算实现本地与hdfs同步文件

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如何在Hadoop中实现数据的实时同步与复制

如何在Hadoop中实现数据的实时同步与复制

如何在Hadoop中实现数据的实时同步与复制在大数据时代,数据的实时同步与复制是企业数据管理的重要环节之一。

Hadoop作为一种分布式计算框架,具备高可靠性和高扩展性的特点,因此被广泛应用于数据处理和分析。

本文将探讨如何在Hadoop中实现数据的实时同步与复制。

一、数据的实时同步数据的实时同步是指将源数据的更新实时地同步到目标数据中,保持数据的一致性。

在Hadoop中,可以通过使用Apache Flume来实现数据的实时同步。

Apache Flume是一个分布式、可靠和高可用的系统,用于收集、聚合和移动大量的日志数据。

它采用了流水线机制,将数据从源头收集到目标存储中。

在Hadoop中,可以将Flume配置为将数据从源集群中的HDFS(Hadoop分布式文件系统)实时同步到目标集群的HDFS。

具体而言,可以通过以下步骤来实现数据的实时同步:1. 配置源集群的Flume Agent:在源集群中的Flume Agent中,设置数据源为HDFS,并配置数据流向目标集群的Flume Agent。

2. 配置目标集群的Flume Agent:在目标集群中的Flume Agent中,设置数据源为源集群的Flume Agent,并配置数据流向目标集群的HDFS。

3. 启动Flume Agent:在源集群和目标集群的机器上,启动对应的Flume Agent,使数据流动起来。

通过以上步骤,源集群中的数据更新将实时地同步到目标集群中,实现了数据的实时同步。

二、数据的实时复制数据的实时复制是指将源数据的副本实时地复制到目标位置,以保证数据的可靠性和高可用性。

在Hadoop中,可以使用Apache Kafka来实现数据的实时复制。

Apache Kafka是一个分布式流处理平台,可以处理和存储大规模的流式数据。

它采用了发布-订阅模式,将数据从生产者发送到消费者。

在Hadoop中,可以将Kafka配置为将数据从源集群的HDFS复制到目标集群的HDFS。

上传文件时得到文件的md5值用法

上传文件时得到文件的md5值用法

上传文件时得到文件的md5值用法文件的MD5值是通过对文件的内容进行数学运算得出的一串32位十六进制数。

MD5算法是一种单向散列函数,它的特点是输入数据的任何细微更改都会导致输出结果大幅度不同。

上传文件时获取文件的MD5值可以用于文件的唯一性校验和完整性验证。

下面是获取文件MD5值的步骤:1.读取文件内容:通过文件上传的方式,将文件读取到内存中,或者在服务器端临时存储文件。

2.计算MD5值:使用MD5算法对文件内容进行运算,生成一个32位十六进制数的MD5值。

3.使用MD5值:可以将文件的MD5值存储在数据库中,或者与其他系统进行交互。

在需要校验文件的唯一性或完整性时,可以对上传的文件进行MD5计算,与预先存储的MD5值进行对比。

如果两者一致,则说明文件未被篡改。

需要注意的是,MD5算法有一定的风险,因为它存在碰撞的可能性,即两个不同的文件可能会生成相同的MD5值。

为了提高文件的安全性,建议使用更安全的散列算法,如SHA-256。

拓展:除了校验文件的唯一性和完整性外,文件的MD5值还可以用于以下方面:1.文件去重:通过MD5值进行文件去重,可以避免存储多个相同内容的文件,节省存储空间。

2.数字签名:在数字签名的过程中,可以将文件的MD5值与私钥进行加密,生成数字签名,用于验证文件的来源和完整性。

3.密码加密:可以将用户的密码进行MD5运算后存储,从而在数据库中避免明文存储用户密码,提高密码的安全性。

总之,文件的MD5值在文件处理和数据安全方面有着广泛的应用。

但需要注意的是,MD5算法不是绝对安全的,如果对文件的安全性要求更高,可以考虑使用更强大的散列算法。

MD5算法在双机热备份信息同步中的应用

MD5算法在双机热备份信息同步中的应用


随着人们对系统可靠性认识的不断深化以及对系统可靠性要求的不断提高, 计算机容错技术有 了长
足发展。目前比较流行的计算机容错技术是采用纯软件双机热备份的方式 。这种方式 主要依托于网络技
术和设备 , 利用设计好的备份 、 同步、 切换算法达到系统的容错指标 。在双机热备份中, 主服务器与备份服 务器之间的信息同步是主备成功切换的关键。信息同步指的是当主服务器 中的一些关键性信息修改后 , 必须准确高效的将这些信息同步至备份服务器 。如何快速、 准确、 简单、 可靠地进行信息 同步已经成为了
MD 5算 法在 双 机热 备份 信 息 同步 中的应 用
马俊杰 郑 军 , 田 斌
(. 1西北工业大 学 ・ 陕西西安 - 107 2 6 99部队 ・ 7 0 3 ; .39 北京 ・ 0 04 3 西安卫星测控中心 ・ 109 ; . 陕西西安 ・ 1 , ) 70 1 03
Ke od M saeDgs5 MD ) H t ul eu d c ; no ao ycrnzt n e oyC eku yw r s es i t ( 5 : o D a R dn a y Ifr t nSnhoi i ;M m r hcot g e n m i ao
0 引
Ab ta t If r t n s n h nz t n b t e n t ep me a d b c u e v r na h t u l e u d c y tm so r i s r c no ma i y c r ia o ew e r n a k ps re 8i o a d n a y s se i f i - o o i h i d r n c t c li o tn e,b t h a i o a yo y c rn z d if r t n e c a g a mi t n i f ce c n ei bl y a mp ra c u e t d t n lwa fs n h o ie n oma o x h t r i i n eh s l t i n ef in y a d r l i t . i ao i a i

HadoopHDFS编程API入门系列之从本地上传文件到HDFS(一)

HadoopHDFS编程API入门系列之从本地上传文件到HDFS(一)

HadoopHDFS编程API⼊门系列之从本地上传⽂件到HDFS(⼀) 不多说,直接上代码。

代码版本11package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs5;23import java.io.IOException;45import .URI;6import .URISyntaxException;78import org.apache.hadoop.conf.Configuration;9import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;10import org.apache.hadoop.fs.Path;1112/**13 *14 * @author15 * @function Copying from Local file system to HDFS,即把本地⽂件(如windows或linux⽂件拷贝到hdfs上)16 *17*/18public class CopyingLocalFileToHDFS19 {20/**21 * @function Main() ⽅法22 * @param args23 * @throws IOException24 * @throws URISyntaxException25*/26public static void main(String[] args) throws IOException,URISyntaxException{27// 本地⽂件路径(如windows或linux⽂件)28// String source = "D://Data/weibo.txt";29 String source = "./data/weibo.txt";30// hdfs⽂件路径31 String dest = "hdfs://HadoopMaster:9000/middle/weibo/";32 copyFromLocal(source, dest);33 }3435/**36 * @function 本地⽂件上传⾄ HDFS37 * @param source 原⽂件路径38 * @param dest ⽬的⽂件路径39 * @throws IOException40 * @throws URISyntaxException41*/42public static void copyFromLocal(String source, String dest)throws IOException, URISyntaxException { 43// 读取hadoop⽂件系统的配置44 Configuration conf = new Configuration();45 URI uri = new URI("hdfs://HadoopMaster:9000");46// FileSystem是⽤户操作HDFS的核⼼类,它获得URI对应的HDFS⽂件系统47 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(uri, conf);48// 源⽂件路径49 Path srcPath = new Path(source);50// ⽬的路径51 Path dstPath = new Path(dest);52// 查看⽬的路径是否存在53if (!(fileSystem.exists(dstPath))) {54// 如果路径不存在,即刻创建55 fileSystem.mkdirs(dstPath);56 }57// 得到本地⽂件名称58 String filename = source.substring(stIndexOf('/') + 1,source.length());59try {60// 将本地⽂件上传到HDFS61 fileSystem.copyFromLocalFile(srcPath, dstPath);62 System.out.println("File " + filename + " copied to " + dest);63 } catch (Exception e) {64 System.err.println("Exception caught! :" + e);65 System.exit(1);66 } finally {67 fileSystem.close();68 }69 }7071 }代码版本21package com.dajiangtai.Hadoop.HDFS;23import java.io.IOException;4import .URI;5import .URISyntaxException;67import org.apache.hadoop.conf.Configuration;8import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;9import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;10import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;11import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;12import org.apache.hadoop.fs.FileUtil;13import org.apache.hadoop.fs.Path;14import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;15/**16 * @function 将指定格式的多个⽂件上传⾄ HDFS17 * 使⽤⽂件模式,实现多⽂件上传⾄HDFS18 * @author⼩讲19 *20*/21 @SuppressWarnings("unused")22public class CopyManyFilesToHDFS {2324private static FileSystem fs = null;//FileSystem实例对象,即fs25private static FileSystem local = null;//FileSystem实例对象,即Local,本地⽂件系统2627/**28 * @function Main ⽅法29 * @param args30 * @throws IOException31 * @throws URISyntaxException32*/33public static void main(String[] args) throws IOException,URISyntaxException {34//⽂件上传路径35// Path dstPath = new Path("hdfs://djt002:9000/outData/copyManyFilesToHDFS/");//这样会在这个默认的copyManyFilesToHDFS.txt⾥36 Path dstPath = new Path("hdfs://djt002:9000/outCopyManyFilesToHDFS/");//要么,你先可以新建好outCopyManyFilesToHDFS这个⽬录373839//调⽤⽂件上传 list ⽅法40 list(dstPath);41 }4243/**44 * function 过滤⽂件格式将多个⽂件上传⾄ HDFS45 * @param dstPath ⽬的路径46 * @throws IOException47 * @throws URISyntaxException48*/49public static void list(Path dstPath) throws IOException, URISyntaxException {50//读取hadoop⽂件系统的配置51 Configuration conf = new Configuration();52//HDFS 接⼝53 URI uri = new URI("hdfs://djt002:9000");5455// URL、URI与Path三者的区别56// Hadoop⽂件系统中通过Hadoop Path对象来代表⼀个⽂件57// URL(相当于绝对路径) -> (⽂件) -> URI(相当于相对路径,即代表URL前⾯的那⼀部分)58// URI:如hdfs://dajiangtai:900059// 如,URL.openStream606162//获得FileSystem实例fs63 fs = FileSystem.get(uri, conf);64// 返回类型是FileSystem,等价于 FileSystem fs = FileSystem.get(uri, conf);656667//获得FileSystem实例,即Local68 local = FileSystem.getLocal(conf);69// 返回类型是LocalFileSystem,等价于 LocalFileSystem local = FileSystem.getLocal(conf);7071// 为什么要获取到Local呢,因为,我们要把本地D盘下data/74⽬录下的⽂件要合并后,上传到HDFS⾥,所以,我们需先获取到Local,再来做复制⼯作啦! 727374//只上传data/testdata ⽬录下 txt 格式的⽂件75 FileStatus[] localStatus = local.globStatus(new Path("D://data/74/*"),new RegexAcceptPathFilter("^.*txt$"));76// FileStatus[] localStatus = local.globStatus(new Path("./data/copyManyFilesToHDFS/*"),new RegexAcceptPathFilter("^.*txt$"));77// ^表⽰匹配我们字符串开始的位置 *代表0到多个字符 $代表字符串结束的位置78// RegexAcceptPathFilter来只接收我们需要的,即格式79// RegexAcceptPathFilter这个⽅法我们⾃⼰写8081// 但是我们,最终是要处理⽂件⾥的东西,最终是要转成Path类型,因为Path对象f,它对应着⼀个⽂件。

解决分布式计算中的数据传输和同步问题

解决分布式计算中的数据传输和同步问题

解决分布式计算中的数据传输和同步问题在分布式计算中,数据传输和同步问题是非常关键的,直接影响到系统的性能和可靠性。

在这篇文章中,我们将探讨如何解决这些问题,并介绍一些常用的技术和方法。

一、数据传输问题在分布式计算中,数据传输通常是指将数据从一个节点传输到另一个节点。

数据传输问题主要包括传输速度、数据可靠性和传输延迟等方面的挑战。

1.传输速度传输速度是指在单位时间内传输的数据量。

在分布式计算中,数据量通常很大,因此传输速度是一个关键因素。

为了提高传输速度,可以采取以下几种方法:-使用高速网络:采用高速网络(如千兆以太网、光纤网络等)可以显著提高数据传输速度。

-减少传输数据量:可以采取压缩算法或只传输数据的摘要或差异,从而减少传输数据量。

-并行传输:将数据分成多个部分,并通过多个通道并行传输,从而提高传输速度。

2.数据可靠性数据可靠性是指在传输过程中数据不发生丢失或损坏。

为了确保数据的可靠性,可以采取以下几种方法:-使用校验和:在传输数据前计算数据的校验和,并在接收端校验。

如果校验和不匹配,则说明数据损坏。

-使用冗余数据:传输数据时添加冗余信息,如校验和、冗余位等,以便在数据发生损坏时进行恢复。

-数据确认机制:在传输过程中,接收方向发送方发送确认信息,以确保数据的正确传输。

3.传输延迟传输延迟是指数据从发送方到接收方的时间延迟。

在分布式计算中,传输延迟可能会对系统的性能产生重大影响。

为了降低传输延迟,可以采取以下几种方法:-使用高速网络:采用高速网络可以显著降低传输延迟。

-数据预取:提前将数据缓存到接收方节点,以便在需要时能够立即访问。

-数据分片:将数据分成多个小块进行传输,从而降低传输延迟。

二、数据同步问题在分布式计算中,数据同步是指多个节点之间保持数据一致性的过程。

数据同步问题主要包括数据一致性、并发控制和数据冲突等方面的挑战。

1.数据一致性数据一致性是指多个节点之间的数据保持一致。

在分布式计算中,由于节点之间的通信延迟和可能的节点故障,很难保证数据的一致性。

hadoop的hdfs文件操作实现上传文件到hdfs

hadoop的hdfs文件操作实现上传文件到hdfs

hadoop的hdfs⽂件操作实现上传⽂件到hdfs hdfs⽂件操作操作⽰例,包括上传⽂件到HDFS上、从HDFS上下载⽂件和删除HDFS上的⽂件,⼤家参考使⽤吧复制代码代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*;import java.io.File;import java.io.IOException;public class HadoopFile {private Configuration conf =null;public HadoopFile(){conf =new Configuration();conf.addResource(new Path("/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml"));}public HadoopFile(Configuration conf){this.conf =conf;}public boolean sendFile(String path,String localfile){File file=new File(localfile);if (!file.isFile()) {System.out.println(file.getName());return false;}try {FileSystem localFS =FileSystem.getLocal(conf);FileSystem hadoopFS =FileSystem.get(conf);Path hadPath=new Path(path);FSDataOutputStream fsOut=hadoopFS.create(new Path(path+"/"+file.getName()));FSDataInputStream fsIn=localFS.open(new Path(localfile));byte[] buf =new byte[1024];int readbytes=0;while ((readbytes=fsIn.read(buf))>0){fsOut.write(buf,0,readbytes);}fsIn.close();fsOut.close();FileStatus[] hadfiles= hadoopFS.listStatus(hadPath);for(FileStatus fs :hadfiles){System.out.println(fs.toString());}return true;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}public boolean delFile(String hadfile){try {FileSystem hadoopFS =FileSystem.get(conf);Path hadPath=new Path(hadfile);Path p=hadPath.getParent();boolean rtnval= hadoopFS.delete(hadPath, true);FileStatus[] hadfiles= hadoopFS.listStatus(p);for(FileStatus fs :hadfiles){System.out.println(fs.toString());}return rtnval;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}public boolean downloadFile(String hadfile,String localPath){try {FileSystem localFS =FileSystem.getLocal(conf);FileSystem hadoopFS =FileSystem.get(conf);Path hadPath=new Path(hadfile);FSDataOutputStream fsOut=localFS.create(new Path(localPath+"/"+hadPath.getName())); FSDataInputStream fsIn=hadoopFS.open(hadPath);byte[] buf =new byte[1024];int readbytes=0;while ((readbytes=fsIn.read(buf))>0){fsOut.write(buf,0,readbytes);}fsIn.close();fsOut.close();return true;} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}}。

hdfs使用方法

hdfs使用方法

hdfs使用方法
HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写,是Hadoop中最核心也是最重要的组件之一。

HDFS是一个容错、高可用、高可靠、高扩展性的分布式文件系统,适用于大规模数据处理。

HDFS的使用方法如下:
1. 配置HDFS:在Hadoop安装后,需要对HDFS进行配置,主要包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode等。

2. 启动HDFS:启动Hadoop集群后,需要启动HDFS服务,通过命令行执行start-dfs.sh脚本来启动。

3. 创建HDFS目录:使用hadoop fs -mkdir命令可以创建HDFS目录。

4. 上传文件到HDFS:使用hadoop fs -put命令可以将本地文件上传至HDFS。

5. 下载文件到本地:使用hadoop fs -get命令可以将HDFS中的文件下载到本地。

6. 查看目录和文件内容:使用hadoop fs -ls命令可以查看HDFS中的目录和文件,使用hadoop fs -cat命令可以查看文件的内容。

7. 删除文件或目录:使用hadoop fs -rm命令可以删除HDFS 中的文件或目录。

8. 修改文件或目录名:使用hadoop fs -mv命令可以修改HDFS中的文件或目录名。

以上是HDFS的基本使用方法,熟练掌握这些操作可以更好地处理大规模数据。

云存储的数据同步方式

云存储的数据同步方式

云存储的数据同步方式随着数字化时代的到来,人们的数据积累量越来越大。

各种云存储服务应运而生,并被广泛使用。

然而,在使用云存储服务时,数据的同步方式是一项需要关注的重要问题。

同步方式数据同步是指将一份数据文件在多个设备或多个位置之间保持一致,这样可以确保用户在一个设备或位置上更新数据后,在其它设备或位置上也能看到最新数据。

在云存储中,数据同步可以分为两种方式:1. 客户端同步客户端同步是指在用户设备上运行的客户端会定期扫描指定云存储目录,将本地文件同步到云存储上。

在修改云端文件后,客户端也会将云端文件同步到本地。

这种方式需要安装并运行客户端程序。

2. 服务器同步服务器同步是指云存储服务商在其服务器上运行同步程序,当用户在多个设备上修改云存储中的数据时,服务器会将这些修改同步到其它设备。

这种方式无需安装客户端程序,用户可以直接通过网页或其它途径访问云存储。

比较客户端同步和服务器同步各有优点和缺点。

客户端同步可以在离线状态下保证本地数据的更新,同时也可以提高数据的访问速度。

但如果用户拥有多台设备,需要在每台设备上安装客户端,这样会增加管理和维护的难度。

而服务器同步则更加方便,用户只需要登录云存储网站即可访问所有的数据。

云存储服务商也正不断加强数据同步的功能,提供更加灵活和智能的同步方式。

例如,Dropbox提供了LAN同步功能,用户可以在同一局域网内快速同步数据;而OneDrive则提供了“文件扫描”功能,只有修改过的文件才会被同步,节省了网络带宽和存储空间。

用户选择同步方式时,应综合考虑自己的需求和使用情况。

如果需要多台设备免安装客户端访问数据,可以考虑选择服务器同步;如果需要离线访问和访问速度更快的数据同步方式,可以考虑选择客户端同步。

结论无论是客户端同步还是服务器同步,数据同步都是云存储服务的重要功能之一。

选择合适的数据同步方式能够提高数据的安全性和访问效率,为我们的日常使用带来很大的方便。

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hdfs file md5 计算,实现本地与hdfs同步文件
需求
本地有文件,hdfs也有文件,如果是同一个文件,则不同步,否则就同步文件
如果本地有的,hdfs无,则上传
如果本地无得,hdfs有,则删除
重构版本:hdfs sync 重构
思考
计算文件相同,则计算md5值
如何算
本来想用hdfs的checksum,但那个是crc,每次写block 会去算一下,最后是一组checksum,而本地文件系统默认不会计算这个值
后面就直接用流计算的:
def getHdfsFileMd5(path: Path, configuration:
Configuration): String = {
val dfs = FileSystem.get(configuration)
val in = dfs.open(path)
Try {
DigestUtils.md5Hex(in)
} match {
case Success(s) ? in.close(); dfs.close(); s
case Failure(e) ? in.close(); dfs.close(); e.getMessage }
}
def getLocalFileMd5(file: File): String = {
val in = new FileInputStream(file)
Try {
DigestUtils.md5Hex(in)
} match {
case Success(s) ? in.close(); s
case Failure(e) ? in.close(); e.getMessage
}
}1234567891011121314151617181920212223123456789
1011121314151617181920212223
设计
按照刚才的思路,可以分成下面几种情况本地HDFS
是否相同文件
文件
相同
文件
文件
不同
文件
文件夹
无需比较
文件夹
文件
无需比较
文件夹文件夹无需比较。

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