在现代企业应用程序中，将数据存储在数据库中已成为常见的实践。但是，当需要快速、有效地分析海量数据时，传统的数据库存储方案往往不能满足需求。这时，分布式文件系统如Hadoop Distributed File System（HDFS）随着其可扩展性、高效性和强大的易于使用的API等优点而变得越来越流行。在很多情况下，需要将数据从数据库中提取并存储到HDFS中以进行进一步的数据处理，而HDFS API是实现这一过程的重要工具。本文将介绍如何使用HDFS API从数据库中读取数据。
HDFS API简介
HDFS API是一组易于使用且强大的容器类和函数，用于管理Hadoop分布式文件系统中的数据。它由Java编写，提供了一种简单且可扩展的编程界面，以便开发人员能够通过编程语言读取、写入和操作HDFS中的数据。 HDFS API提供了以下重要功能：
1. FileSystem类：提供了连接到Hadoop集群并访问底层文件系统的方法。
2. Path类：表示在Hadoop文件系统中的文件或目录的路径。
3. FSDataInputStream类：用于从HDFS中读取数据。
4. FSDataOutputStream类：用于向HDFS中写入数据。
现在，让我们来看看如何使用HDFS API从数据库中读取数据。
HDFS API读取数据库
虽然HDFS API并不是专门用于读取数据库的，但是可以使用它来实现这一目的。 HDFS API具有广泛的应用程序，可用于从各种数据源自动读取数据，包括数据库等。以下是如何使用HDFS API读取数据库的步骤：
1. 加载JDBC驱动程序：使用JDBC连接到数据库之前，首先需要加载适当的JDBC驱动程序。例如，如果要将MySQL数据库连接到Java应用程序中，则需要加载mysql-jdbc-driver包。
2. 连接到数据库：使用Java中的JDBC API，开发人员可以轻松地创建到数据库的连接。Java应用程序中的语句类可用于向数据库中发出SQL查询语句。
3. 将数据存储到HDFS：一旦从数据库中提取数据，就可以使用HDFS API将其存储到Hadoop文件系统中。
让我们一步步介绍如何使用HDFS API从MySQL数据库中读取数据。
步骤1：加载JDBC驱动程序
在Java中使用JDBC API连接到MySQL数据库之前，首先需要加载MySQL JDBC驱动程序。以下是加载MySQL JDBC驱动程序的代码：
`Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”);`
步骤2：建立JDBC数据库连接
在加载JDBC驱动程序之后，使用JDBC API创建连接到MySQL数据库。以下是连接到MySQL数据库的代码：
“`
Connection con=DriverManager.getConnection(
“jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase”,”root”,”password”);
“`
在上述代码中，“mydatabase”是MySQL数据库名称，“root”是用户名，“password”是密码。注意，如果要运行此代码，则需要安装并运行MySQL服务器。
步骤3：将数据存储到HDFS
一旦从MySQL数据库中提取数据，就可以使用HDFS API将其存储到Hadoop文件系统中。以下是一个在Hadoop文件系统中创建新文件并将数据写入文件的示例代码：
“`
Configuration conf = new Configuration();
Path filepath = new Path(“/myhdfsfile.txt”);
FileSystem fs = FileSystem.get(filepath.toUri(), conf);
FSDataOutputStream out = fs.create(filepath);
out.writeUTF(“This is my data”);
out.close();
“`
如果要将从MySQL数据库中检索的数据存储到Hadoop文件系统中，则需要将读取的数据写入FSDataOutputStream对象中，然后使用write（）方法将其写入Hadoop文件系统中。
HDFS API如何读取较大的数据？
HDFS API可以很好地处理大数据，因为它允许按块处理数据。将数据写入HDFS时，HDFS API将其分成块，并存储在不同的数据节点上。每个块的默认大小为64 MB，但可以通过更改Hadoop配置文件中的设置进行更改。这意味着我们可以使用单个读取调用在HDFS API中读取大文件。例如，在HDFS API中，可以像这样读取一个大小为1GB的文件：
“`
Configuration conf = new Configuration();
Path filepath = new Path(“/mylargehdfsfile.txt”);
FileSystem fs = FileSystem.get(filepath.toUri(), conf);
FSDataInputStream in = fs.open(filepath);
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead = 0;
while ((bytesRead = in.read(buffer)) != -1) {
// process the buffer here
}
“`
上述代码定义了一个Filesystem对象和一个FSDataInputStream对象，然后读取文件并按1KB缓冲区逐块处理数据。
结论
HDFS API是一个强大的工具，可用于从各种数据源自动读取数据，包括数据库。使用HDFS API读取数据库时，首先需要加载JDBC驱动程序，然后使用JDBC API连接到数据库并检索数据，最后使用HDFS API将数据存储到Hadoop文件系统中。同时，HDFS API可以很好地处理大数据，因此可以使用它来处理几GB或几TB的数据。在使用HDFS API读取数据库时，请注意验证数据类型和转换格式以确保数据能够正确地存储在Hadoop文件系统中。
相关问题拓展阅读：
HDFS笔记
1.Hadoop
分布式
文件系统。特点：性能高、效率高、速度快
2.可以在廉价的机器上运行的
可容错
文件系统。
当集群中有机器挂掉时，HDFS会自动将挂掉的机器上的任务分配给正常的机器，使任务继续保持正常工作。
2.HDFS处理更加容易。当对一个大型文件进行写操作时，如果将该文件整个写入一个节点，那么该节点的负载便会急剧增加，这样就丧失了分布式文件系统的意义。所以，应该利用HDFS将文件拆分成不同的块，然后将不同的块分配到不同的节点上去，此时，DFS就需要管理者确定文件如何进行拆分，以及每一个块应该分配到哪一个节点。对文件进行操作时，在单机情况下，首先需要知道文件被拆分成多少块，每一个块被放在了哪一个节点上，以及块之间的顺序(文件的粘连)。而HDFS的出现，使扒镇得分布式文件集群不再需要人进行管理，利用HDFS读取文件时，我们不需要关心文件如何拆分，分配，粘连。只用告诉HDFS文件的路径即可。
HDFS的指令类似于linux下的指令。
查看文件：hdfs dfs -ls /查询的文件目录
删除文件：hdfs dfs -rm r /删除的文件
创建文件夹：hdfs dfs -mkdir /文件夹名称
上传文件至HDFS：hdfs dfs -put 需要上传的文件 /上传的文件路径
为什么需要学习HDFS结构？
1.面试中，能够运用于所有分布式文件系统设计。
既然分布式系统下是多节点运行，那么节点之间是否通信？slave节点只接受来自master节点的命令，向master节点发送心跳指令，slave节点之间不会主动通信。
a.Master slaver 模式：
1.High consistency:一致性。当文件中的一个数据块写入slave节点时，当且仅当数据块被成功写入到所有备份的slave节点，slave节点向client反馈写入操作成功，否则，重传写入；
2.Simple design:易设计：不需要考虑子节点如何通信。只需要考虑主节点的工作；
3.单master节点不具有鲁棒性。
b.Peer peer 模式：
1.所有的读写操作均匀分布在每一个节点上，每一个节点的负载不会很高；
2.任意一个节点挂掉不会影响其他节点；
3.低一致性。没有数据的复制步骤。
2.更好的理解hadoop生态系统
a.master节点会传输数据吗？
不会，神孙master节点只接收client的请求，决定哪一个slave节点进行读写操作，然后，client直接与slave节点进行通信。如果数据从master节点传输，那么master节点就会成为影响数据传输的瓶颈。
b.slave节点如何存储数据？
整个大文件？小的文件块？。HDFS借鉴GFS的设计理念，以block为传输单位，将大文件拆春瞎粗分成一个一个小文件，而一个小文件就是block。block的大小可以由Configuration定义，默认大小是128M。
c.谁来决定将文件拆分成块？
master?slave?。两者都不是，由HDFS client决定将大文件拆分成block(块)。HDFS的目的是将所有的节点包装起来，可以理解成将所有的节点放在一个黑箱里，我们不需要知道黑箱里到底发生了什么，只需要告诉黑箱需要做什么工作，这里的HDFS client相当于HDFS与user通信的中间媒介。HDFS client相当于一个软件包(api)，可以存放在master或者slave或者额外的一个新节点上。
写入in memory失败(ACK出现问题)时，master会重新选择3个新的slave节点。
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