hadoop map-reduce中的文件并发操作

关于"Hadoop Map-Reduce 中的文件并发操作"，我会给您提供以下完整攻略：

1. 背景知识

在 Hadoop 的 Map-Reduce 程序中，文件是作为输入和输出的主要载体。而在实际的应用场景中，由于对大数据处理的需求，经常会存在多个任务同时对同一文件进行读/写操作的情况，这时候不可避免地会出现文件的并发访问问题。为了避免出现因为并发访问而导致的程序错误和数据不一致问题，需要我们学习 Hadoop Map-Reduce 中的文件并发操作。

2. Java 的输入输出流

在了解 Hadoop 中的文件并发操作之前，首先需要掌握 Java 的输入输出流相关知识，以便更好地理解 Hadoop 中的文件并发操作。

在 Java 中，输入输出流是对文件或者其它数据来源和目的地的抽象。Java 中提供了很多已经封装好的输入输出流类，比如 FileInputStream 、 FileOutputStream 、 PrintStream 、 BufferedReader 和 BufferedWriter 等。

• FileInputStream 和 FileOutputStream ：是 Java 最基本的输入输出流类，可用于对文件进行读写操作。

示例一：文件读取

FileInputStream fis = new FileInputStream("/path/to/file");
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    // 处理每行的数据
}
reader.close();

示例二：文件写入

FileOutputStream fos = new FileOutputStream("/path/to/file");
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fos));
writer.write("the content to write");
writer.newLine();
// ...
writer.close();

3. Hadoop 中的文件并发操作

了解了 Java 的输入输出流相关知识后，我们来看看 Hadoop 中的文件并发操作。

3.1. Hdfs API 中的文件并发操作

Hadoop 中的文件处理是通过 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或者本地文件系统（Local File System）来实现的。其中，HDFS 提供了一系列 Java API 来操作文件，比如 FSDataInputStream 和 FSDataOutputStream 。

FSDataInputStream 类提供了用于读取 HDFS 文件的方法，而 FSDataOutputStream 类则提供了用于写 HDFS 文件的方法。

示例三：HDFS 文件并发读取

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("/path/to/file");
FSDataInputStream in = fs.open(path);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    // 处理每行的数据
}
reader.close();
in.close();
fs.close();

示例四：HDFS 文件并发写入

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("/path/to/file");
FSDataOutputStream out = fs.create(path);
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out));
writer.write("the content to write");
writer.newLine();
// ...
writer.close();
out.close();
fs.close();

3.2. FileContext API 中的文件并发操作

除了 Hdfs API 外，Hadoop 还提供了 FileContext API 来操作文件。FileContext API 是一种建立在 AbstractFileSystem API 之上的抽象层，可以通过它来操作 HDFS、LocalFS 以及其他的文件系统。

FileSystem API 和 FileContext API 的不同之处在于，前者只能操作 HDFS 和 LocalFS 两种文件系统，而 FileContext API 则可以操作任意类型的文件系统。

示例五：FileContext API 中的并发读取

Configuration conf = new Configuration();
FileContext fc = FileContext.getFileContext(conf);
Path path = new Path("/path/to/file");
FSDataInputStream in = fc.open(path);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    // 处理每行的数据
}
reader.close();
in.close();
fc.close();

示例六：FileContext API 中的并发写入

Configuration conf = new Configuration();
FileContext fc = FileContext.getFileContext(conf);
Path path = new Path("/path/to/file");
FSDataOutputStream out = fc.create(path);
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out));
writer.write("the content to write");
writer.newLine();
// ...
writer.close();
out.close();
fc.close();

4. 总结

以上就是关于 Hadoop Map-Reduce 中的文件并发操作的完整攻略。在实际应用中，我们需要根据具体的需求和场景来选择适合的操作方式。同时，不管使用哪种操作方式，为了保证文件的并发访问安全，一定要遵循文件锁、同步等并发编程的基本原则。