HDFS编程实践

1、利用Shell命令与HDFS进行交互

Hadoop支持很多Shell命令，其中fs是HDFS最常用的命令，利用fs可以查看HDFS文件系统的目录结构、上传和下载数据、创建文件等。

注意，实际上有三种shell命令方式。

• hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
• hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
• hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统

我们可以在终端输入如下命令，查看fs总共支持了哪些命令

hadoop@hadoop-master:~$ hadoop fs
Usage: hadoop fs [generic options]
	[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
	[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
	[-checksum <src> ...]
	[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
	[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
	[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
	[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t <thread count>] <localsrc> ... <dst>]
	[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
	[-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] [-e] <path> ...]
	[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]
	[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
	[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
	[-df [-h] [<path> ...]]
	[-du [-s] [-h] [-v] [-x] <path> ...]
	[-expunge]
	[-find <path> ... <expression> ...]
	[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
	[-getfacl [-R] <path>]
	[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
	[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
	[-head <file>]
	[-help [cmd ...]]
	[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]]
	[-mkdir [-p] <path> ...]
	[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
	[-moveToLocal <src> <localdst>]
	[-mv <src> ... <dst>]
	[-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
	[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
	[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...]
	[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
	[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
	[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
	[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
	[-stat [format] <path> ...]
	[-tail [-f] [-s <sleep interval>] <file>]
	[-test -[defsz] <path>]
	[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
	[-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...]
	[-touchz <path> ...]
	[-truncate [-w] <length> <path> ...]
	[-usage [cmd ...]]

在终端输入如下命令，可以查看具体某个命令的作用

例如：我们查看put命令如何使用，可以输入如下命令

hadoop@hadoop-master:~$ hadoop fs -help put
-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst> :
  Copy files from the local file system into fs. Copying fails if the file already
  exists, unless the -f flag is given.
  Flags:
                                                                       
  -p  Preserves access and modification times, ownership and the mode. 
  -f  Overwrites the destination if it already exists.                 
  -l  Allow DataNode to lazily persist the file to disk. Forces        
         replication factor of 1. This flag will result in reduced
         durability. Use with care.
                                                        
  -d  Skip creation of temporary file(<dst>._COPYING_).

1.1 目录操作

需要注意的是，Hadoop系统安装好以后，第一次使用HDFS时，需要首先在HDFS中创建用户目录。本教程全部采用hadoop用户登录Linux系统，因此，需要在HDFS中为hadoop用户创建一个用户目录，命令如下：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

该命令中表示在HDFS中创建一个“/user/hadoop”目录，“–mkdir”是创建目录的操作，“-p”表示如果是多级目录，则父目录和子目录一起创建，这里“/user/hadoop”就是一个多级目录，因此必须使用参数“-p”，否则会出错。
“/user/hadoop”目录就成为hadoop用户对应的用户目录，可以使用如下命令显示HDFS中与当前用户hadoop对应的用户目录下的内容：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls .

该命令中，“-ls”表示列出HDFS某个目录下的所有内容，“.”表示HDFS中的当前用户目录，也就是“/user/hadoop”目录，因此，上面的命令和下面的命令是等价的：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls /user/hadoop

如果要列出HDFS上的所有目录，可以使用如下命令：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls

下面，可以使用如下命令创建一个input目录：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -mkdir input

在创建个input目录时，采用了相对路径形式，实际上，这个input目录创建成功以后，它在HDFS中的完整路径是“/user/hadoop/input”。如果要在HDFS的根目录下创建一个名称为input的目录，则需要使用如下命令：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -mkdir /input

可以使用rm命令删除一个目录，比如，可以使用如下命令删除刚才在HDFS中创建的“/input”目录（不是“/user/hadoop/input”目录）：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -rm -r /input

上面命令中，“-r”参数表示如果删除“/input”目录及其子目录下的所有内容，如果要删除的一个目录包含了子目录，则必须使用“-r”参数，否则会执行失败。

1.2 文件操作

在实际应用中，经常需要从本地文件系统向HDFS中上传文件，或者把HDFS中的文件下载到本地文件系统中。

首先，使用vim编辑器，在本地Linux文件系统的“/home/hadoop/”目录下创建一个文件myLocalFile.txt，里面可以随意输入一些单词，比如，输入如下三行：

hadoop@hadoop-master:~$ vim myLocalFile.txt
hadoop@hadoop-master:~$ cat myLocalFile.txt
Hadoop
Spark
XMU DBLAB

然后，可以使用如下命令把本地文件系统的“/home/hadoop/myLocalFile.txt”上传到HDFS中的当前用户目录的input目录下，也就是上传到HDFS的“/user/hadoop/input/”目录下：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -put /home/hadoop/myLocalFile.txt input

可以使用ls命令查看一下文件是否成功上传到HDFS中，具体如下：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls input/

该命令执行后会显示类似如下的信息：

Found 1 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         23 2022-04-18 10:09 input/myLocalFile.txt

下面使用如下命令查看HDFS中的myLocalFile.txt这个文件的内容：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -cat input/myLocalFile.txt
Hadoop
Spark
XMU DBLAB

下面把HDFS中的myLocalFile.txt文件下载到本地文件系统中的“/home/hadoop/下载/”这个目录下，命令如下：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -get input/myLocalFile.txt /home/hadoop/

可以使用如下命令，到本地文件系统查看下载下来的文件myLocalFile.txt：

hadoop@hadoop-master:~$ ls /home/hadoop/
myLocalFile.txt

最后，了解一下如何把文件从HDFS中的一个目录拷贝到HDFS中的另外一个目录。比如，如果要把HDFS的“/user/hadoop/input/myLocalFile.txt”文件，拷贝到HDFS的另外一个目录“/input”中（注意，这个input目录位于HDFS根目录下），可以使用如下命令：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -cp input/myLocalFile.txt /input

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls /input
Found 1 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         23 2022-04-18 10:31 /input/myLocalFile.txt

2、利用Web界面管理HDFS

打开Linux自带的Firefox浏览器，点击此链接HDFS的Web界面，即可看到HDFS的web管理界面。WEB界面的访问地址是http://localhost:9870。

3、利用Java API与HDFS进行交互

Hadoop不同的文件系统之间通过调用Java API进行交互，上面介绍的Shell命令，本质上就是Java API的应用。下面提供了Hadoop官方的Hadoop API文档，想要深入学习Hadoop，可以访问如下网站，查看各个API的功能。

Hadoop API文档

利用Java API进行交互，需要利用软件Eclipse编写Java程序。

3.1 在Ubuntu中安装Eclipse

Eclipse是常用的程序开发工具，本教程很多程序代码都是使用Eclipse开发调试，因此，需要在Linux系统中安装Eclipse。可以到Eclipse官网（https://www.eclipse.org/downloads/）下载安装包。

下面执行如下命令对文件进行解压缩：

hadoop@hadoop-master:~$ sudo tar -xf eclipse-4.7.0-linux.gtk.x86_64.tar.gz -C /usr/local/

设置环境软连接

hadoop@hadoop-master:~$ sudo mkdir -p /usr/local/eclipse/jre/bin/
hadoop@hadoop-master:~$ sudo ln -s /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162/bin/java /usr/local/eclipse/jre/bin/

然后，执行如下命令启动Eclipse：

hadoop@hadoop-master:~$ cd /usr/local/eclipse/
hadoop@hadoop-master:/usr/local/eclipse$ ./eclipse

这时，就可以看到Eclipse的启动界面了。

3.2 使用Eclipse开发调试HDFS Java程序

Hadoop采用Java语言开发的，提供了Java API与HDFS进行交互。上面介绍的Shell命令，在执行时实际上会被系统转换成Java API调用。Hadoop官方网站提供了完整的Hadoop API文档，想要深入学习Hadoop编程，可以访问Hadoop官网查看各个API的功能和用法。本教程只介绍基础的HDFS编程。

为了提高程序编写和调试效率，本教程采用Eclipse工具编写Java程序。

现在要执行的任务是：假设在目录“hdfs://localhost:9000/user/hadoop”下面有几个文件，分别是file1.txt、file2.txt、file3.txt、file4.abc和file5.abc，这里需要从该目录中过滤出所有后缀名不为“.abc”的文件，对过滤之后的文件进行读取，并将这些文件的内容合并到文件“hdfs://localhost:9000/user/hadoop/merge.txt”中。

3.2.1 在Eclipse中创建项目

启动Eclipse。当Eclipse启动以后，会弹出如下图所示界面，提示设置工作空间（workspace）。

可以直接采用默认的设置/home/hadoop/workspace，点击launch按钮。可以看出，由于当前是采用hadoop用户登录了Linux系统，因此，默认的工作空间目录位于hadoop用户目录/home/hadoop下。

Eclipse启动以后，会呈现如下图所示的界面。

选择“File–>New–>Java Project”菜单，开始创建一个Java工程，会弹出如下图所示界面。

在Project name后面输入工程名称HDFSExample，选中Use default location，让这个Java工程的所有文件都保存到/home/hadoop/workspace/HDFSExample目录下。在“JRE”这个选项卡中，可以选择当前的Linux系统中已经安装好的JDK，比如jdk1.8.0_162。然后，点击界面底部的Next>按钮，进入下一步的设置。

3.2.2 为项目添加需要用到的JAR包

进入下一步的设置以后，会弹出如下图所示界面。

需要在这个界面中加载该Java工程所需要用到的JAR包，这些JAR包中包含了可以访问HDFS的Java API。这些JAR包都位于Linux系统的Hadoop安装目录下，对于本教程而言，就是在/usr/local/hadoop/share/hadoop目录下。点击界面中的“Libraries”选项卡，然后，点击界面右侧的Add External JARs…按钮，会弹出如下图所示界面。

在该界面中，上面的一排目录按钮（即usr、local、hadoop、share、hadoop和common），当点击某个目录按钮时，就会在下面列出该目录的内容。
为了编写一个能够与HDFS交互的Java应用程序，一般需要向Java工程中添加以下JAR包：

• /usr/local/hadoop/share/hadoop/common目录下的所有JAR包，包括hadoop-common-3.1.3.jar、hadoop-common-3.1.3-tests.jar、haoop-nfs-3.1.3.jar和haoop-kms-3.1.3.jar，注意，不包括目录jdiff、lib、sources和webapps；
• /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib目录下的所有JAR包；
• /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs目录下的所有JAR包，注意，不包括目录jdiff、lib、sources和webapps；
• /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib目录下的所有JAR包。
  比如，如果要把/usr/local/hadoop/share/hadoop/common目录下的hadoop-common-3.1.3.jar、hadoop-common-3.1.3-tests.jar、haoop-nfs-3.1.3.jar和haoop-kms-3.1.3.jar添加到当前的Java工程中，可以在界面中点击目录按钮，进入到common目录，然后，界面会显示出common目录下的所有内容（如下图所示）。

请在界面中用鼠标点击选中hadoop-common-3.1.3.jar、hadoop-common-3.1.3-tests.jar、haoop-nfs-3.1.3.jar和haoop-kms-3.1.3.jar（不要选中目录jdiff、lib、sources和webapps），然后点击界面右下角的“确定”按钮，就可以把这两个JAR包增加到当前Java工程中，出现的界面如下图所示。

从这个界面中可以看出，hadoop-common-3.1.3.jar、hadoop-common-3.1.3-tests.jar、haoop-nfs-3.1.3.jar和haoop-kms-3.1.3.jar已经被添加到当前Java工程中。然后，按照类似的操作方法，可以再次点击Add External JARs…按钮，把剩余的其他JAR包都添加进来。需要注意的是，当需要选中某个目录下的所有JAR包时，可以使用Ctrl+A组合键进行全选操作。全部添加完毕以后，就可以点击界面右下角的Finish按钮，完成Java工程HDFSExample的创建。

3.2.3 编写Java应用程序

下面编写一个Java应用程序。

请在Eclipse工作界面左侧的Package Explorer面板中（如下图所示），找到刚才创建好的工程名称HDFSExample，然后在该工程名称上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择New–>Class菜单。

选择New–>Class菜单以后会出现如下图所示界面。

在该界面中，只需要在Name后面输入新建的Java类文件的名称，这里采用名称MergeFile，其他都可以采用默认设置，然后，点击界面右下角Finish按钮，出现如下图所示界面。

可以看出，Eclipse自动创建了一个名为“MergeFile.java”的源代码文件，请在该文件中输入以下代码：

import java.io.IOException;
import java.io.PrintStream;
import java.net.URI;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
 
/**
 * 过滤掉文件名满足特定条件的文件 
 */
class MyPathFilter implements PathFilter {
     String reg = null; 
     MyPathFilter(String reg) {
          this.reg = reg;
     }
     public boolean accept(Path path) {
        if (!(path.toString().matches(reg)))
            return true;
        return false;
    }
}
/***
 * 利用FSDataOutputStream和FSDataInputStream合并HDFS中的文件
 */
public class MergeFile {
    Path inputPath = null; //待合并的文件所在的目录的路径
    Path outputPath = null; //输出文件的路径
    public MergeFile(String input, String output) {
        this.inputPath = new Path(input);
        this.outputPath = new Path(output);
    }
    public void doMerge() throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
          conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
        FileSystem fsSource = FileSystem.get(URI.create(inputPath.toString()), conf);
        FileSystem fsDst = FileSystem.get(URI.create(outputPath.toString()), conf);
                //下面过滤掉输入目录中后缀为.abc的文件
        FileStatus[] sourceStatus = fsSource.listStatus(inputPath,
                new MyPathFilter(".*\\.abc")); 
        FSDataOutputStream fsdos = fsDst.create(outputPath);
        PrintStream ps = new PrintStream(System.out);
        //下面分别读取过滤之后的每个文件的内容，并输出到同一个文件中
        for (FileStatus sta : sourceStatus) {
            //下面打印后缀不为.abc的文件的路径、文件大小
            System.out.print("路径：" + sta.getPath() + "    文件大小：" + sta.getLen()
                    + "   权限：" + sta.getPermission() + "   内容：");
            FSDataInputStream fsdis = fsSource.open(sta.getPath());
            byte[] data = new byte[1024];
            int read = -1;
 
            while ((read = fsdis.read(data)) > 0) {
                ps.write(data, 0, read);
                fsdos.write(data, 0, read);
            }
            fsdis.close();          
        }
        ps.close();
        fsdos.close();
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        MergeFile merge = new MergeFile(
                "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/",
                "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/merge.txt");
        merge.doMerge();
    }
}

3.2.4 编译运行程序

在开始编译运行程序之前，请一定确保Hadoop已经启动运行，如果还没有启动，需要打开一个Linux终端，输入以下命令启动Hadoop：

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh

然后，要确保HDFS的“/user/hadoop”目录下已经存在file1.txt、file2.txt、file3.txt、file4.abc和file5.abc，每个文件里面有内容。这里，假设文件内容如下：

file1.txt的内容是： this is file1.txt
file2.txt的内容是： this is file2.txt
file3.txt的内容是： this is file3.txt
file4.abc的内容是： this is file4.abc
file5.abc的内容是： this is file5.abc

现在就可以编译运行上面编写的代码。可以直接点击Eclipse工作界面上部的运行程序的快捷按钮，当把鼠标移动到该按钮上时，在弹出的菜单中选择Run As，继续在弹出来的菜单中选择Java Application，如下图所示。

然后，会弹出如下图所示界面。

在该界面中，点击界面右下角的OK按钮，开始运行程序。程序运行结束后，会在底部的Console面板中显示运行结果信息（如下图所示）。同时，Console面板中还会显示一些类似log4j:WARN…的警告信息，可以不用理会。

如果程序运行成功，这时，可以到HDFS中查看生成的merge.txt文件，比如，可以在Linux终端中执行如下命令：

hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -ls .
hadoop@hadoop-master:~$ hdfs dfs -cat merge.txt
this is file1.txt
this is file2.txt
this is file3.txt

3.2.5 应用程序的部署

下面介绍如何把Java应用程序生成JAR包，部署到Hadoop平台上运行。首先，在Hadoop安装目录下新建一个名称为myapp的目录，用来存放我们自己编写的Hadoop应用程序，可以在Linux的终端中执行如下命令：

hadoop@hadoop-master:~$ cd /usr/local/hadoop
hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ sudo mkdir myapp

然后，请在Eclipse工作界面左侧的Package Explorer面板中，在工程名称HDFSExample上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择Export，如下图所示。

然后，会弹出如下图所示界面。

在该界面中，选择Runnable JAR file，然后，点击Next>按钮，弹出如下图所示界面。

在该界面中，Launch configuration用于设置生成的JAR包被部署启动时运行的主类，需要在下拉列表中选择刚才配置的类MergeFile-HDFSExample。在Export destination中需要设置JAR包要输出保存到哪个目录，比如，这里设置为/usr/local/hadoop/myapp/HDFSExample.jar。在Library handling下面选择Extract required libraries into generated JAR。然后，点击Finish按钮，会出现如下图所示界面。

可以忽略该界面的信息，直接点击界面右下角的OK按钮，启动打包过程。打包过程结束后，会出现一个警告信息界面，如下图所示。

可以忽略该界面的信息，直接点击界面右下角的OK按钮。至此，已经顺利把HDFSExample工程打包生成了HDFSExample.jar。可以到Linux系统中查看一下生成的HDFSExample.jar文件，可以在Linux的终端中执行如下命令：

hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ ll /usr/local/hadoop/myapp/
总用量 56332
drwxr-xr-x  2 root root     4096  4月 18 16:13 ./
drwxr-xr-x 12 root root     4096  4月 18 16:03 ../
-rw-r--r--  1 root root 57673000  4月 18 16:13 HDFSExample.jar

可以看到，/usr/local/hadoop/myapp目录下已经存在一个HDFSExample.jar文件。

由于之前已经运行过一次程序，已经生成了merge.txt，因此，需要首先执行如下命令删除该文件：

hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -rm -r merge.txt

现在，就可以在Linux系统中，使用hadoop jar命令运行程序，命令如下：

hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ hadoop jar ./myapp/HDFSExample.jar

上面程序执行结束以后，可以到HDFS中查看生成的merge.txt文件，比如，可以在Linux终端中执行如下命令：

hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -ls .
Found 8 items
......
merge.txt
drwxrwxrwx   - hadoop supergroup          0 2022-04-14 19:38 
......

hadoop@hadoop-master:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat merge.txt
this is file1.txt
this is file2.txt
this is file3.txt

4、附录：自己练习用的代码文件

下面给出几个代码文件，供读者自己练习。

4.1 写入文件

        import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
        import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
        import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
        import org.apache.hadoop.fs.Path;
 
        public class Chapter3 {    
                public static void main(String[] args) { 
                        try {
                                Configuration conf = new Configuration();  
                                conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                byte[] buff = "Hello world".getBytes(); // 要写入的内容
                                String filename = "test"; //要写入的文件名
                                FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(filename));
                                os.write(buff,0,buff.length);
                                System.out.println("Create:"+ filename);
                                os.close();
                                fs.close();
                        } catch (Exception e) {  
                                e.printStackTrace();  
                        }  
                }  
        }

4.2 判断文件是否存在

        import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
        import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
        import org.apache.hadoop.fs.Path;
 
        public class Chapter3 {
                public static void main(String[] args) {
                            try {
                                    String filename = "test";
 
                                    Configuration conf = new Configuration();
                                    conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                    conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                    if(fs.exists(new Path(filename))){
                                            System.out.println("文件存在");
                                    }else{
                                            System.out.println("文件不存在");
                                    }
                                    fs.close();
                        } catch (Exception e) {
                                e.printStackTrace();
                        }
                }
        } 

4.3 读取文件

        import java.io.BufferedReader;
        import java.io.InputStreamReader;
 
        import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
        import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
        import org.apache.hadoop.fs.Path;
        import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
 
        public class Chapter3 {
                public static void main(String[] args) {
                        try {
                                Configuration conf = new Configuration();
                                conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");
                                conf.set("fs.hdfs.impl","org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
                                FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
                                Path file = new Path("test"); 
                                FSDataInputStream getIt = fs.open(file);
                                BufferedReader d = new BufferedReader(new InputStreamReader(getIt));
                                String content = d.readLine(); //读取文件一行
                                System.out.println(content);
                                d.close(); //关闭文件
                                fs.close(); //关闭hdfs
                        } catch (Exception e) {
                                e.printStackTrace();
                        }
                }
        }

本文参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2460-2/