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在本章的前半部分，我们研究了两种可以将半结构化和二进制数据转换为HDFS的机制：开源HDFS File Slurper项目和Oozie，它们触发了数据入口工作流程。使用本地文件系统进行输入(以及输出)的挑战是，在集群上运行的map和reduce任务将无法访问特定服务器上的文件系统，将数据从HDFS移动到文件系统有三个广泛的选择：

• 在服务器(例如Web服务器)上托管agent，然后使用MapReduce将其写入。

• 在MapReduce中写入本地文件系统，然后在后处理步骤中触发远程服务器上的脚本以移动该数据。

• 在远程服务器上运行进程以直接从HDFS提取数据。

第三种选择是首选方法，因为最简单且最有效，因此这是本节的重点。我们将了解如何使用HDFS File Slurper自动将文件从HDFS移出到本地文件系统。

从HDFS导出文件的自动机制

假设有MapReduce用HDFS编写的文件，你想要将它们自动提取到本地文件系统。任何Hadoop工具都不支持此类功能，因此必须查看其他方法。

问题

自动将文件从HDFS移动到本地文件系统。

解决方案

HDFS文件Slurper可用于将文件从HDFS复制到本地文件系统。

讨论

这里的目标是使用HDFS File Slurper项目(https://github.com/alexholmes/ hdfs-file-slurper)来协助自动化。我们在前文详细介绍了HDFS File Slurper，请在继续使用此技术之前阅读该部分。

HDFS Slurper支持将数据从HDFS移动到本地目录，我们需要做的就是翻转源目录和目标目录，如Slurper配置文件以下所示：

你会注意到，HDFS中不仅有源目录，而且还有工作，完成和错误目录。这是因为需要能够在目录之间自动移动文件，而不会产生跨文件系统复制的昂贵开销。

总结

此时，你可能想知道如何触发Slurper来复制刚刚使用MapReduce作业编写的目录。当MapReduce作业成功完成时，它会在作业输出目录中创建一个名为_SUCCESS的文件。这似乎是启动输出进程将该内容复制到本地文件系统的完美触发器。事实证明，Oozie有一种机制可以在检测到这些Hadoop文件“成功”时触发工作流程，但这里的挑战是Oozie执行的任何工作都是在MapReduce中执行的，所以它不能用于执行直接转移。可以编写自己的脚本，轮询HDFS以查找已完成的目录，然后触发文件复制过程。如果源文件需要保持不变，那么文件复制过程可以是Slurper或简单的hadoop fs -get命令。

到此，关于“自动化HDFS数据复制机制的简单用法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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