在 HDInsight 中上传 Apache Hadoop 作业的数据

HDInsight 提供基于 Azure 存储和 Azure Data Lake Storage 的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。 此存储包括 Gen1 和 Gen2。 Azure 存储以及 Data Lake Storage Gen1 和 Data Lake Storage Gen2 设计为 HDFS 扩展。 它们通过启用 Hadoop 环境中的整套组件直接操作其管理的数据。 Azure 存储、Data Lake Storage Gen1 和 Data Lake Storage Gen2 是不同的文件系统。 系统已针对此类数据的存储和计算进行优化。 若要了解使用 Azure 存储的优点，请参阅将 Azure 存储与 HDInsight 配合使用。 另请参阅将 Data Lake Storage Gen2 与 HDInsight 配合使用。

先决条件

在开始下一步之前，请注意以下要求：

• 一个 Azure HDInsight 群集。 有关说明，请参阅 Azure HDInsight 入门。
• 了解以下文章：
  • 将 Azure 存储与 HDInsight 配合使用
  • 将 Data Lake Storage Gen2 与 HDInsight 配合使用

将数据上传到 Azure 存储

实用程序

Azure 提供以下实用工具用于操作 Azure 存储：

Hadoop 命令行

仅当数据已存在于群集头节点中时，才可以使用 Hadoop 命令行将数据存储到 Azure 存储 Blob。

若要使用 Hadoop 命令，必须先通过 SSH 或 PuTTY 连接到头节点。

连接之后，可以使用以下语法将文件上传到存储。

hadoop fs -copyFromLocal <localFilePath> <storageFilePath>

例如： hadoop fs -copyFromLocal data.txt /example/data/data.txt

由于 HDInsight 的默认文件系统在 Azure 存储中，因此 /example/data/data.txt 实际是在 Azure 存储中。 也可以将该文件表示为：

wasbs:///example/data/data.txt

或

wasbs://<ContainerName>@<StorageAccountName>.blob.core.chinacloudapi.cn/example/data/davinci.txt

若要查看可用于文件的其他 Hadoop 命令的列表，请参阅 https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html

图形客户端

还有一些应用程序可提供用于 Azure 存储的图形界面。 下表是其中一些应用程序的列表：

将 Azure 存储装载为本地驱动器

请参阅将 Azure 存储装载为本地驱动器。

使用服务上传

Azure 数据工厂

Azure 数据工厂服务是完全托管的服务，可将数据存储、处理及移动服务组合成自适应且可靠的简化数据生产管道。

Apache Sqoop

Sqoop 是一种专用于在 Hadoop 和关系数据库之间传输数据的工具。 可使用该工具从关系数据库管理系统 (RDBMS)（例如 SQL Server、MySQL 或 Oracle）中导入数据。 然后将其导入 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。 使用 MapReduce 或 Hive 在 Hadoop 中转换数据，然后将数据导回 RDBMS。

有关详细信息，请参阅将 Sqoop 与 HDInsight 配合使用。

开发 SDK

还可以使用 Azure SDK 通过以下编程语言来访问 Azure 存储：

• .NET
• Java
• Node.js
• PHP
• Python
• Ruby

有关安装 Azure SDK 的详细信息，请参阅 Azure 下载

后续步骤

现在，你已了解如何将数据导入 HDInsight，接下来请阅读以下文章了解如何执行分析：

• Azure HDInsight 入门
• 以编程方式提交 Apache Hadoop 作业
• 将 Apache Hive 和 HDInsight 配合使用