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年工业物联网白皮书（完整版）资料
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工业物联网白皮书（2021）
目前，物联网进入与传统产业深度融合发展的崭新阶段，工业制造领域的转型升级成为工业物联网发展的重要驱动力，世界各国纷纷发布相关的战略举措，抢占新一轮发展战略机遇。值此工业物联网的关键发展时期，《工业物联网白皮书（2021）》重点围绕工业物联网的发展背景、内涵本质、技术现状、标准现状以及产业应用等方面展开论述。

《工业物联网白皮书（2021）》对工业物联网的定位是：工业物联网是支撑智能制造的一套使能技术体系。依据物联网的相关定义及在工业制造领域中应用现状的深入研究，本白皮书尝试地给出工业物联网的定义：工业物联网是通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。工业物联网表现出六大典型特征：智能感知、泛在连通、精准控制、数字建模、实时分析和迭代优化。

《工业物联网白皮书（2021）》目录
一、工业物联网的发展背景
（一）工业物联网的发展现状
（二）工业物联网的发展需求

工业物联网的发展意义
二、工业物联网的内涵
（一）工业物联网的本质
（二）工业物联网的阶段
（三）工业物联网的价值

三、工业物联网的技术现状
（一）工业物联网的参考体系架构
（二）工业物联网的技术体系
（三）工业物联网的技术趋势

四、工业物联网的产业现状
（一）工业物联网的终端产业现状
（二）工业物联网的平台产业现状

五、工业物联网的标准现状
（一）国内外已开展的物联网标准化工作
（二）国内外已开展的工业物联网标准化工作
（三）有待解决的工业物联网标准化问题

六、工业物联网的应用
（一）服务模式创新：基于机床物联网的租赁应用
（二）金融领域创新：基于工业物联网的新保险模式
（三）生产工艺优化：实现对轧辊磨削的全程自动控制
（四）智能物流应用：基于工业物联网的物流自动化

C、千兆以太网 D、万兆以太网

case t=space(1)

【答案】C
numspace=numspace+1

8. 在数据库设计中，将E-R图转换为关系模式是在________阶段。
ENDFOR

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
ENDFOR
numn=numn+1

【答案】B

《物联网数据处理》

实 验 指 导 书

实验一：熟悉常用的Linux操作（2学时）

一、实验目的与要求
1、熟悉安装和配置Linux。
2、熟悉常用的Linux操作。
6、总结在调试过程中的错误。
二、实验类型
验证型
三、实验原理及说明
通过实际操作，使学生对Linux的使用有一个更深刻的理解；熟悉Linux的开发环境及程序结构。
四、实验仪器
安装操作系统：Linux
五、实验内容和步骤
熟悉常用的Linux操作
请按要求上机实践如下linux基本命令。
cd命令：切换目录
（1）切换到目录 /usr/local
（2）去到目前的上层目录
（3）回到自己的主文件夹
ls命令：查看文件与目录
（4）查看目录/usr下所有的文件
mkdir命令：新建新目录
（5）进入/tmp目录，创建一个名为a的目录,并查看有多少目录存在
（6）创建目录a1/a2/a3/a4
rmdir命令：删除空的目录
（7）将上例创建的目录a（/tmp下面）删除
（8）删除目录a1/a2/a3/a4，查看有多少目录存在
cp命令：复制文件或目录
（9）将主文件夹下的.bashrc复制到/usr下，命名为bashrc1
（10）在/tmp下新建目录test，再复制这个目录内容到/usr
mv命令：移动文件与目录，或更名
（11）将上例文件bashrc1移动到目录/usr/test
（12）将上例test目录重命名为test2
rm命令：移除文件或目录
（13）将上例复制的bashrc1文件删除
（14）rm -rf 将上例的test2目录删除
cat命令：查看文件内容
（15）查看主文件夹下的.bashrc文件内容
tac命令：反向列示
（16）反向查看主文件夹下.bashrc文件内容
more命令：一页一页翻动查看
（17）翻页查看主文件夹下.bashrc文件内容
head命令：取出前面几行
（18）查看主文件夹下.bashrc文件内容前20行
（19）查看主文件夹下.bashrc文件内容，后面50行不显示，只显示前面几行
tail命令：取出后面几行
（20）查看主文件夹下.bashrc文件内容最后20行
（21） 查看主文件夹下.bashrc文件内容，只列出50行以后的数据
touch命令：修改文件时间或创建新文件
（22）在/tmp下创建一个空文件hello并查看时间
（23）修改hello文件，将日期调整为5天前
chown命令：修改文件所有者权限
（24）将hello文件所有者改为root帐号，并查看属性
find命令：文件查找
（25）找出主文件夹下文件名为.bashrc的文件
tar命令：压缩命令

（27）解压缩到/tmp目录
grep命令：查找字符串
（28）从～/.bashrc文件中查找字符串'examples'

（29）配置Java环境变量，在～/.bashrc中设置
（30）查看JAVA_HOME变量的值

六、注意事项
命令的名称。
七、预习与思考题
1、Linux 操作系统的安装和使用
2、常用的命令
实验二：安装Hadoop开发环境（2学时）
一、实验目的与要求
1.掌握Linux虚拟机安装方法或者双操作系统安装方法。Hadoop在Linux操作系统上运行可以发挥最佳性能，鉴于目前很多读者可能正在使用Windows操作系统，因此，为了完成本书的后续实验，这里有必要通过本实验让读者掌握在Windows操作系统上搭建Linux虚拟机的方法，以及安装双操作系统的方法（同时安装Windows和Linux系统，电脑开机时，可以选择登录哪个系统）。
2.掌握Hadoop的伪分布式安装方法。很多读者并不具备集群环境，需要在一台机器上模拟一个小的集群，因此，需要通过本实验让读者掌握在单机上进行Hadoop的伪分布式安装方法。
二、实验类型
综合型
三、实验原理及说明
通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。
四、实验仪器
操作系统：Windows系统或者Ubuntu（推荐）。
虚拟机软件：推荐使用的开源虚拟机软件为VirtualBox 。VirtualBox是一款功能强大的免费虚拟机软件，它不仅具有丰富的特色，而且性能也很优异，简单易用，可虚拟的系统包括Windows、Mac OS X、Linux、OpenBSD、Solaris、IBM OS2甚至Android 4.0系统等操作系统。读者可以在Windows系统上安装VirtualBox软件，然后在VirtualBox上安装并且运行Linux操作系统。本次实验默认的Linux发行版为Ubuntu14.04。
五、实验内容和步骤
共享文件夹设置
virtualbox中ubuntu和windows共享文件夹设置

先关闭ubuntu，在virtualbox“设置”中找到“共享文件夹”，点击进入，点击右边添加目录按钮，添加windows中要共享的目录，取一个名。比如我在D盘建一个名为share的文件夹，如下图：

重启ubuntu，在ubuntu系统最上端“设备”中找到“共享文件夹”，点击进入，点击右边添加目录按钮，添加第二步操作的共享目录，如

进入虚拟Ubuntu，在命令行终端下输入：
sudo mkdir /mnt/shared
sudo mount -t vboxsf share /mnt/shared
其中"share"是之前创建的共享文件夹的名字。OK，现在Ubuntu和主机可以互传文件了。

要想自动挂载的话，可以在/etc/fstab中添加一项
share /mnt/shared vboxsf rw,gid=100,uid=1000,auto 0 0
Java安装
第一步 获取安装包。到oracle官方去下载jdk安装包，选择版本时注意选择自己的系统的版本。

第二步：解压安装

cd /usr/lib/jvm

第三步：修改环境变量
vi ~/.bashrc
添加：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-sun
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
保存退出，输入以下命令使之立即生效。
source ~/.bashrc
第四步：配置默认JDK版本由于ubuntu中可能会有默认的JDK，如openjdk，所以，为了将我们安装的JDK设置为默认JDK版本，还要进行如下工作。
执行代码:
sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 300
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javac 300
sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/jar 300
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javah 300
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javap javap /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javap 300
执行代码：
sudo update-alternatives --config java
系统会列出各种JDK版本，如下所示：
baidu@baidu:~$ sudo update-alternatives --config java
有 3 个候选项可用于替换 java (提供 /usr/bin/java)。
选择 路径 优先级 状态
----------------------------------------------------------
* 0 /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java 1061 自动模式
1 /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java 1061 手动模式
2 /usr/lib/jvm/java-6-sun/jre/bin/java 63 手动模式
3 /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 300 手动模式
要维持当前值[*]请按回车键，或者键入选择的编号：3
update-alternatives: 使用 /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 来提供 /usr/bin/java (java)，于 手动模式 中。
第五步：测试
baidu@baidu:~$ java -version

Java HotSpot(TM) Server VM (build 21.0-b17, mixed mode)

Hadoop安装
1、创建hadoop用户
安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。
首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :
sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash
接着使用如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提示输入两次密码：
sudo passwd hadoop
可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题：
sudo adduser hadoop sudo
最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。
2. 安装SSH、配置SSH无密码登陆
集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

安装后，可以使用如下命令登陆本机：
ssh localhost
利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：
$exit # 退出刚才的 ssh localhost
$cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
$ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就可以
$cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权

$cd /usr/local/

$sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限

$cd /usr/local/hadoop
$./bin/hadoop version
六、注意事项

七、预习与思考题
1、在Linux环境下完成伪分布式环境的搭建，并运行Hadoop自带的WordCount实例检测是否运行正常。

实验三：熟悉Hadoop平台（2学时）

一、实验目的与要求
1、理解 Hadoop平台运行原理。
2、熟悉Hadoop的操作
二、实验类型
设计型
三、实验原理及说明
通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。
四、实验仪器
安装Ubuntu系统的计算机若干台
五、实验内容和步骤
1. Hadoop单机配置(非分布式)
Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。
Hadoop 附带了丰富的例子（运行 . 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次

注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

2. Hadoop伪分布式配置
Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。
修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的

修改为下面配置：

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

Hadoop配置文件说明
Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。

配置完成后，执行 NameNode 的格式化:

成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。

如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好，请先设置好 JAVA_HOME 变量，否则后面的过程都是进行不下去的。
接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

若出现如下SSH提示，输入yes即可。

启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。
启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname
如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况，如下图所示：

这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA_HOME 变量一样，其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录）：

保存后，务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。
启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

成功启动后，可以访问 Web 界面 ://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

六、注意事项
熟悉Hadoop的配置文件。
七、预习与思考题
单机版与伪分布式的配置。

实验四：Hadoop初级实践（2学时）

一、实验目的与要求
1、理解 Hadoop平台运行原理。
2、熟悉wordcount程序。
二、实验类型
设计型
三、实验原理及说明
通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。
四、实验仪器
安装Ubuntu系统的计算机若干台
五、实验内容和步骤
单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello World"，该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到。单词计数主要完成功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。以"hadoop"用户登录Hadoop服务器。

1. 创建本地的示例数据文件：

并在这个目录下创建2个文件分别命名为【myTest1.txt】和【myTest2.txt】或者你想要的任何文件名。
分别在这2个文件中输入下列示例语句：

2. 在HDFS上创建输入文件夹
调出终端，输入下面指令：
$cd /usr/local/hadoop
$./bin/hadoop fs -mkdir hdfsInput

执行这个命令时可能会提示类似安全的问题，如果提示了，请使用

$./bin/hadoop dfsadmin -safemode leave

来退出安全模式。

当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入 安全模式。
3. 上传本地file中文件到集群的hdfsInput目录下

在终端依次输入下面指令：

$./bin/hadoop fs -put file/myTest*.txt hdfsInput

4. 运行例子：

在终端输入下面指令：

$./bin/hadoop

$./bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput

应该出现下面结果：

Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序，并自动获得Hadoop的配置，同时把类的路径（及其依赖关系）加入到Hadoop的库中。以上就是Hadoop Job的运行记录，从这里可以看到，这个Job被赋予了一个ID号：job_2_0002，而且得知输入文件有两个（Total input paths to process : 2），同时还可以了解map的输入输出记录（record数及字节数），以及reduce输入输出记录。

查看HDFS上hdfsOutput目录内容：

在终端输入下面指令：

bin/hadoop fs -ls hdfsOutput

从上图中知道生成了三个文件，我们的结果在"part-r-00000"中。

使用下面指令查看结果输出文件内容

bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000

输出目录日志以及输入目录中的文件是永久存在的，如果不删除的话，如果出现结果不一致，请参考这个因素。

六、注意事项
熟悉Hadoop常用的命令。
七、预习与思考题
Hadoop的执行过程。

实验五：熟悉常用的HDFS操作（2学时）

一、实验目的与要求
1、理解 Hadoop平台运行原理。
2、熟悉HDFS系统
二、实验类型
设计型
三、实验原理及说明
通过实际操作，使学生对Hadoop的使用有一个更深刻的理解；熟悉Hadoop的开发环境及程序结构。
四、实验仪器
安装Ubuntu系统的计算机若干台
五、实验内容和步骤
1. 编写简单shell脚步
1. 使用gedit等任意文本编辑工具，都可以编写shell脚本。使用“gedit test.sh”在当前目录下，创建一个测试shell脚本。shell脚本的后缀习惯性写成“.sh”。

1. 2
shell脚本的开始需要声明此脚本使用什么程序解析执行，首行为“#!/bin/sh ”，标明使用bash解析器解析当前shell脚本。

2. 3
完成所有语言都有的入门级显示效果，使用shell脚本打印hello world，第二行为“echo ‘Hello World！’”。

3. 4
由于新建的shell脚本没有执行权限，首先使用“chmod 755 test.sh”对shell脚本添加执行权限。

4. 5
使用“./test.sh”命令执行新建的shell脚本。

5. 6
看看自己编写第一个shell脚本执行的结果吧。

2. 利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
（1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件；

先到Hadoop主文件夹cd /usr/local/hadoop

启动Hadoop服务sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

创建两个任意文本文件用于实验echo "hello world" > local.txt
echo "hello hadoop" >text.txt

检查文件是否存在hadoop fs -test -e text.txt
echo $?

上传本地文件到HDFS系统(上传之后再执行一遍上一步,如果是第一次做HDFS操作第一次做这一步会出错，可以直接做一次hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt就能解决)hadoop fs -put text.txt

追加到文件末尾的指令hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt

查看HDFS文件的内容hadoop fs -cat text.txt

覆盖原有文件的指令(覆盖之后再执行一遍上一步)hadoop fs -copyFromLocal -f local.txt text.txt

以上步骤也可以用如下Shell脚步实现
if $(hadoop fs -test -e text.txt);
then $(hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt);
else $(hadoop fs -copyFromLocal -f local.txt text.txt);
fi

（2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名；

Shell命令实现:
if $(hadoop fs -test -e /usr/local/hadoop/text.txt);
then $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text.txt);
else $(hadoop fs -copyToLocal text.txt ./text2.txt);
fi

（3） 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中；
hadoop fs -cat text.txt
（4） 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息；
hadoop fs -ls -h text.txt
（5） 给定HDFS中某一个目录，输出该目录下的所有文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息，如果该文件是目录，则递归输出该目录下所有文件相关信息；
hadoop fs -ls -R -h /user/tiny
（6） 提供一个HDFS内的文件的路径，对该文件进行创建和删除操作。如果文件所在目录不存在，则自动创建目录；
Shell命令实现:
if $(hadoop fs -test -d dir1/dir2);
then $(hadoop fs -touchz dir1/dir2/filename);
else $(hadoop fs -mkdir -p dir1/dir2 && hdfs dfs -touchz dir1/dir2/filename);
fi

删除操作hadoop fs -rm dir1/dir2/filename
（7） 提供一个HDFS的目录的路径，对该目录进行创建和删除操作。创建目录时，如果目录文件所在目录不存在则自动创建相应目录；删除目录时，由用户指定当该目录不为空时是否还删除该目录；
a) 创建目录
hadoop fs -mkdir -p dir1/dir2
b) 删除目录（如果目录非空则会提示not empty，不执行删除）
hadoop fs -rmdir dir1/dir2
c) 强制删除目录
hadoop fs -rm -r dir1/dir2
（8） 向HDFS中指定的文件追加内容，由用户指定内容追加到原有文件的开头或结尾；
追加到文件末尾hadoop fs -appendToFile local.txt text.txt

追加到文件开头hadoop fs -get text.txt
cat text.txt >> local.txt
hadoop fs -copyFromLocal -f text.txt text.txt

（9） 删除HDFS中指定的文件；
hadoop fs -rm text.txt
（10） 删除HDFS中指定的目录，由用户指定目录中如果存在文件时是否删除目录；
a) 删除目录（如果目录非空则会提示not empty，不执行删除）
hadoop fs -rmdir dir1/dir2
b) 强制删除目录
hadoop fs -rm -R dir1/dir2
（11） 在HDFS中，将文件从源路径移动到目的路径。
hadoop fs -mv text.txt input
3. 编程实现一个类“MyFSDataInputStream”，该类继承“”，要求如下：实现按行读取HDFS中指定文件的方法“readLine()”，如果读到文件末尾，则返回空，否则返回文件一行的文本。

public class MyFSDataInputStream extends FSDataInputStream {

public MyFSDataInputStream(InputStream in) {
super(in);
// TODO Auto-generated constructor stub
}
public static String readline(Configuration conf, String remoteFilePath) throws IOException {
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path remotePath = new Path(remoteFilePath);
FSDataInputStream in = fs.open(remotePath);
BufferedReader d = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String line = null;
if((line=d.readLine())!=null)
{
d.close();
in.close();
fs.close();
return line;
}
else{
d.close();
in.close();
fs.close();
return null;
}
}
public static void main(String[] args) {
Configuration conf = new Configuration();

String remoteFilePath = "/user/tiny/text.txt"; // HDFS路径

try {

} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
4. 查看Java帮助手册或其它资料，用“”和“”编程完成输出HDFS中指定文件的文本到终端中。

public class FsUrl {
static {
URL.setURLStreamHandlerFactory(new FsUrlStreamHandlerFactory());
}
public static void cat(String remoteFilePath) throws IOException {
InputStream in = null;
try {
in = new URL("hdfs","localhost",9000,remoteFilePath).openStream();
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
} finally {
IOUtils.closeStream(in);
}
}

/**
* 主函数
*/
public static void main(String[] args) {
String remoteFilePath = "/user/tiny/text.txt"; // HDFS路径

try {

FsUrl.cat(remoteFilePath);

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}