目录
- 1 HDFS 的 Shell 操作（开发重点）
- 1.1 HDFS读写流程
- 2 HDFS的常见Shell操作
- 2.1 ls：查询指定路径信息
- 2.2 put：从本地上传文件
- 2.3 cat：查看HDFS文件内容
- 2.4 get：下载文件到本地
- 2.5 mkdir [-p]：创建文件夹
- 2.6 rm [-r]：删除文件/文件夹
- 3 HDFS案例实操
- 4 Java代码操作HDFS
- 4.1 配置Windows下Hadoop环境
- 5 数据上传/下载的原理及过程
1 HDFS 的 Shell 操作（开发重点）
通过前面的学习，我们对HDFS有了基本的了解，下面我们就想实际操作一下，来通过实操加深对HDFS的理解
针对HDFS，我们可以在shell命令行下进行操作，就类似于我们操作linux中的文件系统一样，但是具体命令的操作格式是有一些区别的
格式如下：
使用hadoop bin目录的hdfs命令，后面指定dfs，表示是操作分布式文件系统的，这些属于固定格式。
如果在PATH中配置了hadoop的bin目录，那么这里可以直接使用hdfs就可以了
这里的xxx是一个占位符，具体我们想对hdfs做什么操作，就可以在这里指定对应的命令了
大多数hdfs 的命令和对应的Linux命令类似
HDFS的schema是hdfs，authority是集群中namenode所在节点的ip和对应的端口号，把ip换成主机名也是一样的，path是我们要操作的文件路径信息
其实后面这一长串内容就是core-site.xml配置文件中fs.defaultFS属性的值，这个代表的是HDFS的地址。
1.1 HDFS读写流程
2 HDFS的常见Shell操作
下面我们就来学习一下HDFS中的一些常见的shell操作
其实hdfs后面支持很多的参数，但是有很多是很少用的，在这里我们把一些常用的带着大家一块学习一下，如果大家后期有一些特殊的需求，可以试着来看一下hdfs的帮助文档
直接在命令行中输入hdfs dfs，可以查看dfs后面可以跟的所有参数
注意：这里面的[]表示是可选项，<>表示是必填项
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs
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] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
[-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...]
[-touchz <path> ...]
[-truncate [-w] <length> <path> ...]
[-usage [cmd ...]]
Generic options supported are:
-conf <configuration file> specify an application configuration file
-D <property=value> define a value for a given property
-fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
-jt <local|resourcemanager:port> specify a ResourceManager
-files <file1,...> specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster
-libjars <jar1,...> specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath
-archives <archive1,...> specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machines
The general command line syntax is:
command [genericOptions] [commandOptions]
2.1 ls：查询指定路径信息
首先看第一个ls命令
查看hdfs根目录下的内容，什么都不显示，因为默认情况下hdfs中什么都没有
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls hdfs://bigdata01:9000/
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]#
其实后面hdfs的url这一串内容在使用时默认是可以省略的，因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性
所以这样简写也是可以的
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]#
2.2 put：从本地上传文件
接下来我们向hdfs中上传一个文件，使用Hadoop中的README.txt，直接上传到hdfs的根目录即可
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -put README.txt /
上传成功之后没有任何提示，注意，没有提示就是最好的结果
确认一下刚才上传的文件
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
Found 1 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:34 /README.txt
在这里可以发现使用hdfs中的ls查询出来的信息和在linux中执行ll查询出来的信息是类似的
在这里能看到这个文件就说明刚才的上传操作是成功的
2.3 cat：查看HDFS文件内容
文件上传上去以后，我们还想查看一下HDFS中文件的内容，很简单，使用cat即可
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -cat /README.txt
For the latest information about Hadoop, please visit our website at:
http://hadoop.apache.org/
and our wiki, at:
http://wiki.apache.org/hadoop/
...........
2.4 get：下载文件到本地
如果我们想把hdfs中的文件下载到本地linux文件系统中需要怎么做呢？使用get即可实现
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -get /README.txt .
get: `README.txt': File exists
注意：这样执行报错了，提示文件已存在，我这条命令的意思是要把HDFS中的README.txt下载当前目录中，但是当前目录中已经有这个文件了，要么换到其它目录，要么给文件重命名
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -get /README.txt README.txt.bak
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# ll
total 188
drwxr-xr-x. 2 1001 1002 203 Jan 8 2019 bin
drwxr-xr-x. 3 1001 1002 20 Jan 8 2019 etc
drwxr-xr-x. 2 1001 1002 106 Jan 8 2019 include
drwxr-xr-x. 3 1001 1002 20 Jan 8 2019 lib
drwxr-xr-x. 4 1001 1002 4096 Jan 8 2019 libexec
-rw-rw-r--. 1 1001 1002 150569 Oct 19 2018 LICENSE.txt
-rw-rw-r--. 1 1001 1002 22125 Oct 19 2018 NOTICE.txt
-rw-rw-r--. 1 1001 1002 1361 Oct 19 2018 README.txt
-rw-r--r--. 1 root root 1361 Apr 8 15:41 README.txt.bak
drwxr-xr-x. 3 1001 1002 4096 Apr 7 22:08 sbin
drwxr-xr-x. 4 1001 1002 31 Jan 8 2019 share
2.5 mkdir [-p]：创建文件夹
后期我们需要在hdfs中维护很多文件，所以就需要创建文件夹来进行分类管理了
下面我们来创建一个文件夹，hdfs中使用mkdir命令
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -mkdir /test
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
Found 2 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:34 /README.txt
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:43 /test
如果要递归创建多级目录，还需要再指定-p参数
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -mkdir -p /abc/xyz
You have new mail in /var/spool/mail/root
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
Found 3 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:34 /README.txt
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:44 /abc
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:43 /test
想要递归显示所有目录的信息，可以在ls后面添加-R参数
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls -R /
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:34 /README.txt
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:44 /abc
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:44 /abc/xyz
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-08 15:43 /test
2.6 rm [-r]：删除文件/文件夹
如果想要删除hdfs中的目录或者文件，可以使用rm
删除文件
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -rm /README.txt
Deleted /README.txt
删除目录，注意，删除目录需要指定-r参数
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -rm /test
rm: `/test': Is a directory
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -rm -r /test
Deleted /test
如果是多级目录，可以递归删除吗？可以
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -rm -r /abc
Deleted /abc
错误解决:
hdfs上传文件没有权限写入的问题解决put: Permission denied: user=root, access=WRITE
问题：
如题，在上传文件的时候出现没有权限写入的问题：
命令：
hdfs dfs -put dummy_log_data /user/impala/data/logs/year=2013/month=07/day=28/host=host1
报错信息：
put: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/impala/data/logs/year=2013/month=07/day=28/host=host1":hdfs:impala:drwxr-xr-x
解决：
1、查看该用户的权限
[root@hadoop09-test1-rgtj1-tj1 test_pro]# hdfs dfs -ls /user/impala/data/logs/year=2013/month=07/day=28
Found 1 items
drwxr-xr-x - hdfs impala 0 2020-02-17 22:32 /user/impala/data/logs/year=2013/month=07/day=28/host=host1
2、切换用户进行写入
sudo切换用户指定该用户的目录进行上传写入即可。
sudo -uhdfs hdfs dfs -put dummy_log_data /user/impala/data/logs/year=2013/month=07/day=28/host=host1
3 HDFS案例实操
需求：统计HDFS中文件的个数和每个文件的大小
我们先向HDFS中上传几个文件，把hadoop目录中的几个txt文件上传上去
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -put LICENSE.txt /
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -put NOTICE.txt /
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -put README.txt /
1：统计根目录下文件的个数
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls / |grep /| wc -l
3
2：统计根目录下每个文件的大小，最终把文件名称和大小打印出来
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls / |grep / | awk '{print $8,$5}'
/LICENSE.txt 150569
/NOTICE.txt 22125
/README.txt 13614 Java代码操作HDFS
4.1 配置Windows下Hadoop环境
在windows系统需要配置hadoop运行环境，否则直接运行代码会出现以下问题:
缺少winutils.exe
缺少hadoop.dll
步骤:
第一步：将hadoop2.7.5文件夹拷贝到一个没有中文没有空格的路径下面
第二步：在windows上面配置hadoop的环境变量： HADOOP_HOME，并将%HADOOP_HOME%\bin添加到path中
第三步：把hadoop2.7.5文件夹中bin目录下的hadoop.dll文件放到系统盘:C:\Windows\System32 目录
第四步：关闭windows重启
前面我们学习了在shell命令行下操作hdfs，shell中操作hdfs是比较常见的操作，但是在工作中也会遇到一些需求是需要通过代码操作hdfs的，下面我们就来看一下如何使用java代码操作hdfs,在具体操作之前需要先明确一下开发环境，代码编辑器使用idea，当然了eclipse也可以
在创建项目的时候我们会创建maven项目，使用maven来管理依赖，是比较方便的。在这里我会把idea的安装包和maven的安装包发给大家,考虑可能会有同学没有使用过maven，所以在这里大致说一下maven在windows中的安装配置。在这里我们使用apache-maven-3.0.5-bin.zip ，当然了，其它版本也可以，没有什么本质的区别,把apache-maven-3.0.5-bin.zip解压到某一个目录下面，在这里我解压到了D:\Program Files (x86)\apache-maven-3.0.5目录,解压之后，建议修改一下maven的配置文件，把maven仓库的地址修改到其它盘，例如D盘，默认是在C盘的用户目录下,修改D:\Program Files (x86)\apache-maven-3.0.5\conf下的settings.xml文件,将localRepository标签从注释中移出来，然后将值该为D:.m2，效果如下：
这里的目录名字可以随意起，只要易于识别就可以
<localRepository>D:\.m2</localRepository>
这样修改之后，maven管理的依赖jar包都会保存到D:.m2目录下了。
接下来需要配置maven的环境变量，和windows中配置JAVA_HOME环境变量是一样的。
先在环境变量中配置M2_HOME=D:\Program Files (x86)\apache-maven-3.0.5
然后在PATH环境变量中添加%M2_HOME%\bin即可
环境变量配置完毕以后，打开cmd窗口，输入mvn命令，只要能正常执行就说明windows本地的maven环境配置好了。
这还没完，还需要在idea中指定我们本地的maven配置
点击idea左上角的File–>Settings，进入如下界面，搜索maven，把本地的maven添加到这里面即可。
下面我们来创建一个maven项目
项目名称为db_hadoop
注意：项目创建好以后，在新打开的界面中需要点击右小角的Enable Auto Import，这样添加到maven依赖会自动引入，否则会发现引入依赖了，但是代码中还是识别不了，这个时候还需要手动引入，比较麻烦。
ok，项目创建好了以后，就需要引入hadoop的依赖了
在这里我们需要引入hadoop-client依赖包，到maven仓库中去找，添加到pom.xml文件中
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
然后创建代码
- 上传文件
package com.imooc.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.FileInputStream;
import java.net.URI;
/**
* Java代码操作HDFS
* 文件操作：上传文件、下载文件、删除文件
* Created by xuwei
*/
public class HdfsOp {
public static void main(String[] args) throws Exception{
//创建一个配置对象
Configuration conf = new Configuration();
//指定HDFS的地址
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://bigdata01:9000");
//获取操作HDFS的对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
//获取HDFS文件系统的输出流
FSDataOutputStream fos = fileSystem.create(new Path("/user.txt"));
//获取本地文件的输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\user.txt");
//上传文件：通过工具类把输入流拷贝到输出流里面，实现本地文件上传到HDFS
IOUtils.copyBytes(fis,fos,1024,true);
}
}
执行代码，发现报错，提示权限拒绝，说明windows中的这个用户没有权限向HDFS中写入数据
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException): Permission denied: user=yehua, access=WRITE, inode="/":root:supergroup:drwxr-xr-x
解决办法有两个
第一种：去掉hdfs的用户权限检验机制，通过在hdfs-site.xml中配置dfs.permissions.enabled为false即可
第二种：把代码打包到linux中执行
在这里为了在本地测试方便，我们先使用第一种方式
1：停止Hadoop集群
[root@bigdata01 ~]# cd /data/soft/hadoop-3.2.0
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# sbin/stop-all.sh
Stopping namenodes on [bigdata01]
Last login: Wed Apr 8 20:25:17 CST 2020 from 192.168.182.1 on pts/1
Stopping datanodes
Last login: Wed Apr 8 20:25:40 CST 2020 on pts/1
Stopping secondary namenodes [bigdata01]
Last login: Wed Apr 8 20:25:41 CST 2020 on pts/1
Stopping nodemanagers
Last login: Wed Apr 8 20:25:44 CST 2020 on pts/1
Stopping resourcemanager
Last login: Wed Apr 8 20:25:47 CST 2020 on pts/1
2：修改hdfs-site.xml配置文件
注意：集群内所有节点中的配置文件都需要修改，先在bigdata01节点上修改，然后再同步到另外两个节点上
在bigdata01上操作
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>bigdata01:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
同步到另外两个节点中
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata02:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# scp -rq etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata03:/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/
3：启动Hadoop集群
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# sbin/start-all.sh
Starting namenodes on [bigdata01]
Last login: Wed Apr 8 20:25:49 CST 2020 on pts/1
Starting datanodes
Last login: Wed Apr 8 20:29:57 CST 2020 on pts/1
Starting secondary namenodes [bigdata01]
Last login: Wed Apr 8 20:29:59 CST 2020 on pts/1
Starting resourcemanager
Last login: Wed Apr 8 20:30:04 CST 2020 on pts/1
Starting nodemanagers
Last login: Wed Apr 8 20:30:10 CST 2020 on pts/1
重新再执行代码，没有报错，到hdfs上查看数据
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
Found 4 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 150569 2020-04-08 15:55 /LICENSE.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 22125 2020-04-08 15:55 /NOTICE.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:55 /README.txt
-rw-r--r-- 3 yehua supergroup 17 2020-04-08 20:31 /user.txt
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -cat /user.txt
jack
tom
jessic
下面还需要实现其他功能，对代码进行封装提取
package com.imooc.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
/**
* Java代码操作HDFS
* 文件操作：上传文件、下载文件、删除文件
* Created by xuwei
*/
public class HdfsOp {
public static void main(String[] args) throws Exception{
//创建一个配置对象
Configuration conf = new Configuration();
//指定HDFS的地址
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://bigdata01:9000");
//获取操作HDFS的对象
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
put(fileSystem);
}
/**
* 文件上传
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void put(FileSystem fileSystem) throws IOException {
//获取HDFS文件系统的输出流
FSDataOutputStream fos = fileSystem.create(new Path("/user.txt"));
//获取本地文件的输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\user.txt");
//上传文件：通过工具类把输入流拷贝到输出流里面，实现本地文件上传到HDFS
IOUtils.copyBytes(fis,fos,1024,true);
}
}
- 下载文件
执行代码，到windows的D盘验证文件是否生成，如果有就表示执行成功
/**
* 下载文件
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void get(FileSystem fileSystem) throws IOException{
//获取HDFS文件系统的输入流
FSDataInputStream fis = fileSystem.open(new Path("/README.txt"));
//获取本地文件的输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:\\README.txt");
//下载文件
IOUtils.copyBytes(fis,fos,1024,true);
}
- 删除文件
执行删除操作代码
/**
* 删除文件
* @param fileSystem
* @throws IOException
*/
private static void delete(FileSystem fileSystem) throws IOException{
//删除文件，目录也可以删除
//如果要递归删除目录，则第二个参数需要设置为true
//如果是删除文件或者空目录，第二个参数会被忽略
boolean flag = fileSystem.delete(new Path("/LICENSE.txt"),true);
if(flag){
System.out.println("删除成功！");
}else{
System.out.println("删除失败！");
}
}
然后到hdfs中验证文件是否被删除，从这里可以看出来/LICENSE.txt文件已经被删除
[root@bigdata01 hadoop-3.2.0]# hdfs dfs -ls /
Found 3 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 22125 2020-04-08 15:55 /NOTICE.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1361 2020-04-08 15:55 /README.txt
-rw-r--r-- 3 yehua supergroup 17 2020-04-08 20:31 /user.txt
我们在执行代码的时候会发现输出了很多红色的警告信息，虽然不影响代码执行，但是看起来很碍眼，强迫症实在忍不了
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.htrace.core.Tracer).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
如何解决这个问题呢？
通过分析错误信息发现第一个是缺少log4j的实现类，第二个是缺少log4j的配置文件
1：pom.xml中增加log4j依赖
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.10</version>
</dependency>
2：resources目录下添加log4j.properties文件
在项目的src\main\resources目录中添加log4j.properties
log4j.properties文件内容如下：
log4j.rootLogger=info,stdout
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} [%t] [%c] [%p] - %m%n
再执行代码，发现就不会有那些红色的警告信息了。
5 数据上传/下载的原理及过程
