我在Java开发中经常使用Hadoop分布式文件系统（HDFS），因为它能够有效地处理大型数据集。在本篇文章中，我将着重介绍Java API如何使用HDFS实现大规模数据存储。

首先，我们需要设置Hadoop环境变量。这里我已经把环境变量设置好，在终端输入命令hadoop version，控制台会显示Hadoop的版本号。

其次，我们需要使用Java API连接HDFS。我们可以使用以下代码来获取与HDFS建立连接：

// 引入Java API的Hadoop库
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HDFSConnection {
  public static void main(String[] args) {
   
   // 创建配置对象
   Configuration conf = new Configuration();
  
   // 设置HDFS的URI地址
   conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
 
   try {
     // 获取文件系统对象
     FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
     System.out.println("Connected to --> " + fs.getUri());
 
   } catch (Exception e) {
     e.printStackTrace();
   }
  }
}

以上代码使用了FileSystem类，这个类提供了Java API对文件系统进行操作的方法。其中，Hadoop的URI地址默认为hdfs://localhost:9000。

最后，我们可以使用Java API对HDFS进行操作。以下是一个简单的HDFS写入文件的例子：

// 写入文件
public boolean writeHDFSFile(Path localPath, Path hdfsPath) throws IOException {
  // 获取文件系统对象
  FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
 
 // 创建文件输出流
  FSDataOutputStream outputStream = fs.create(hdfsPath);
 
 // 读取本地文件
  InputStream inputStream = new BufferedInputStream(new FileInputStream(localPath.toString()));
 
  // 创建缓冲区
  byte[] buffer = new byte[1024];
  int bytesRead = 0;
 
 // 通过while循环把文件写入HDFS
  while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) > 0) {
   outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
  }
 
 // 关闭输入和输出流
  inputStream.close();
  outputStream.close();
 
  return true;
}

这个例子中，我们首先获取FileSystem对象。然后，我们创建FSDataOutputStream对象，并且使用指定的本地文件路径创建输入流。最后，我们使用while循环把缓冲区中的数据写入到HDFS文件中。

总之，使用Java API操作HDFS可以让我们更加方便地处理大型数据集，提高数据存储和处理的效率。希望这篇文章能够帮助您开始使用Java API操作HDFS。

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