# Python HDFS 封装：让你轻松操作 Hadoop 分布式文件系统
随着大数据时代的来临，Hadoop 作为一种流行的分布式计算框架，其 HDFS（Hadoop Distributed File System）常常被用作数据存储的首选方案。虽然 Java 是 Hadoop 的主要开发语言，但 Python 开发者也可以通过封装类库轻松访问 HDFS。本文将介绍如何使用 Python 封
原创
2024-08-17 05:47:56
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HDFShdfs的定义: Hadoop的分布式文件系统（HDFS）被设计成适合运行通用硬件上的分布式文件系统，它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。但同时，它和其它的分布式文件系统的区别也是很明显的，hdfs是一个高容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上使用。HDFS放宽了一部分POSIX(https://baike.baidu.com/
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2023-07-20 21:24:34
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# 如何实现 python 封装hdfs 服务稳定
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现 python 封装hdfs 服务稳定
section 完成准备工作
学习hdfs相关知识 :a1, 2021-12-01, 1d
安装hdfs模块 :a2, after a
原创
2024-05-07 03:21:50
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HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储，也就是说在其上能够存储很大量文件（可以存储TB级的文件）。HDFS将这些文件分割之后，存储在不同的DataNode上， HDFS 提供了两种访问接口：Shell接口和Java API 接口，对HDFS里面的文件进行操作，具体每个Block放在哪台DataNode上面，对于开发者来说是透明的。 1、获取文件
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2023-07-12 10:09:53
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代码下载地址：点击下载 一：环境介绍 hadoop：2.6 Ubuntu：15.10 eclipse：3.8.1 二：操作包含 推断某个目录是否存在 isExist(folder); 创建目录 mkdir(folder); 删除目录 rmr(folder); 列出全部目录 ls(folder); 递
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2017-08-13 13:04:00
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from hdfs.client import Client
client = Client("http://localhost:50070")
print client.list('/')
hdfs_dir = '/data/hive/warehouse'
with client.read(hdfs_dir) as f:
print f.read()
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2023-06-21 15:21:34
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概要Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种分布式文件系统，旨在在商用硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有很多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的区别是显着的。HDFS 具有高度容错性，旨在部署在低成本硬件上。HDFS 提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大量数据集的应用程序。HDFS 放宽了一些 POSIX(可移植操作系统接口)标准的 要求，以启用对文件系统数据的流式访问。
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2023-12-14 15:38:06
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基本概念t1 = 1, 2
print(type(t1)) # 什么类型
t2 = (1, 2)
print(type(t2))Python等式右侧出现逗号分隔的多值的时候，就会将这几个值封装到元组中。这种操作称为封装packing。x, y = (1, 2)
print(x) # 1
print(y) # 2Python中等式右侧是一个容器类型，左侧是逗号分隔的多个标识符，将右侧容器中数据的
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2023-07-03 22:12:41
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1、前言封装打包Python的好处，节省了安装各种各样包依赖的问题，同时可以加强我们代码隐私的安全性，这里我的演示环境是Python3.6 ，CentOS7的系统，同时打包工具采用pyinstaller。2、环境准备2.1 Python共享so模块默认Python模块是私有的，我们想打包就需要将我们的so模块变为共享的，那么我们需要执行两个操作即可。重新编译Python，加入编译参数 --enab
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2023-09-21 09:01:52
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一、虚拟机安装CentOS7并配置共享文件夹 二、CentOS 7 上hadoop伪分布式搭建全流程完整教程 三、本机使用python操作hdfs搭建及常见问题 四、mapreduce搭建 五、mapper-reducer编程搭建 六、hive数据仓库安装 本机使用python操作hdfs搭建及常见问题一、环境搭建1.打开虚拟机系统，打开hadoop2.修改本机hosts文件3.进行ping测试连
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2023-09-13 21:39:31
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# HDFS和Python：大数据存储和处理的完美组合
## 介绍
在当今的数字时代，数据的规模和复杂性不断增长。大数据已经成为几乎所有行业的核心，从金融、医疗到零售和社交媒体等等。然而，处理这些大规模数据集的挑战是巨大的。为了解决这个问题，Apache Hadoop生态系统应运而生。
Apache Hadoop是一个开源的、能够处理大规模数据集的分布式计算框架。它的核心组件之一是Hadoop
原创
2023-10-31 05:25:27
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前言HDF(Hierarchical Data File)是美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application,NCSA)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式 。HDF是一种功能强大，广泛运用于科学领域的文件格式。研究它的组织结构特别是HDF5 的组织结构对于处理和管理地理信息系统的海量图形数
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2024-01-04 19:05:44
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python操作WebHDFS起因在工作中经常需要使用到hdfs进行文件操作，同时经常有和java做数据交互同时操作hdfs的过程，在这个过程中发现java使用hdfs的方式和python还是有一定差异性的，如路径头部java为hdfs，python为url，于是写下此文档做一个总结备用。WebHDFS API客户端class hdfs.client.Client（url，root = None，
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2023-11-26 10:17:36
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https://blog..net/fuck487/article/details/80859581
hdfs-site.xml <property> <name>dfs..address</name> <value>0.0.0.0:50070</value...
原创
2021-08-04 09:58:20
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前言 需要先安装hdfs库，pip install hdfs 一些报错 如果使用client.list()能显示目录下所有文件，但是不能读取文件的话需要在系统的host文件中配置主机与ip的映射 连接 首先导入,有三种连接方式from hdfs import Client, InsecureClie ...
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2021-09-26 21:36:00
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#!/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from hdfs.ext.kerberos import KerberosClient
import requests,csv,time
client=KerberosClient('http://x.x.x.x:50070',mutual_auth='REQUIRED',principal='example@EXA
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2023-06-26 11:58:39
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目录一、前言作为一个全栈工程师，必须要熟练掌握各种语言。。。HelloWorld。最近就被“逼着”走向了python开发之路，大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中，所以基本上python的相关知识都涉及到了，这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结，以备查阅。二、基础操作2.1 字符串操作字符串操作应该是所有语言的基础。python基本上也提供了其他
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2024-06-19 22:25:40
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此次使用python的hdfs库操作HDFS，首相安装该库：pip install hdfs其次，要保证HDFS可用，如下图就代表可用，当然你列出的文件和我的不同老规矩，先来看看它这个库的大概结构，方便以后调用。先 import hdfs ，然后跟进hdfs库，查看定义它的地方。如下，既然是连接的库，那么这个client就是连接的客户端了，这里出现了三个client，它们有什么不同首先是Clien
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2023-07-05 13:09:10
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3.1常用类3.1.1ConfigurationHadoop配置文件的管理类，该类的对象封装了客户端或者服务器的配置（配置集群时，所有的xml文件根节点都是configuration）创建一个Configuration对象时，其构造方法会默认加载hadoop中的两个配置文件，分别是hdfs-site.xml以及core-site.xml，这两个文件中会有访问hdfs所需的参数值，主要是fs.def
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2023-12-27 10:53:43
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我们知道，当你把一个资源文件和一个.py文件放在一起的时候，你可以直接在这个.py文件中，使用文件名读取它。例如：with open('test.txt') as f:
content = f.read()
print('文件中的内容为：', content)运行效果如下图所示： 但请注意，这里我是直接运行的read.py这个文件。如果资源文件是存放在一个包(packag
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2023-08-04 12:43:52
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