# 使用Python读取HDFS目录的完整指南
作为一名开发者，我们可能会经常需要处理大数据，而Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个流行的选项。本文将指导你如何在Python中读取HDFS目录。
## 整体流程
在使用Python读取HDFS目录之前，我们需要了解完整的步骤。下面的表格总结了整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必
原创
2024-08-19 07:48:59
167阅读
package com.java_home.Test;
import java.io.File;
import java.io.FilenameFilter;public class TestFile {
public static void main(String[] args) {
/*new filenameFilter接口，重写接口内部的一个方法*/
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2023-07-01 17:46:57
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# 使用 PySpark 读取 HDFS 目录列表
在大数据处理过程中，Apache Hadoop 分布式文件系统（HDFS）为数据的存储和管理提供了有效的解决方案。PySpark，作为 Python 的 Spark API，能够高效地处理数据，并与 HDFS 无缝对接。本文将介绍如何使用 PySpark 读取 HDFS 目录列表，包含代码示例以及相关流程和时间安排的甘特图。
## 一、环境准
原创
2024-08-18 04:41:46
295阅读
在HDFS客户端实现中，最重要也是最复杂的一部分就是文件的读写操作。打开文件 当客户端读取一个HDFS文件时，首先会调用DistributedFileSystem.open（）方法打开这个文件，open方法首先会调用DFSCklient.open()方法创建HDFS文件对应的DFSInputStream输入流对象，然后构建一个HDFSDataInputSream对象包装DFSInputStrea
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2023-10-19 12:02:38
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## Java HDFS读取实现流程
为了实现Java HDFS读取，我们需要按照以下步骤进行操作：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 创建一个Hadoop Configuration对象
2 | 设置Hadoop集群的名称节点地址和端口号
3 | 创建一个Hadoop FileSystem对象
4 | 使用FileSystem对象打开要读取的文件
5 | 创建一个输入流，将文件内容
原创
2023-09-18 20:37:48
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# Java 读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）的实用指南
Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一个设计用于存储大量数据的分布式文件系统。对于许多数据密集型应用，访问和处理存储在 HDFS 中的数据是必不可少的。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Java 编程语言来读取存储在 HDFS 中的数据，并辅以代码示例以及可视化图表。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保
原创
2024-08-14 08:03:47
41阅读
需求： 由于一个大文件，在spark中加载性能比较差。于是把一个大文件拆分为多个小文件后上传到hdfs，然而在spark2.2下如何加载某个目录下多个文件呢? 测试结果：
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2018-10-19 15:57:00
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/** * 获取1号店生鲜食品的分类id字符串 * @param filePath * @return */public String getYHDSXCategoryIdStr(String filePath) { final String DELIMITER = new String(new byte[]{1}); final String INNER_DELIM...
原创
2023-04-26 13:18:23
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hadoop的环境搭建好之后，本篇博客来使用一下hadoop提供的分布式文件系统(hdfs)的java api。 我做了一个简单的例子，包含文件的读取、写入、删除、创建文件夹、读取文件列表等基本操作。最后会贴出来maven依赖和完整的java代码。连接到hdfs只需要通过一个hdfs的uri，即可连接到hdfs。如果连接失败的话，检查一下你的hdfs是否成功启动，以及是不是9000端口。Stri
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2023-11-10 10:05:25
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# Java 读取 HDFS 数据指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能与你分享如何使用 Java 读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的数据。以下是实现此任务的完整流程，包括步骤和代码示例。
## 流程步骤
以下是使用 Java 读取 HDFS 数据的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 添加 Hadoop 客户端依赖 |
| 2 | 创
原创
2024-07-20 06:36:43
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# Python 读取 HDFS 目录下的文件
在现代数据处理场景中，处理大数据是一个常见的需求。Hadoop 分布式文件系统（HDFS）提供了一种高效、可靠的存储解决方案，特别是对于海量数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 读取 HDFS 目录下的文件，了解其基本原理并给出代码示例。
## 什么是 HDFS？
HDFS 是一个分布式文件系统，能够在集群上以高吞吐量存储大文件
原创
2024-08-23 04:26:37
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文章目录端口数据实时读取本地文件到HDFS端口数据案例首先启动Flume任务，本机44444端口服务端: 通过netcat工具向本机44444端口发送消息客户端:Flume将的数据实时显示在控制台1．安装netcat工具yum install -y nc2.
原创
2022-02-15 18:04:51
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文章目录监控端口数据实时读取本地文件到HDFS监控端口数据案例首先启动Flume任务，监控本机44444端口服务端: 通过netcat工具向本机44444端口发送消息客户端:Flume将监听的数据实时显示在控制台1．安装netcat工具yum install -y nc2.判断44444端口是否被占用netstat -tunlp | grep 44444功能描述：netst...
原创
2021-06-04 19:17:53
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Java读取hdfs数据前言一、创建一个maven项目二、导入依赖三、代码总结 前言大数据实验课，记录一下用Java读取hdfs文件的方式一、创建一个maven项目二、导入依赖<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
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2021-04-04 11:33:53
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Hadoop源码分析：HDFS读取文件上一篇博客分析了HDFS的DistributedFileSystem对象的创建过程。 然后就可以按照HDFS的API对HDFS中的文件和目录进行操作了，如列出某个目录中的文件和子目录、读取文件、写入文件等。1.1 FileSystem.open()与使用Java IO读取本地文件类似，读取HDFS文件其实就是创建一个文件输入流，在Hadoop中使用FileS
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2023-10-26 17:37:13
290阅读
HDFS数据写入流程client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；client请求3台DataNode中的一台A上
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2024-06-25 20:53:54
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客户端与HDFS文件读取
创建HDFS文件系统实例
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ns1"), new Configuration(),"root");
客户端通过调用FileSystem对象fs的Open()方法打开要读取的文件，DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode，以确定文
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2023-07-07 21:43:27
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一、前言1. 版本： Hadoop 源码版本: Version 2.7.12. HDFS读一个文件的流程图二、分析１. 开始案例分析：在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时，我们会首先构造一个DataInputStream对象，然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件，也对应着类似的工具类，但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.HDFSDa
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2024-05-06 21:58:17
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HDFS 读取文件HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的 实例。2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locatio
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2023-11-03 21:31:38
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1、
hdfs的副本的配置修改
hdfs-site.xml文件
<!-- 注释配置数据块的冗余度，默认是3 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
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2024-05-11 13:43:32
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