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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#!/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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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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文章目录5.6 文件读取与存储学习目标1 CSV1.1 read_csv1.2 to_csv2 HDF52.1 read_hdf与to_hdf2.2 案例3 JSON3.1 read_json3.2 read_josn 案例3.3 to_json3.4 案例4 小结 5.6 文件读取与存储学习目标目标了解Pandas的几种文件读取存储操作应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取
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2023-09-03 09:48:14
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在调试环境下，咱们用hadoop提供的shell接口测试增加删除查看，但是不利于复杂的逻辑编程查看文件内容www.xiaorui.cc用python访问hdfs是个很头疼的事情。。。。这个是pyhdfs的库 import pyhdfs
fs = pyhdfs.connect("192.168.1.1", 9000)
pyhdfs.get(fs, "/rui/111", "/var/111")
f
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2023-08-28 21:25:15
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软件：Spark - 3.1.1环境：在windows中基于pycharm进行开发，使用远程Linux的python环境作为pycharm的解释器。目标：通过pyspark读取开了Kerberos的HDFS集群上的文件。配置：在远程服务器上下载Spark将hdfs-site.xml、yarn-site.xml、core-site.xml拷贝到linux服务器的spark/conf目录
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2023-06-11 14:55:46
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学习spark任何技术之前，请先正确理解spark，可以参考：正确理解spark以下对RDD的三种创建方式、单类型RDD基本的transformation api、采样Api以及pipe操作进行了python api方面的阐述一、RDD的三种创建方式从稳定的文件存储系统中创建RDD，比如local fileSystem或者hdfs等，如下："""
创建RDD的方法:
1: 从一个稳定的存储系统中，
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2023-11-28 09:17:16
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Spark作为大数据计算框架，主要的优势在于数据计算，但是因为自身不具备分布式文件系统，所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作，这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，Spark写数据到Hadoop，其实就是HDFS与Spark协同工作，那么这一过程要如何实现呢？ Spark框架不管是写数据还是读取数据，基于Hadoop集群，主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
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2023-09-05 08:43:15
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1.读取本地文件
首先需要在目录“/usr/local/spark/mycode/wordcount”下，建好一个word.txt：
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2023-07-12 08:33:33
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# Python读取HDFS文件
## 1. 整体流程
下面是实现“Python读取HDFS文件”的整体流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------------------- |
| 步骤1 | 连接HDFS |
| 步骤2 | 打开HDFS文件
原创
2023-10-24 18:46:12
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# Python HDFS读取文件
在大数据时代，Hadoop已成为最受欢迎的分布式计算框架之一，而Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop最核心的组件之一。HDFS是一个分布式文件系统，能够存储大量的数据，并提供高可靠性和高性能的数据访问。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，也提供了许多方法来与HDFS进行交互。本文将详细介绍如何使用
原创
2023-12-18 09:25:52
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# 从HDFS中读取文件的Python操作指南
在大数据领域中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个非常重要的组件，用于存储大规模数据。而Python是一种强大的编程语言，能够与HDFS进行交互，实现文件的读取和写入操作。本文将介绍如何使用Python从HDFS中读取文件，并提供相关的代码示例。
## HDFS文件读取的基本原理
HDFS是一个分布式
原创
2024-03-23 05:19:34
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读取本地文件text = sc.textFile('file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt')读取hdfs文件start-all.sh#开启hadoop
#将hdfs添加到路径后可以直接用hdfs命令，否则在./hadoop/bin/下用hdfs命令
hdfs dfs -mkdir -p /qel/hadoop #创建的是hdfs的
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2023-08-05 00:15:21
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# 如何使用 Python 获取 HDFS 文件
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个为大数据处理而设计的分布式文件系统。通过 Python 访问 HDFS 文件可以简化数据处理的工作，尤其在处理大文件时非常有效。本文将指导您从零开始学习如何使用 Python 获取 HDFS 文件。
## 流程概述
首先，我们来看一下获取 HDFS 文件的基本步骤：
原创
2024-09-24 07:10:23
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# 读写HDFS文件的Python示例
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的一部分，用于存储和处理大规模数据集。在Python中，我们可以使用`hdfs`库来读写HDFS文件。本文将介绍如何使用Python读写HDFS文件，并提供示例代码来说明每个步骤。
## 安装hdfs库
首先，我们需要安装`hdfs`库。可以使用以下命令通过pip安装：
```sh
原创
2023-07-24 03:20:18
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**python open hdfs文件**
随着大数据的快速发展，分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）变得越来越受欢迎。HDFS是一个能够存储大规模数据的分布式文件系统，它的设计目标是能够在廉价硬件上运行，并且能够容忍硬件故障。
在Python中，我们可以通过一些库来连接和操作HDFS文件。本文将向您介绍如何使用Python打开HDFS文件，
原创
2023-10-19 16:42:16
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# 如何使用Python获取HDFS文件
## 一、流程概述
在Python中获取HDFS文件一般分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------|-------------------------|
| 1 | 连接HDFS | `import pyarrow.hdfs` |
| 2
原创
2024-06-05 05:31:26
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# 使用Python获取HDFS文件数量
在大数据处理中，Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个非常重要的组件，用于存储和管理大规模数据集。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来获取HDFS中的文件数量，并给出相应的代码示例。
## HDFS文件数量获取方法
要获取HDFS中的文件数量，可以通过Hadoop的FileStatus接口来实现。Fi
原创
2024-07-01 05:16:05
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硬件层面：将数据放到/dev/shm文件夹，这个目录是linux下一个利用内存虚拟出来的一个目录，这个目录中的文件都是保存在内存中，而不是磁盘上。/dev/shm的容量默认最大为内存的一半大小，使用df -h命令可以看到。winycg@ubuntu:~$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
udev
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2023-12-14 21:22:50
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