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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# Python引入HDFS包
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。Python是一种使用广泛且功能强大的编程语言，可以通过引入HDFS包来实现与HDFS的交互。本文将介绍如何在Python中引入HDFS包，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## 安装hdfs包
在使用hdfs包之前，
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2023-11-18 09:16:35
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1.获取当前执行主脚本方法：sys.argv[0]和_ file _
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2020-11-23 22:19:39
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HDFHierarchical Data Format，又称HDF5在深度学习中，通常会使用巨量的数据或图片来训练网络。对于如此大的数据集，如果对于每张图片都单独从硬盘读取、预处理、之后再送入网络进行训练、验证或是测试，这样效率太低。如果将这些图片都放入一个文件中再进行处理效率会更高。有多种数据模型和库可完成这种操作，如HDF5和TFRecord。一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：data
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2023-08-04 14:30:46
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项目中想使用以前的代码，或者什么样的需求致使你需要导入外部的包如果是web 下，比如说django ，那么你新建一个app，把你需要导入的说用东东，都写到这个app中，然后在setting中的app也配上基本就ok了如果是本地代码，可以有几种方式，1、这种最简单，也可能最不实用，将你的外部文件放到跟需要调用外部文件的文件同一个包下，同一目录folder
------toinvoke.py
----
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2023-09-18 17:30:11
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在导入文件的时候，Python只搜索当前脚本所在的目录，加载（entry-point）入口脚本运行目录和sys.path中包含的路径例如包的安装地址。所以如果要在当前脚本引用其他文件，除了将文件放在和脚本同一目录下，还有以下几种方法:
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2023-07-13 08:44:36
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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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#!/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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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
259阅读
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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在同一个文件夹下调用函数：A.py文件：def add(x,y): print('和为：%d'%(x+y))B.py文件：import AA.add(1,2)或from A import addadd(1,2)调用类：A.py文件:class A: def __init__(self,xx,yy): self.x=xx self.y=yy def ad
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2023-06-27 09:29:45
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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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一. 想要实现的效果新建文件夹将自编模块集中管理可在其它py文件内import 自编模块，像import第三方库一样二. 实现的方法步骤1：将编号的模块 *.py放入文件夹，在我计算机中是：F:\OneDrive\PythonPrj\_myFunction步骤2：新建用户/系统环境变量。变量名：PYTHONPATH变量值：文件夹路径然后就可以实现想要的效果了，以下三种import方式均可。这样做的
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2023-06-09 22:23:48
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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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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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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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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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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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**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
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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