[雪峰磁针石博客]大数据Hadoop工具python教程２-python访问HDFS-低调大师

[雪峰磁针石博客]大数据Hadoop工具python教程２-python访问HDFS

2019-01-27 649

https://pypi.org/project/hdfs3　已经不维护
PyArrow
https://pypi.org/project/hdfs/
https://pypi.org/project/snakebite/　python2中比较好，对python3支持不好。

hdfs和PyArrow比较常用，这里以hdfs为例：

　快速入门

from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient('http://localhost:50070', user='hduser_')

fs_folders_list = client.list("/")
print(fs_folders_list)
with client.read('/user/hduser/input.txt', enco

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[雪峰磁针石博客]大数据Hadoop工具python教程3-MapReduce

MapReduce是一种编程模型，通过将工作分成独立的任务并在一组机器上并行执行任务，可以处理和生成大量数据。 MapReduce编程风格的灵感来自函数式编程结构map和reduce，它们通常用于处理数据列表。在高层MapReduce程序将输入数据元素列表转换为输出数据元素列表两次，一次在映射阶段，一次在还原阶段。本章首先介绍MapReduce编程模型，并描述数据如何流经模型的不同阶段。然后示例如何使用Python编写MapReduce作业。数据流 MapReduce框架由三个主要阶段组成：map，shuffle和sort，以及reduce。 map 在映射阶段，mapper函数处理一系列键值对。映射器按顺序处理键值对，产生零个或多个输出键值对。比如将句子转换为单词。输入是包含句子的字符串，映射器将句子拆分为单词并输出单词。 Shuffle和Sort 映射阶段的中间输出将移动到reducer。将输出从映射器移动到reducer的过程称为洗(shuffling)。 Shuffling由分区函数处理，称为partitioner。partitioner用于控制从映射器到reducer的...

2019-01-28

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Hadoop分布式文件系统(HDFS:Hadoop Distributed File System)是基于Java的分布式文件系统分布式，可扩展和可移植的文件系统，旨在跨越大型商用服务器集群。 HDFS的设计基于谷歌文件系统GFS(https://ai.google/research/pubs/pub51)。与许多其他分布式文件系统一样，HDFS拥有大量数据并提供对许多客户端的透明访问。 HDFS以可靠和可扩展的方式存储非常大的文件：PB(1PB=1024TB,，针对非常大的文件)、GB和MB。它使用块结构文件系统来完成的。单个文件被拆分为固定大小的块，存储在集群中的计算机上。由多个块组成的文件通常不会将所有块存储在一台机器。 HDFS通过复制块并在集群中分发副本来确保可靠性。默认复制因子为3，表示每个块在群集上存在三次。即使单机出现

2019-01-28

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。