[雪峰磁针石博客]大数据Hadoop工具python教程2-python访问HDFS
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...
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[python作业AI毕业设计博客]大数据Hadoop工具python教程1-HDFS Hadoop分布式文件系统
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
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