http://pyhdfs.readthedocs.io/en/latest/
1：安装
由于是windows环境（linux其实也一样），只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的
>pip install hdfs
2：Client——创建集群连接
> from hdfs import *
> client = Client("http://s100:50070")
其他参数说明：
classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, session=None)
url：ip：端口
root：制定的hdfs根目录
proxy：制定登陆的用户身份
timeout：设置的超时时间
session:连接标识
client = Client("http://127.0.0.1:50070",root="/",timeout=100,session=False)
>>> client.list("/")
[u'home',u'input', u'output', u'tmp']
3：dir——查看支持的方法
>dir(client)
4：status——获取路径的具体信息
其他参数：
status(hdfs_path, strict=True)
hdfs_path：就是hdfs路径
strict：设置为True时，如果hdfs_path路径不存在就会抛出异常，如果设置为False，如果路径为不存在，则返回None
5：list——获取指定路径的子目录信息
>client.list("/")
[u'home',u'input', u'output', u'tmp']
其他参数：
list(hdfs_path, status=False)
status：为True时，也返回子目录的状态信息，默认为Flase
6：makedirs——创建目录
>client.makedirs("/123")
其他参数：makedirs(hdfs_path, permission=None)
permission：设置权限
>client.makedirs("/test",permission=777)
7: rename—重命名
>client.rename("/123","/test")
8：delete—删除
>client.delete("/test")
其他参数：
delete(hdfs_path, recursive=False)
recursive：删除文件和其子目录，设置为False如果不存在，则会抛出异常，默认为False
9：upload——上传数据
>client.upload("/test","F:\[PPT]Google Protocol Buffers.pdf");
其他参数：
upload(hdfs_path, local_path, overwrite=False, n_threads=1, temp_dir=None,
chunk_size=65536,progress=None, cleanup=True, **kwargs)
overwrite：是否是覆盖性上传文件
n_threads：启动的线程数目
temp_dir：当overwrite=true时，远程文件一旦存在，则会在上传完之后进行交换
chunk_size：文件上传的大小区间
progress：回调函数来跟踪进度，为每一chunk_size字节。它将传递两个参数，文件上传的路径和传输的字节数。一旦完成，-1将作为第二个参数
cleanup：如果在上传任何文件时发生错误，则删除该文件
10：download——下载
>client.download("/test/NOTICE.txt","/home")
11：read——读取文件
withclient.read("/test/[PPT]Google Protocol Buffers.pdf") as reader:
print reader.read()
其他参数：
read(*args, **kwds)
hdfs_path：hdfs路径
offset：设置开始的字节位置
length：读取的长度（字节为单位）
buffer_size：用于传输数据的字节的缓冲区的大小。默认值设置在HDFS配置。
encoding：制定编码
chunk_size：如果设置为正数，上下文管理器将返回一个发生器产生的每一chunk_size字节而不是一个类似文件的对象
delimiter：如果设置，上下文管理器将返回一个发生器产生每次遇到分隔符。此参数要求指定的编码。
progress：回调函数来跟踪进度，为每一chunk_size字节（不可用，如果块大小不是指定）。它将传递两个参数，文件上传的路径和传输的字节数。称为一次与- 1作为第二个参数。
问题：
1.
hdfs.util.HdfsError: Permission denied: user=dr.who, access=WRITE, inode="/test":root:supergroup:drwxr-xr-x
解决办法是：在配置文件hdfs-site.xml中加入
<property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property>
/usr/local/hadoop-2.6.4/bin/hadoopjar /usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.4.jar\-input <输入目录> \ # 可以指定多个输入路径，例如：-input '/user/foo/dir1' -input '/user/foo/dir2'
-inputformat<输入格式 JavaClassName> \-output <输出目录>\-outputformat <输出格式 JavaClassName> \-mapper <mapper executable orJavaClassName> \-reducer <reducer executable or JavaClassName>\-combiner <combiner executable or JavaClassName> \-partitioner<JavaClassName> \-cmdenv <name=value> \ # 可以传递环境变量，可以当作参数传入到任务中，可以配置多个
-file <依赖的文件> \ #配置文件，字典等依赖
-D<name=value> \ # 作业的属性配置
Map.py:
#!/usr/local/bin/python
import sys
for line in sys.stdin:
ss = line.strip().split(' ')
for s in ss:
if s.strip()!= "":
print "%s\t%s"% (s, 1)
Reduce.py:
#!/usr/local/bin/python
import sys
current_word = None
count_pool = []
sum = 0
for line in sys.stdin:
word, val = line.strip().split('\t')
if current_word== None:
current_word = word
if current_word!= word:
for count in count_pool:
sum += count
print "%s\t%s"% (current_word, sum)
current_word = word
count_pool = []
sum = 0
count_pool.append(int(val))
for count in count_pool:
sum += count
print "%s\t%s"% (current_word, str(sum))
Run.sh: HADOOP_CMD="/data/hadoop-2.7.0/bin/hadoop" STREAM_JAR_PATH="/data/hadoop-2.7.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.0.jar" INPUT_FILE_PATH_1="/The_Man_of_Property.txt" OUTPUT_PATH="/output" $HADOOP_CMD fs -rmr-skipTrash $OUTPUT_PATH # Step 1. $HADOOP_CMD jar$STREAM_JAR_PATH \ -input $INPUT_FILE_PATH_1 \ -output $OUTPUT_PATH \ -mapper"python map.py" \ -reducer "pythonred.py" \ -file ./map.py \ -file ./red.py
目的：通过python模拟mr，计算每年的最高气温。
1. 查看数据文件，需要截取年份和气温，生成key-value对。
[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat 0067011990999991950051507004...9999999N9+00001+99999999999... 0043011990999991950051512004...9999999N9+00221+99999999999... 0043011990999991950051518004...9999999N9-00111+99999999999... 0043012650999991949032412004...0500001N9+01111+99999999999... 0043012650999991949032418004...0500001N9+00781+99999999999...
2. 编写map，打印key-value对
[tianyc@TeletekHbase python]$ cat map.py import re import sys for line in sys.stdin: val=line.strip() (year,temp)=(val[15:19],val[40:45]) print "%s\t%s" % (year,temp) [tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py 1950 +0000 1950 +0022 1950 -0011 1949 +0111 1949 +0078
3. 将结果排序
[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py |sort 1949 +0078 1949 +0111 1950 +0000 1950 -0011 1950 +0022
4. 编写redurce，对map中间结果进行处理，生成最终结果
[tianyc@TeletekHbase python]$ cat red.py
import sys
(last_key,max_val)=(None,0)
for line in sys.stdin:
(key,val)=line.strip().split('\t')
if last_key and last_key!=key:
print '%s\t%s' % (last_key, max_val)
(last_key, max_val)=(key,int(val))
else:
(last_key, max_val)=(key,max(max_val,int(val)))
if last_key:
print '%s\t%s' % (last_key, max_val)
5. 执行。
[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py |sort|python red.py 1949 111 1950 22
使用python语言进行MapReduce程序开发主要分为两个步骤，一是编写程序，二是用Hadoop Streaming命令提交任务。
还是以词频统计为例
一、程序开发
1、Mapper
for line in sys.stdin:
filelds = line.strip.split(' ')
for item in fileds:
print item+' '+'1'
2、Reducer
import sys
result={}
for line in sys.stdin:
kvs = line.strip().split(' ')
k = kvs[0]
v = kvs[1]
if k in result:
result[k]+=1
else:
result[k] = 1
for k,v in result.items():
print k+' '+v
....
写完发现其实只用map就可以处理了...reduce只用cat就好了
3、运行脚本
1）Streaming简介
Hadoop的MapReduce和HDFS均采用Java进行实现，默认提供Java编程接口，用户通过这些编程接口，可以定义map、reduce函数等等。
但是如果希望使用其他语言编写map、reduce函数怎么办呢？
Hadoop提供了一个框架Streaming，Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用hadoop提供的Java编程接口。
2）运行命令
/.../bin/hadoop streaming -input /..../input -output /..../output -mapper "mapper.py" -reducer "reducer.py" -file mapper.py -file reducer.py -D mapred.job.name ="wordcount" -D mapred.reduce.tasks = "1"
3）Streaming常用命令
（1）-input <path>：指定作业输入，path可以是文件或者目录，可以使用*通配符，-input选项可以使用多次指定多个文件或目录作为输入。
（2）-output <path>：指定作业输出目录，path必须不存在，而且执行作业的用户必须有创建该目录的权限，-output只能使用一次。
（3）-mapper：指定mapper可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
（4）-reducer：指定reducer可执行程序或Java类，必须指定且唯一。
（5）-file, -cacheFile, -cacheArchive：分别用于向计算节点分发本地文件、HDFS文件和HDFS压缩文件，具体使用方法参考文件分发与打包。
（6）numReduceTasks：指定reducer的个数，如果设置-numReduceTasks 0或者-reducer NONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。
（7）-jobconf | -D NAME=VALUE：指定作业参数，NAME是参数名，VALUE是参数值，可以指定的参数参考hadoop-default.xml。
-jobconf mapred.job.name='My Job Name'设置作业名
-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW设置作业优先级
-jobconf mapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务
-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务
-jobconf mapred.map.tasks 设置map任务个数
-jobconf mapred.reduce.tasks 设置reduce任务个数
-jobconf mapred.compress.map.output 设置map的输出是否压缩
-jobconf mapred.map.output.compression.codec 设置map的输出压缩方式
-jobconf mapred.output.compress 设置reduce的输出是否压缩
-jobconf mapred.output.compression.codec 设置reduce的输出压缩方式
-jobconf stream.map.output.field.separator 设置map输出分隔符
例子：
-D stream.map.output.field.separator=: \ 以冒号进行分隔
-D stream.num.map.output.key.fields=2 \ 指定在第二个冒号处进行分隔，也就是第二个冒号之前的作为key，之后的作为value
（8）-combiner：指定combiner Java类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。
（9）-partitioner：指定partitioner Java类，Streaming提供了一些实用的partitioner实现，参考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。
（10）-inputformat, -outputformat：指定inputformat和outputformat Java类，用于读取输入数据和写入输出数据，分别要实现InputFormat和OutputFormat接口。如果不指定，默认使用TextInputFormat和TextOutputFormat。
（11）cmdenv NAME=VALUE：给mapper和reducer程序传递额外的环境变量，NAME是变量名，VALUE是变量值。
（12）-mapdebug, -reducedebug：分别指定mapper和reducer程序失败时运行的debug程序。
（13）-verbose：指定输出详细信息，例如分发哪些文件，实际作业配置参数值等，可以用于调试。
以上这篇Python API 操作Hadoop hdfs详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。