http://pyhdfs.readthedocs.io/en/latest/

1：安裝

由于是windows環境（linux其實也一樣），只要有pip或者setup_install安裝起來都是很方便的

>pip install hdfs

2：Client——創建集群連接

> from hdfs import * > client = Client('http://s100:50070')

其他參數說明：

classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, session=None)

url：ip：端口

root：制定的hdfs根目錄

proxy：制定登陸的用戶身份

timeout：設置的超時時間

session:連接標識

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——獲取路徑的具體信息

其他參數：

status(hdfs_path, strict=True)

hdfs_path：就是hdfs路徑

strict：設置為True時，如果hdfs_path路徑不存在就會拋出異常，如果設置為False，如果路徑為不存在，則返回None

5：list——獲取指定路徑的子目錄信息

>client.list('/')[u’home’,u’input’, u’output’, u’tmp’]

其他參數：

list(hdfs_path, status=False)

status：為True時，也返回子目錄的狀態信息，默認為Flase

6：makedirs——創建目錄

>client.makedirs('/123')

其他參數：makedirs(hdfs_path, permission=None)

permission：設置權限

>client.makedirs('/test',permission=777)

7: rename—重命名

>client.rename('/123','/test')

8：delete—刪除

>client.delete('/test')

其他參數：

delete(hdfs_path, recursive=False)

recursive：刪除文件和其子目錄，設置為False如果不存在，則會拋出異常，默認為False

9：upload——上傳數據

>client.upload('/test','F:[PPT]Google Protocol Buffers.pdf');

其他參數：

upload(hdfs_path, local_path, overwrite=False, n_threads=1, temp_dir=None,

chunk_size=65536,progress=None, cleanup=True, **kwargs)

overwrite：是否是覆蓋性上傳文件

n_threads：啟動的線程數目

temp_dir：當overwrite=true時，遠程文件一旦存在，則會在上傳完之后進行交換

chunk_size：文件上傳的大小區間

progress：回調函數來跟蹤進度，為每一chunk_size字節。它將傳遞兩個參數，文件上傳的路徑和傳輸的字節數。一旦完成，-1將作為第二個參數

cleanup：如果在上傳任何文件時發生錯誤，則刪除該文件

10：download——下載

>client.download('/test/NOTICE.txt','/home')

11：read——讀取文件

withclient.read('/test/[PPT]Google Protocol Buffers.pdf') as reader:print reader.read()

其他參數：

read(*args, **kwds)

hdfs_path：hdfs路徑

offset：設置開始的字節位置

length：讀取的長度（字節為單位）

buffer_size：用于傳輸數據的字節的緩沖區的大小。默認值設置在HDFS配置。

encoding：制定編碼

chunk_size：如果設置為正數，上下文管理器將返回一個發生器產生的每一chunk_size字節而不是一個類似文件的對象

delimiter：如果設置，上下文管理器將返回一個發生器產生每次遇到分隔符。此參數要求指定的編碼。

progress：回調函數來跟蹤進度，為每一chunk_size字節（不可用，如果塊大小不是指定）。它將傳遞兩個參數，文件上傳的路徑和傳輸的字節數。稱為一次與- 1作為第二個參數。

問題：

1.

hdfs.util.HdfsError: Permission denied: user=dr.who, access=WRITE, inode='/test':root:supergroup:drwxr-xr-x

解決辦法是：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 <輸入目錄> # 可以指定多個輸入路徑，例如：-input ’/user/foo/dir1’ -input ’/user/foo/dir2’

-inputformat<輸入格式 JavaClassName> -output <輸出目錄>-outputformat <輸出格式 JavaClassName> -mapper <mapper executable orJavaClassName> -reducer <reducer executable or JavaClassName>-combiner <combiner executable or JavaClassName> -partitioner<JavaClassName> -cmdenv <name=value> # 可以傳遞環境變量，可以當作參數傳入到任務中，可以配置多個

-file <依賴的文件> #配置文件，字典等依賴

-D<name=value> # 作業的屬性配置

Map.py:

#!/usr/local/bin/pythonimport sysfor line in sys.stdin: ss = line.strip().split(’ ’) for s in ss: if s.strip()!= '': print '%st%s'% (s, 1)

Reduce.py:

#!/usr/local/bin/pythonimport syscurrent_word = Nonecount_pool = []sum = 0for 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 '%st%s'% (current_word, sum) current_word = word count_pool = [] sum = 0 count_pool.append(int(val))for count in count_pool: sum += countprint '%st%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：通過python模擬mr，計算每年的最高氣溫。

1. 查看數據文件，需要截取年份和氣溫，生成key-value對。

[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. 編寫map，打印key-value對

[tianyc@TeletekHbase python]$ cat map.py import reimport sysfor line in sys.stdin: val=line.strip() (year,temp)=(val[15:19],val[40:45]) print '%st%s' % (year,temp)[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py 1950 +00001950 +00221950 -00111949 +01111949 +0078

3. 將結果排序

[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py |sort1949 +00781949 +01111950 +00001950 -00111950 +0022

4. 編寫redurce，對map中間結果進行處理，生成最終結果

[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 ’%st%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 ’%st%s’ % (last_key, max_val)

5. 執行。

[tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat|python map.py |sort|python red.py 1949 1111950 22

使用python語言進行MapReduce程序開發主要分為兩個步驟，一是編寫程序，二是用Hadoop Streaming命令提交任務。

還是以詞頻統計為例

一、程序開發

1、Mapper

for line in sys.stdin: filelds = line.strip.split(’ ’) for item in fileds: print item+’ ’+’1’

2、Reducer

import sysresult={}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....

寫完發現其實只用map就可以處理了...reduce只用cat就好了

3、運行腳本

1）Streaming簡介

Hadoop的MapReduce和HDFS均采用Java進行實現，默認提供Java編程接口，用戶通過這些編程接口，可以定義map、reduce函數等等。　

但是如果希望使用其他語言編寫map、reduce函數怎么辦呢？

Hadoop提供了一個框架Streaming，Streaming的原理是用Java實現一個包裝用戶程序的MapReduce程序，該程序負責調用hadoop提供的Java編程接口。

2）運行命令

/.../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>：指定作業輸入，path可以是文件或者目錄，可以使用*通配符，-input選項可以使用多次指定多個文件或目錄作為輸入。

（2）-output <path>：指定作業輸出目錄，path必須不存在，而且執行作業的用戶必須有創建該目錄的權限，-output只能使用一次。

（3）-mapper：指定mapper可執行程序或Java類，必須指定且唯一。

（4）-reducer：指定reducer可執行程序或Java類，必須指定且唯一。

（5）-file, -cacheFile, -cacheArchive：分別用于向計算節點分發本地文件、HDFS文件和HDFS壓縮文件，具體使用方法參考文件分發與打包。

（6）numReduceTasks：指定reducer的個數，如果設置-numReduceTasks 0或者-reducer NONE則沒有reducer程序，mapper的輸出直接作為整個作業的輸出。

（7）-jobconf | -D NAME=VALUE：指定作業參數，NAME是參數名，VALUE是參數值，可以指定的參數參考hadoop-default.xml。

-jobconf mapred.job.name=’My Job Name’設置作業名

-jobconf mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW設置作業優先級

-jobconf mapred.job.map.capacity=M設置同時最多運行M個map任務

-jobconf mapred.job.reduce.capacity=N設置同時最多運行N個reduce任務

-jobconf mapred.map.tasks 設置map任務個數

-jobconf mapred.reduce.tasks 設置reduce任務個數

-jobconf mapred.compress.map.output 設置map的輸出是否壓縮

-jobconf mapred.map.output.compression.codec 設置map的輸出壓縮方式

-jobconf mapred.output.compress 設置reduce的輸出是否壓縮

-jobconf mapred.output.compression.codec 設置reduce的輸出壓縮方式

-jobconf stream.map.output.field.separator 設置map輸出分隔符

例子：

-D stream.map.output.field.separator=: 以冒號進行分隔

-D stream.num.map.output.key.fields=2 指定在第二個冒號處進行分隔，也就是第二個冒號之前的作為key，之后的作為value

（8）-combiner：指定combiner Java類，對應的Java類文件打包成jar文件后用-file分發。

（9）-partitioner：指定partitioner Java類，Streaming提供了一些實用的partitioner實現，參考KeyBasedFiledPartitoner和IntHashPartitioner。

（10）-inputformat, -outputformat：指定inputformat和outputformat Java類，用于讀取輸入數據和寫入輸出數據，分別要實現InputFormat和OutputFormat接口。如果不指定，默認使用TextInputFormat和TextOutputFormat。

（11）cmdenv NAME=VALUE：給mapper和reducer程序傳遞額外的環境變量，NAME是變量名，VALUE是變量值。

（12）-mapdebug, -reducedebug：分別指定mapper和reducer程序失敗時運行的debug程序。

（13）-verbose：指定輸出詳細信息，例如分發哪些文件，實際作業配置參數值等，可以用于調試。

以上這篇Python API 操作Hadoop hdfs詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。