Python API 操作Hadoop hdfs详解

2023-07-23 15:29:03 67

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

>pipinstallhdfs

2：Client——创建集群连接

>fromhdfsimport*
>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]GoogleProtocolBuffers.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]GoogleProtocolBuffers.pdf")asreader:
printreader.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：

hdfs.util.HdfsError:Permissiondenied: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


dfs.permissions
false

/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\-reducer\-combiner\-partitioner\-cmdenv\#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\#作业的属性配置

Map.py:

#!/usr/local/bin/python
importsys
forlineinsys.stdin:
ss=line.strip().split('')
forsinss:
ifs.strip()!="":
print"%s\t%s"%(s,1)

Reduce.py:

#!/usr/local/bin/python

importsys
current_word=None
count_pool=[]
sum=0
forlineinsys.stdin:
word,val=line.strip().split('\t')
ifcurrent_word==None:
current_word=word
ifcurrent_word!=word:
forcountincount_pool:
sum+=count
print"%s\t%s"%(current_word,sum)
current_word=word
count_pool=[]
sum=0
count_pool.append(int(val))
forcountincount_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"
$HADOOP_CMDfs-rmr-skipTrash$OUTPUT_PATH

#Step1.

$HADOOP_CMDjar$STREAM_JAR_PATH\
-input$INPUT_FILE_PATH_1\
-output$OUTPUT_PATH\
-mapper"pythonmap.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@TeletekHbasepython]$cattest.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@TeletekHbasepython]$catmap.py
importre
importsys
forlineinsys.stdin:
val=line.strip()
(year,temp)=(val[15:19],val[40:45])
print"%s\t%s"%(year,temp)

[tianyc@TeletekHbasepython]$cattest.dat|pythonmap.py
1950+0000
1950+0022
1950-0011
1949+0111
1949+0078

3.将结果排序

[tianyc@TeletekHbasepython]$cattest.dat|pythonmap.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@TeletekHbasepython]$catred.py
importsys
(last_key,max_val)=(None,0)
forlineinsys.stdin:
(key,val)=line.strip().split('\t')
iflast_keyandlast_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)))
iflast_key:
print'%s\t%s'%(last_key,max_val)

5.执行。

[tianyc@TeletekHbasepython]$cattest.dat|pythonmap.py|sort|pythonred.py
1949111
195022

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HadoopStreaming命令提交任务。

还是以词频统计为例

一、程序开发

1、Mapper

forlineinsys.stdin:
filelds=line.strip.split('')
foriteminfileds:
printitem+''+'1'

2、Reducer

importsys
result={}
forlineinsys.stdin:
kvs=line.strip().split('')
k=kvs[0]
v=kvs[1]
ifkinresult:
result[k]+=1
else:
result[k]=1
fork,vinresult.items():
printk+''+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/hadoopstreaming
-input/..../input
-output/..../output
-mapper"mapper.py"
-reducer"reducer.py"
-filemapper.py
-filereducer.py
-Dmapred.job.name="wordcount"
-Dmapred.reduce.tasks="1"

3）Streaming常用命令

（1）-input：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：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-numReduceTasks0或者-reducerNONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。

（7）-jobconf|-DNAME=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。

-jobconfmapred.job.name='MyJobName'设置作业名

-jobconfmapred.job.priority=VERY_HIGH|HIGH|NORMAL|LOW|VERY_LOW设置作业优先级

-jobconfmapred.job.map.capacity=M设置同时最多运行M个map任务

-jobconfmapred.job.reduce.capacity=N设置同时最多运行N个reduce任务

-jobconfmapred.map.tasks设置map任务个数

-jobconfmapred.reduce.tasks设置reduce任务个数

-jobconfmapred.compress.map.output设置map的输出是否压缩

-jobconfmapred.map.output.compression.codec设置map的输出压缩方式

-jobconfmapred.output.compress设置reduce的输出是否压缩

-jobconfmapred.output.compression.codec设置reduce的输出压缩方式

-jobconfstream.map.output.field.separator设置map输出分隔符

例子：

-Dstream.map.output.field.separator=:\以冒号进行分隔

-Dstream.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combinerJava类，对应的Java类文件打包成jar文件后用-file分发。

（9）-partitioner：指定partitionerJava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outputformatJava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）cmdenvNAME=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PythonAPI操作Hadoophdfs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毛票票。

Python API 操作Hadoop hdfs详解

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