使用Python Snakebite 从 HDFS 检索文件数据

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop生态系统的一部分。它是一个分布式文件系统，可在多个计算机节点上存储和处理大量数据集。HDFS被设计为可扩展，具备高容错性和高效性。它使得大规模数据处理成为可能。

Python Snakebite是一个Python HDFS客户端。它是一种用于通过Python访问HDFS的简单方式。此外，它还提供了许多其他的实用功能，例如内置的RPC错误处理和SSL支持。

在本教程中，我们将介绍如何使用Python Snakebite 从HDFS中检索文件数据。

前提条件

要使用Python Snakebite，请确保已安装以下软件包：

• Python 2.7或3.x
• pip
• setuptools

安装Python Snakebite

要安装Python Snakebite，请运行以下命令：

pip install snakebite

从HDFS中检索文件数据

要从HDFS中检索文件数据，您需要：

1. 创建一个Snakebite客户端
2. 调用 ls() 方法，将要检索的文件夹作为参数传递
3. 迭代Snakebite返回的文件列表，并使用 cat() 方法将文件内容读取到内存中

以下示例展示了如何使用Snakebite从HDFS中读取文件数据：

from snakebite.client import Client

client = Client('localhost', 9000)

# 获取目录下所有文件列表
for file in client.ls(['/']):
    # 只处理文件
    if file['file_type'] == 'f':
        # 获取文件内容
        content = client.cat([file['path']])
        # 打印文件名和内容
        print('File name: %s' % file['path'])
        print('File content:')
        for chunk in content:
            print(chunk)

代码解释：

• 首先，我们创建了一个Snakebite客户端对象，并将HDFS NameNode的主机和端口作为参数传递。

• 然后，我们调用 ls() 方法，并将要检索的文件夹 / 作为参数传递。此方法将返回一个包含目标目录下所有文件和子目录的列表。

• 接下来，我们使用一个循环来遍历目录下的所有文件。对于每个文件，我们检查其类型是否为文件，如果是文件，则调用 cat() 方法读取文件内容。我们使用 print() 函数将文件名和文件内容打印到终端。

• 最后，我们关闭客户端。

结论

本教程介绍了如何使用Python Snakebite从HDFS中检索文件数据。现在您可以通过Python中的Snakebite库访问HDFS并操作其中的数据了。