python與hdfs
1. 如何使用python為Hadoop編寫一個簡單的MapRece程序
在這個實例中，我將會向大家介紹如何使用Python 為 Hadoop編寫一個簡單的MapRece
程序。
盡管Hadoop 框架是使用java編寫的但是我們仍然需要使用像C++、Python等語言來實現Hadoop程序。盡管Hadoop官方網站給的示常式序是使用Jython編寫並打包成Jar文件，這樣顯然造成了不便，其實，不一定非要這樣來實現，我們可以使用Python與Hadoop 關聯進行編程，看看位於/src/examples/python/WordCount.py 的例子，你將了解到我在說什麼。
我們想要做什麼？
我們將編寫一個簡單的 MapRece 程序，使用的是C-Python，而不是Jython編寫後打包成jar包的程序。
我們的這個例子將模仿 WordCount 並使用Python來實現，例子通過讀取文本文件來統計出單詞的出現次數。結果也以文本形式輸出，每一行包含一個單詞和單詞出現的次數，兩者中間使用製表符來想間隔。
先決條件
編寫這個程序之前，你學要架設好Hadoop 集群，這樣才能不會在後期工作抓瞎。如果你沒有架設好，那麼在後面有個簡明教程來教你在Ubuntu linux 上搭建（同樣適用於其他發行版linux、unix）
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立單節點的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多節點的 Hadoop 集群
Python的MapRece代碼
使用Python編寫MapRece代碼的技巧就在於我們使用了 HadoopStreaming 來幫助我們在Map 和 Rece間傳遞數據通過STDIN (標准輸入)和STDOUT (標准輸出).我們僅僅使用Python的sys.stdin來輸入數據，使用sys.stdout輸出數據，這樣做是因為HadoopStreaming會幫我們辦好其他事。這是真的，別不相信！
Map: mapper.py
將下列的代碼保存在/home/hadoop/mapper.py中，他將從STDIN讀取數據並將單詞成行分隔開，生成一個列表映射單詞與發生次數的關系：
注意：要確保這個腳本有足夠許可權（chmod +x /home/hadoop/mapper.py）。
#!/usr/bin/env python
import sys
# input comes from STDIN (standard input)
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
# split the line into words
words = line.split()
# increase counters
for word in words:
# write the results to STDOUT (standard output);
# what we output here will be the input for the
# Rece step, i.e. the input for recer.py
#
# tab-delimited; the trivial word count is 1
print '%s\\t%s' % (word, 1)在這個腳本中，並不計算出單詞出現的總數，它將輸出 "<word> 1" 迅速地，盡管<word>可能會在輸入中出現多次，計算是留給後來的Rece步驟（或叫做程序）來實現。當然你可以改變下編碼風格，完全尊重你的習慣。
Rece: recer.py
將代碼存儲在/home/hadoop/recer.py 中，這個腳本的作用是從mapper.py 的STDIN中讀取結果，然後計算每個單詞出現次數的總和，並輸出結果到STDOUT。
同樣，要注意腳本許可權：chmod +x /home/hadoop/recer.py
#!/usr/bin/env python
from operator import itemgetter
import sys
# maps words to their counts
word2count = {}
# input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip()
# parse the input we got from mapper.py
word, count = line.split('\\t', 1)
# convert count (currently a string) to int
try:
count = int(count)
word2count[word] = word2count.get(word, 0) + count
except ValueError:
# count was not a number, so silently
# ignore/discard this line
pass
# sort the words lexigraphically;
#
# this step is NOT required, we just do it so that our
# final output will look more like the official Hadoop
# word count examples
sorted_word2count = sorted(word2count.items(), key=itemgetter(0))
# write the results to STDOUT (standard output)
for word, count in sorted_word2count:
print '%s\\t%s'% (word, count)
測試你的代碼（cat data | map | sort | rece）
我建議你在運行MapRece job測試前嘗試手工測試你的mapper.py 和 recer.py腳本，以免得不到任何返回結果
這里有一些建議，關於如何測試你的Map和Rece的功能：
——————————————————————————————————————————————
\r\n
# very basic test
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py
foo 1
foo 1
quux 1
labs 1
foo 1
bar 1
——————————————————————————————————————————————
hadoop@ubuntu:~$ echo "foo foo quux labs foo bar quux" | /home/hadoop/mapper.py | sort | /home/hadoop/recer.py
bar 1
foo 3
labs 1
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# using one of the ebooks as example input
# (see below on where to get the ebooks)
hadoop@ubuntu:~$ cat /tmp/gutenberg/20417-8.txt | /home/hadoop/mapper.py
The 1
Project 1
Gutenberg 1
EBook 1
of 1
[...]
(you get the idea)
quux 2
quux 1
——————————————————————————————————————————————
在Hadoop平台上運行Python腳本
為了這個例子，我們將需要三種電子書：
The Outline of Science, Vol. 1 (of 4) by J. Arthur Thomson\r\n
The Notebooks of Leonardo Da Vinci\r\n
Ulysses by James Joyce
下載他們，並使用us-ascii編碼存儲 解壓後的文件，保存在臨時目錄，比如/tmp/gutenberg.
hadoop@ubuntu:~$ ls -l /tmp/gutenberg/
total 3592
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 674425 2007-01-22 12:56 20417-8.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1423808 2006-08-03 16:36 7ldvc10.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 1561677 2004-11-26 09:48 ulyss12.txt
hadoop@ubuntu:~$
復制本地數據到HDFS
在我們運行MapRece job 前，我們需要將本地的文件復制到HDFS中：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -FromLocal /tmp/gutenberg gutenberg
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg <dir>
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg
Found 3 items
/user/hadoop/gutenberg/20417-8.txt <r 1> 674425
/user/hadoop/gutenberg/7ldvc10.txt <r 1> 1423808
/user/hadoop/gutenberg/ulyss12.txt <r 1> 1561677
執行 MapRece job
現在，一切准備就緒，我們將在運行Python MapRece job 在Hadoop集群上。像我上面所說的，我們使用的是
HadoopStreaming 幫助我們傳遞數據在Map和Rece間並通過STDIN和STDOUT，進行標准化輸入輸出。
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
在運行中，如果你想更改Hadoop的一些設置，如增加Rece任務的數量，你可以使用「-jobconf」選項：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-jobconf mapred.rece.tasks=16 -mapper ...
一個重要的備忘是關於Hadoop does not honor mapred.map.tasks
這個任務將會讀取HDFS目錄下的gutenberg並處理他們，將結果存儲在獨立的結果文件中，並存儲在HDFS目錄下的
gutenberg-output目錄。
之前執行的結果如下：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.19.1-streaming.jar
-mapper /home/hadoop/mapper.py -recer /home/hadoop/recer.py -input gutenberg/*
-output gutenberg-output
additionalConfSpec_:null
null=@@@userJobConfProps_.get(stream.shipped.hadoopstreaming
packageJobJar: [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/hadoop-unjar54543/]
[] /tmp/streamjob54544.jar tmpDir=null
[...] INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 7
[...] INFO streaming.StreamJob: getLocalDirs(): [/usr/local/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/mapred/local]
[...] INFO streaming.StreamJob: Running job: job_200803031615_0021
[...]
[...] INFO streaming.StreamJob: map 0% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 43% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 86% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 0%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 33%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 70%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 77%
[...] INFO streaming.StreamJob: map 100% rece 100%
[...] INFO streaming.StreamJob: Job complete: job_200803031615_0021
[...] INFO streaming.StreamJob: Output: gutenberg-output hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
正如你所見到的上面的輸出結果，Hadoop 同時還提供了一個基本的WEB介面顯示統計結果和信息。
當Hadoop集群在執行時，你可以使用瀏覽器訪問 http://localhost:50030/ ，如圖：
檢查結果是否輸出並存儲在HDFS目錄下的gutenberg-output中：
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -ls gutenberg-output
Found 1 items
/user/hadoop/gutenberg-output/part-00000 <r 1> 903193 2007-09-21 13:00
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
可以使用dfs -cat 命令檢查文件目錄
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ bin/hadoop dfs -cat gutenberg-output/part-00000
"(Lo)cra" 1
"1490 1
"1498," 1
"35" 1
"40," 1
"A 2
"AS-IS". 2
"A_ 1
"Absoluti 1
[...]
hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$
注意比輸出，上面結果的(")符號不是Hadoop插入的。
轉載僅供參考，版權屬於原作者。祝你愉快，滿意請採納哦
2. 大數據hadoop和python哪個好
都很好Hadoop應用及開發Python主要做數據挖掘。方向不同罷了。只要是這兩個方面技術合格的人才都會很好的。
3. 大數據用hadoop還是python好
如果是spark的話，是提供python介面的啊hadoop好像也可以提供吧，你上網找找吧（也有可能沒有）而且python適合單機版的運算（sklearn），大數據下面基於map-rece的思想，所以有很多演算法是不適用的，或者需要額外的開發，所以一般都是大數據平台（如你說的spark,h單暢廁堆丿瞪搽缺敞畫adoop自身提供的），python只要做好自己的單機功能就好了。
4. 用python的hdfs庫libpyhdfs訪問hdfs的時候怎麼設置用戶名和用戶組
用thrift的介面去實現
from hdfs import hadoopthrift_cli
用do_chown這個方法可以
5. python hdfs 支持哪些操作
1、startswith 以某個字元串起始
2、endswith 以某個字元串結尾
3、contain python沒有提供contain函數，可以使用 'test' in somestring 的方式來進行判斷，當然也可以使用index來判斷
4、strip 去除空格及特殊符號
5、len 判斷字元串長度len(str)
6、upper lower 大小寫轉換
7、split 分隔字元串
6. hadoop 機器學習 python什麼關系
機器學習是一系列演算法。這些演算法通常需要大數據，大量的計算 。
hadoop是一種使用多台伺服器穩定的進行大規模數據批量處理的軟體框架。 其核心是hdfs和map rece。
python是一個通用語言，支持廣泛，上手容易。當然大數據中的機器學習演算法也是很早就可以用pyhon來編寫。
python編寫的機器學習演算法，可以自己用gearman或者是自己建立的分布式計算 系統完成多台PC伺服器共同計算 。 當然也可以通過hadoop的stream介面，將python程序運行在hadoop的框架里。
這也是一種成功 的商業模式。
7. Python怎麼獲取HDFS文件的編碼格式
你好，你可以利用python3的python3-magic來獲得文件的編碼格式。下面是對應的代碼
import magic
blob = open('unknown-file').read()
m = magic.open(magic.MAGIC_MIME_ENCODING)
m.load()
encoding = m.buffer(blob) # "utf-8" "us-ascii" etc
8. python 怎麼把日誌文件寫到hdfs
在IDE中設置project interpreter為python2的路徑即可； 在window中設置python2的路徑到環境變數Path中 在linux中設置python2的路徑到PATH中
9. python訪問hdfs
將當前的python腳本名稱改為test_pyhdfs之類，總之不要和包的名字一樣。
import後，執行dir(pyhdfs)，貼出結果看看。
10. python和hadoop有什麼聯系
沒聯系
python 是一門動態語言,
hadoop是一個分布式計算的框架, 是用java寫的.
他們是兩個層次的東西.
如果說非要有聯系, 就是python可以應用hadoop框架, 做分布式計算的開發.
但是語言和框架, 是可以自己拼裝的. java也可以使用hadoop開發分布式計算,
python也可以用spark開發分布式計算, 他們是松耦合的, 可以自己根據需求搭配