hdfs创建目录 python脚本写

可以回答这个问题。在 Python 中，可以使用 Hadoop 的 HDFS 模块来创建目录。具体的代码实现可以参考以下示例：

from hdfs import InsecureClient

client = InsecureClient('http://localhost:50070', user='hadoop')

client.makedirs('/path/to/directory')

其中，`InsecureClient` 是 HDFS 模块中的一个类，用于连接到 HDFS。在创建对象时，需要指定 HDFS 的地址和用户名。`makedirs` 方法可以用于创建目录，其中的参数是目录的路径。

相关问题

创建一个titanic_1表，其数据来自titanic表并筛选出所有女性的数据； 将数据titanic_1表的10行数据的结果写出到hdfs的目录下/hive_data。

在Hive中，你可以使用SQL语句来创建一个新的表`titanic_1`，并筛选出`titanic`表中的女性乘客数据。首先，假设`titanic`表有一个名为`gender`的列用于表示性别：

CREATE TABLE titanic_1 AS
SELECT * FROM titanic
WHERE gender = 'female';

这将创建一个新表`titanic_1`，其中包含原表中所有女性乘客的信息。

接着，为了将`titanic_1`表的前10行数据写入HDFS的`/hive_data`目录，你可以使用`INSERT OVERWRITE DIRECTORY`命令，但请注意Hive不直接支持向文件系统写入全量数据，通常需要先导出到其他临时存储如Hadoop的HDFS上，然后通过命令行工具或者其他的脚本语言如Python操作。这里可以做一个示例，如何在Hive中获取前10行数据，实际写入过程可能需要外部工具协助：

-- Hive无法直接写入HDFS，先保存到内部表或者某个临时表
CREATE TEMPORARY TABLE temp_titanic_1 AS
SELECT * FROM titanic_1 LIMIT 10;

-- 将数据导出到HDFS，假设你已经设置好了合适的export路径，比如/export/titanic_1
INSERT INTO TABLE /export/titanic_1
SELECT * FROM temp_titanic_1;

-- 清理临时表
DROP TABLE IF EXISTS temp_titanic_1;

给我写一个自动测试hdfs功能的自动化测试脚本

### 回答1：
对不起，我不会写脚本，但是我可以提供一些指导。

你可以使用Apache Hadoop提供的HDFS Java API来写一个自动化测试脚本。这样可以方便地对HDFS进行功能测试，例如创建文件、写入数据、读取数据、删除文件等。

具体来说，你可以使用Java代码，使用HDFS Java API实现对HDFS的操作，再使用JUnit来编写测试用例。这样，你可以快速方便地测试HDFS的各项功能，并且能够方便地获得测试结果。

如果你不熟悉Java，你也可以使用其他语言，例如Python，使用HDFS的WebHDFS API进行测试。

希望对你有所帮助！

### 回答2：
自动化测试脚本的设计主要包括以下几个步骤：

1.准备测试环境：首先，需要在测试环境中配置好Hadoop和HDFS。确保集群中的NameNode、DataNode和SecondaryNameNode等组件都正常运行，同时保证有足够的磁盘空间用于存储测试数据。

2.编写脚本：使用脚本编程语言（如Python或Shell）编写脚本文件，以实现对HDFS功能的自动化测试。脚本中需要包含以下功能：
- 创建测试目录和文件：通过HDFS命令或API，创建测试需要的目录结构和文件。
- 上传文件至HDFS：通过HDFS命令或API，将测试用的文件上传至HDFS中的指定路径。
- 下载文件：通过HDFS命令或API，将指定路径下的文件下载到本地进行校验。
- 删除文件：通过HDFS命令或API，删除HDFS中指定路径下的文件。
- 检查文件是否存在：通过HDFS命令或API，检查指定路径下的文件是否存在，可以通过返回码或文件列表来判断。
- 检查文件内容：通过HDFS命令或API，检查下载的文件与上传的文件内容是否一致。

3.执行脚本：运行脚本文件，执行其中定义的测试功能。脚本可以在集群的一个节点上执行，也可以在多个节点上并行执行以提高效率。

4.结果输出：根据测试结果，输出相应的日志或报告。记录测试执行的通过率、失败率、错误信息等，便于分析问题和改进测试脚本。

总结：以上是一个简单的HDFS功能自动化测试脚本的设计思路，具体编写时可根据需求进行功能模块的扩展和优化，以实现更全面、准确和高效的测试。另外，可以结合持续集成工具（如Jenkins）和版本控制系统（如Git）来实现自动化测试的 CI/CD 流程，提高测试效率和质量。

### 回答3：
这是一个用于自动测试HDFS（Hadoop分布式文件系统）功能的简单的自动化测试脚本，它可以检查HDFS中的文件操作，如上传、下载、删除和重命名等。

import subprocess

def test_hdfs_operations():
    # 上传文件到HDFS
    subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-put", "local_file_path", "hdfs_file_path"])

    # 检查文件是否成功上传
    ls_output = subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-ls", "hdfs_file_path"], capture_output=True, text=True)
    assert "hdfs_file_path" in ls_output.stdout, "文件上传失败"

    # 从HDFS下载文件
    subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-get", "hdfs_file_path", "local_file_path"])

    # 检查文件是否成功下载
    assert Path("local_file_path").is_file(), "文件下载失败"

    # 删除HDFS中的文件
    subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-rm", "hdfs_file_path"])

    # 检查文件是否成功删除
    ls_output = subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-ls", "hdfs_file_path"], capture_output=True, text=True)
    assert not ("hdfs_file_path" in ls_output.stdout), "文件删除失败"

    # 重命名HDFS中的文件
    subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-mv", "old_hdfs_path", "new_hdfs_path"])

    # 检查文件是否成功重命名
    ls_output = subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-ls", "old_hdfs_path"], capture_output=True, text=True)
    assert not ("old_hdfs_path" in ls_output.stdout), "文件重命名失败"

    ls_output = subprocess.run(["hdfs", "dfs", "-ls", "new_hdfs_path"], capture_output=True, text=True)
    assert "new_hdfs_path" in ls_output.stdout, "文件重命名失败"

    print("HDFS功能自动化测试通过")

if __name__ == "__main__":
    test_hdfs_operations()