python 执行hadoop 找不到命令

当你尝试在Python环境中执行Hadoop命令时，可能会遇到找不到命令的问题，这通常是因为Hadoop没有添加到系统的PATH环境变量中，或者Hadoop配置不正确。以下是可能导致这种情况的原因及解决步骤：

1. **Hadoop安装路径未加入PATH**：你需要确认Hadoop的bin目录是否包含在系统的PATH中，可以在终端输入`echo $PATH`查看。如果不是，需要编辑`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件，在最后添加如下行：

   export PATH=$PATH:/path/to/hadoop/bin

然后 sourcing 或重启shell使更改生效。

2. **Hadoop配置问题**：Hadoop的配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml等）可能存在路径设置错误。检查这些配置文件，确保Hadoop的主节点地址和数据节点地址设置正确。

3. **非标准安装**：如果Hadoop不是默认安装位置，可能需要指定全路径来运行命令，例如 `~/hadoop/bin/hadoop dfs -ls`。

4. **Hadoop服务未启动**：确保Hadoop的服务（如HDFS和YARN）已经按照指南成功启动。

5. **Python模块问题**：如果你打算通过Python脚本间接操作Hadoop，可能需要先安装Hadoop Python客户端（如hadooplib或PyHadoop），然后导入并使用。

相关问题

利用Hadoop提供的Shell命令完成下列任务：向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件

在Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）环境中，你可以使用`hadoop fs`命令行工具来进行文件操作，包括上传。如果你想上传文本文件并管理是否覆盖已存在的文件，可以按照以下步骤进行：

1. **上传新文件（如果不存在）**：
- 首先，你需要确保Hadoop客户端配置正确，并且已经连接到了HDFS集群。通常可以在终端中输入`hdfs dfs -put <本地文件路径> <HDFS目录>/<文件名>`来上传文件。例如：

     hdfs dfs -put /path/to/local/file.txt /hdfs/directory/myfile.txt

2. **选择是否覆盖已存在的文件**：
- 如果你想在HDFS中已有文件名为`myfile.txt`的情况下选择是否覆盖，需要在上传前确认文件是否存在。这可以通过`ls`命令检查：

     hdfs dfs -ls /hdfs/directory/myfile.txt

- 如果文件存在，你可以提供一个交互式选项，让用户手动决定是否覆盖。这通常不是通过直接的shell命令实现，而是通过脚本语言如bash、Python等结合readline函数。

3. **追加到文件末尾**（在Linux shell）：
- 使用`append`模式，如`tee`命令，可以将新的内容追加到文件末尾。但这不是HDFS原生支持的功能，需要在服务器端进行操作。例如，在Linux机器上，你可能需要通过SSH登录到Hadoop节点，然后手动运行相应命令。

由于Hadoop Shell本身并不支持交互式的决定覆盖策略，建议使用Hadoop API或者编程语言（如Java、Python）编写脚本来实现这个功能，以提供更好的控制和用户界面。如果你想要编程解决方案，可以创建一个简单脚本，提示用户输入选择并依据此进行操作。

hadoop数据清洗具体操作

Hadoop数据清洗的具体操作如下：
1. 编写Mapper程序，对数据进行清洗。Mapper程序可以使用Java、Python等语言编写，根据具体需求进行选择。
2. 将编写好的Mapper程序打包成jar包，并上传到Hadoop集群中。
3. 在Hadoop集群中运行Mapper程序，对数据进行清洗。可以使用以下命令运行Mapper程序：

   hadoop jar <jar包路径> <Mapper类名> <输入路径> <输出路径>

其中，jar包路径为Mapper程序打包后的jar包路径，Mapper类名为Mapper程序中的类名，输入路径为需要清洗的数据所在的HDFS路径，输出路径为清洗后的数据存放的HDFS路径。
4. 查看清洗后的数据是否符合要求，如果不符合要求，可以修改Mapper程序并重新运行。