在hdfs上读一个文件的时候，它大致的工作的逻辑是什么样的，先经过什么再经过什么，怎么拿到那个文件

在HDFS上读取一个文件的过程大致如下：

1. 客户端向NameNode请求该文件的元数据信息，包括文件大小、块信息、副本位置等。
2. NameNode返回文件元数据信息给客户端。
3. 客户端根据元数据信息找到该文件的第一个数据块所在的DataNode。
4. 客户端向该DataNode发出读取请求，DataNode返回该块的数据给客户端。
5. 如果该块有多个副本，客户端会根据副本位置信息向最近的DataNode发送读取请求，以提高读取效率。
6. 如果读取的数据跨越多个块，客户端会按照块的顺序依次向相应的DataNode发送读取请求，直到读取完整个文件。

客户端可以通过Hadoop API或者命令行工具（如hdfs dfs -cat）来读取HDFS上的文件。在读取文件之前，需要先连接到HDFS集群，并获得读取权限。

相关问题

在HDFS上新建一个文件夹并编辑该文件技术

抱歉，我之前的回答有误。在HDFS上创建一个文件夹是不需要编辑的，下面是正确的回答：

您可以使用以下命令在HDFS上创建一个文件夹并编辑该文件：

1. 创建一个文件夹：

hadoop fs -mkdir /path/to/hdfs/directory

2. 在本地创建一个文件并编辑：

nano /path/to/local/file

3. 将编辑好的文件上传到HDFS文件夹：

hadoop fs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/directory

其中，`/path/to/hdfs/directory`是您想要创建的HDFS文件夹的路径，`/path/to/local/file`是您想要上传到HDFS上的本地文件路径。

请注意，您需要在运行该命令的机器上安装Hadoop，并且您需要具有足够的权限才能够在HDFS上创建文件夹和上传文件。

python如何将hdfs上的多个文件读成一个rdd并对每个文件执行逻辑并获取返回值

在Python中，可以使用PySpark来读取HDFS上的文件，并将它们转换成一个RDD。具体步骤如下：

1. 导入必要的PySpark模块

from pyspark import SparkContext, SparkConf

2. 创建SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("ReadHDFSFiles").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

3. 读取HDFS上的多个文件

hdfs_path = "hdfs://path/to/files/*"
rdd = sc.textFile(hdfs_path)

这里使用了通配符“\*”，表示读取路径下所有的文件。

4. 对每个文件执行逻辑并获取返回值

def process_file(file_content):
    # 在这里执行逻辑，比如对文件内容进行处理
    processed_content = file_content.upper()
    return processed_content

result_rdd = rdd.map(process_file)

这里定义了一个名为process_file的函数，用于对每个文件进行处理。在map函数中，每个文件内容都会被传递给process_file函数进行处理，并将处理后的结果返回。最后，所有处理后的结果将会组成一个新的RDD，即result_rdd。

5. 关闭SparkContext

sc.stop()

完整代码如下：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

def process_file(file_content):
    # 在这里执行逻辑，比如对文件内容进行处理
    processed_content = file_content.upper()
    return processed_content

conf = SparkConf().setAppName("ReadHDFSFiles").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

hdfs_path = "hdfs://path/to/files/*"
rdd = sc.textFile(hdfs_path)

result_rdd = rdd.map(process_file)

print(result_rdd.collect())

sc.stop()

其中，collect函数用于获取RDD中的所有元素。如果处理后的结果很大，可以使用其他函数如foreach等将结果输出到外部存储介质。