从hdfs上get下来lzo文件以及lzo索引

要从HDFS上获取LZO文件以及LZO索引，可以使用以下命令：

hadoop fs -get /path/to/lzo/file.lzo /local/path/to/save/lzo/file.lzo
hadoop fs -get /path/to/lzo/file.lzo.index /local/path/to/save/lzo/file.lzo.index

其中，`/path/to/lzo/file.lzo` 是要获取的LZO文件在HDFS上的路径，`/path/to/lzo/file.lzo.index` 是相应的LZO索引文件在HDFS上的路径。`/local/path/to/save/lzo/file.lzo` 是要将LZO文件保存到本地的路径，`/local/path/to/save/lzo/file.lzo.index` 是相应的LZO索引文件保存到本地的路径。

请注意，这些命令需要在装有Hadoop客户端的机器上执行。

相关问题

从HDFS使用get命令获取LZO文件变成json.txt

要从HDFS上获取LZO文件并将其转换为JSON格式，可以使用以下命令：

1. 下载LZO文件以及LZO索引文件到本地：

hadoop fs -get /path/to/lzo/file.lzo /local/path/to/save/lzo/file.lzo
hadoop fs -get /path/to/lzo/file.lzo.index /local/path/to/save/lzo/file.lzo.index

2. 安装并使用lzo工具将LZO文件解压缩为文本文件：

sudo apt-get install lzop
lzop -dc /local/path/to/save/lzo/file.lzo > /local/path/to/save/text/file.txt

3. 使用Python等编程语言将文本文件处理为JSON格式，例如：

import json

with open('/local/path/to/save/text/file.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

data = []

for line in lines:
    # 处理每一行数据
    # 例如，假设每一行数据都是由逗号分隔的三个字段
    fields = line.strip().split(',')
    record = {
        'field1': fields[0],
        'field2': fields[1],
        'field3': fields[2]
    }
    data.append(record)

with open('/local/path/to/save/json/file.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

其中，`/local/path/to/save/text/file.txt` 是第二步中解压后的文本文件路径，`/local/path/to/save/json/file.json` 是处理后的JSON文件路径。具体处理方式需要根据实际数据格式进行调整。

请注意，这些命令需要在装有Hadoop客户端的机器上执行。同时，需要安装lzo工具和Python等编程语言。

帮忙写一个从hdfs上get下来的put上去，并校验get下来的文件和本地文件数量大小 ，再校验put上去和本地文件的数量和大小相等的python脚本

以下是一个从HDFS上获取文件并将其上传到HDFS，并验证文件数量和大小的Python脚本示例：

import os
import subprocess

# 配置Hadoop路径
HADOOP_HOME = '/usr/local/hadoop/bin'

# 获取HDFS上的文件
def hdfs_get(hdfs_path, local_path):
    cmd = [os.path.join(HADOOP_HOME, 'hadoop'), 'fs', '-get', hdfs_path, local_path]
    subprocess.check_call(cmd)

# 将文件上传到HDFS
def hdfs_put(local_path, hdfs_path):
    cmd = [os.path.join(HADOOP_HOME, 'hadoop'), 'fs', '-put', local_path, hdfs_path]
    subprocess.check_call(cmd)

# 比较文件数量和大小
def compare_files(local_path, hdfs_path):
    local_files = os.listdir(local_path)
    hdfs_files = subprocess.check_output([os.path.join(HADOOP_HOME, 'hadoop'), 'fs', '-ls', hdfs_path]).decode('utf-8').split('\n')[1:]

    # 检查文件数量是否相等
    assert len(local_files) == len(hdfs_files), "文件数量不相等"

    for hdfs_file in hdfs_files:
        if not hdfs_file:
            continue
        hdfs_file = hdfs_file.split(' ')[-1]
        hdfs_size = subprocess.check_output([os.path.join(HADOOP_HOME, 'hadoop'), 'fs', '-du', '-s', hdfs_file]).decode('utf-8').split('\t')[0]
        hdfs_name = os.path.basename(hdfs_file)

        local_file = os.path.join(local_path, hdfs_name)
        local_size = os.path.getsize(local_file)

        # 检查文件大小是否相等
        assert int(hdfs_size) == local_size, "文件 {} 大小不相等".format(hdfs_name)

if __name__ == '__main__':
    # 测试数据
    hdfs_path = '/user/test'
    local_path = '/tmp/test'

    # 获取HDFS上的文件
    hdfs_get(hdfs_path, local_path)

    # 将文件上传到HDFS
    hdfs_put(local_path, hdfs_path)

    # 比较文件数量和大小
    compare_files(local_path, hdfs_path)

    print("上传成功并校验通过")

在上面的脚本中，我们首先定义了`HADOOP_HOME`变量来保存Hadoop的安装路径。 然后，我们使用`hdfs_get()`函数从HDFS获取文件并将其下载到本地。使用`hdfs_put()`函数将文件上传到HDFS。最后，使用`compare_files()`函数比较本地文件和HDFS文件的数量和大小是否相等。

在脚本的主函数中，我们定义了测试数据的HDFS路径和本地路径，并调用了上述三个函数。如果文件数量和大小相等，则输出“上传成功并校验通过”。