python 读取hdfs数据

可以使用PyArrow和PyHDFS库来读取HDFS数据。以下是一个简单的示例代码：

import pyarrow as pa
import pyarrow.hdfs as hdfs

# 连接到HDFS
fs = hdfs.connect(host='localhost', port=9000)

# 读取文件
with fs.open('/path/to/hdfs/file', 'rb') as f:
    # 将文件流转化为PyArrow表格
    table = pa.ipc.open_stream(f).read_all()

# 打印前10行数据
print(table.to_pandas().head(10))

在这个示例中，我们首先使用`hdfs.connect()`方法连接到HDFS。接着，使用`fs.open()`方法打开文件，并将其转化为一个PyArrow表格。最后，使用`to_pandas()`方法将表格转化为Pandas数据帧，并打印前10行数据。

需要注意的是，您需要安装PyArrow和PyHDFS库，并且正确配置Hadoop环境变量，以便连接到HDFS。

相关问题

python 读取hdfs

Python可以使用`pyarrow`库来读取HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的文件。下面是使用`pyarrow`读取HDFS文件的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了`pyarrow`库。可以使用以下命令进行安装：

   pip install pyarrow

2. 导入`pyarrow`库：

   import pyarrow.hdfs as hdfs

3. 创建一个HDFS连接：

   fs = hdfs.connect(host='your_hdfs_host', port=your_hdfs_port, user='your_hdfs_user')

其中，`your_hdfs_host`是HDFS的主机名或IP地址，`your_hdfs_port`是HDFS的端口号，默认为9000，`your_hdfs_user`是HDFS的用户名。

4. 使用`open`方法打开HDFS文件，并读取其中的内容：

   with fs.open('/path/to/hdfs/file', 'rb') as file:
       content = file.read()

其中，`/path/to/hdfs/file`是HDFS中文件的路径。

5. 关闭HDFS连接：

   fs.close()

以上就是使用Python读取HDFS文件的基本步骤。

python读取 hdfs

要在Python中读取HDFS数据，你可以使用HDFS的Python API - PyArrow或HDFS3。这些库都提供了Python与HDFS交互的接口。

以下是使用PyArrow读取HDFS中文件的示例代码：

import pyarrow as pa
import pyarrow.fs as fs

# 创建HDFS文件系统对象
hdfs = fs.HadoopFileSystem(host='localhost', port=9000)

# 读取文件并打印内容
with hdfs.open('/path/to/file.txt', 'rb') as f:
    data = f.read()
    print(data)

以下是使用HDFS3读取HDFS中文件的示例代码：

import hdfs3

# 连接到HDFS
client = hdfs3.HDFileSystem(host='localhost', port=9000)

# 读取文件并打印内容
with client.open('/path/to/file.txt', 'rb') as f:
    data = f.read()
    print(data)

需要注意的是，在使用这些库之前，你需要确保已经正确安装和配置了HDFS，并且Python环境中已经安装了对应的库。