. (多选题) HDFS要实现哪些设计目标:( ) A 复杂的文件模型 B 流数据读写 C 兼容廉价的硬件设备 D 强大的跨平台兼容性

B、C正确。HDFS要实现的设计目标包括：流数据读写，即支持高吞吐量的连续数据访问；兼容廉价的硬件设备，即可以运行在普通的商用服务器上，而不需要昂贵的专用硬件；选项A、D不正确，因为HDFS的设计模型相对简单，只支持基本的文件操作和访问，而且HDFS的跨平台兼容性并不强，主要是为了支持Hadoop生态系统的应用而开发的。

相关问题

基于HDFS的文件读写程序设计与实现

基于HDFS的文件读写程序设计与实现可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库和模块：

from hdfs import InsecureClient

2. 创建HDFS客户端对象：

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

其中，`http://localhost:50070`是HDFS的Web界面地址，`hadoop`是HDFS的用户名。

3. 上传文件到HDFS：

client.upload('/path/to/hdfs/file', '/path/to/local/file')

其中，`/path/to/hdfs/file`是HDFS中文件的路径，`/path/to/local/file`是本地文件的路径。

4. 下载文件从HDFS：

client.download('/path/to/hdfs/file', '/path/to/local/file')

其中，`/path/to/hdfs/file`是HDFS中文件的路径，`/path/to/local/file`是本地文件的路径。

5. 创建HDFS文件夹：

client.makedirs('/path/to/hdfs/folder')

其中，`/path/to/hdfs/folder`是HDFS中文件夹的路径。

6. 删除HDFS文件或文件夹：

client.delete('/path/to/hdfs/file_or_folder', recursive=True)

其中，`/path/to/hdfs/file_or_folder`是HDFS中文件或文件夹的路径。

7. 列出HDFS文件夹中的文件：

files = client.list('/path/to/hdfs/folder')
print(files)

其中，`/path/to/hdfs/folder`是HDFS中文件夹的路径。

8. 检查HDFS中的文件或文件夹是否存在：

exists = client.status('/path/to/hdfs/file_or_folder', strict=False) is not None
print(exists)

其中，`/path/to/hdfs/file_or_folder`是HDFS中文件或文件夹的路径。

9. 获取HDFS文件或文件夹的元数据：

metadata = client.status('/path/to/hdfs/file_or_folder')
print(metadata)

其中，`/path/to/hdfs/file_or_folder`是HDFS中文件或文件夹的路径。

在pyspark上运行分布式，# 保存处理后的数据集 tfidf.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data')。会保存多个文件到hdfs上，如何整合成一个数据集

可以使用`coalesce()`或`repartition()`方法将多个小文件合并成一个大文件。这两个方法都是Spark的转换操作，可以重新分区RDD。使用这些方法后，Spark会将所有分区的数据收集到一起，然后重新分区为指定数量的分区，这样就可以将多个小文件合并为一个大文件。

使用`coalesce()`方法可以将分区数减少到指定的数量。例如，如果想将多个小文件合并为一个大文件，可以使用以下代码：

data = sc.textFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data')
data = data.coalesce(1)
data.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/merged_data')

这将把所有的小文件合并成一个大文件，并保存到指定的HDFS目录中。

使用`repartition()`方法可以增加分区数，让每个分区的大小更接近于相同的大小。例如，如果想将多个小文件合并成10个文件，可以使用以下代码：

data = sc.textFile('hdfs://spark01:9000/project/processed_data')
data = data.repartition(10)
data.saveAsTextFile('hdfs://spark01:9000/project/merged_data')

这将把所有的小文件合并成10个文件，并保存到指定的HDFS目录中。