python如何读取hdfs上文件夹中的全部文件并存储至rdd中

可以使用PySpark中的`SparkContext`和`hadoopFile`函数来读取HDFS上的文件夹中的全部文件，并将它们存储到RDD中。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("ReadHDFSFolder")
sc = SparkContext(conf=conf)

folder_path = "hdfs://path/to/folder"

# 使用hadoopFile函数读取文件夹中的全部文件，创建一个RDD
rdd = sc.hadoopFile(folder_path, 
                    "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat", 
                    "org.apache.hadoop.io.LongWritable", 
                    "org.apache.hadoop.io.Text")

# 输出RDD中的内容
for line in rdd.collect():
    print(line)

这个代码使用`hadoopFile`函数读取HDFS文件夹中的所有文件，并将它们存储为一个RDD。然后使用`collect`函数输出RDD中的所有内容。请注意，这可能会导致内存问题，因此在实际使用时应该谨慎。

相关问题

python 如何读取hdfs文件夹中的全部文件并创建rdd对象。

要在Python中读取HDFS文件夹中的所有文件并创建RDD对象，可以使用PySpark库。

下面是一个示例代码，演示如何读取HDFS文件夹中的所有文件并创建RDD对象：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("read_hdfs_folder").setMaster("yarn")

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取HDFS文件夹中的所有文件
rdd = sc.textFile("hdfs://<namenode>:<port>/<path-to-folder>/*")

# 对RDD对象进行操作
# ...

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在这个示例中，我们使用了`textFile()`方法来读取HDFS文件夹中的所有文件，并创建了一个RDD对象。这个RDD对象可以使用Spark的其他函数进行操作。在使用完毕后，我们调用了`stop()`方法来关闭SparkContext对象。

python 读取hdfs文件夹中的全部文件并打印出来

你可以使用 `pyarrow` 库来读取 HDFS 文件夹中的全部文件，并打印出它们的内容。以下是一个示例代码：

import pyarrow.hdfs as hdfs

# 连接 HDFS
hdfs_host = 'hdfs://<HDFS_HOST>:<HDFS_PORT>'
fs = hdfs.connect(hdfs_host)

# 列出文件夹中的所有文件
file_list = fs.ls('<HDFS_FOLDER>')

# 逐个读取文件并打印
for file in file_list:
    with fs.open(file) as f:
        print(f.read().decode())

请将 `<HDFS_HOST>` 替换为你的 HDFS 主机名或 IP 地址，将 `<HDFS_PORT>` 替换为 HDFS 端口号，默认为 `9000`。将 `<HDFS_FOLDER>` 替换为你要读取的 HDFS 文件夹路径。