从hdfs拉取35个分区的数据合并为一个文件到Linux下命令怎么写？

在Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 中，如果你想要将35个分区的数据合并成一个单一的本地文件，通常需要借助Hadoop的`hadoop fs -getmerge`命令，以及一些shell脚本或者编程语言如Python的帮助。以下是基本步骤：

1. **确定文件路径**：首先，你需要知道每个分区文件所在的HDFS路径。

2. **列出所有分区**：可以使用`hadoop fs -ls`命令列出所有分区文件，然后手动或通过编程提取出需要合并的文件列表。

3. **获取单个分区数据**：逐个使用`hadoop fs -get`下载分区文件到本地目录。

4. **合并文件**：在本地目录里，你可以使用`cat`命令（对于较小的文件）或`ncdu`、`pig`、`python`（例如Pandas库）等工具来合并这些文件。如果文件数量大，可以考虑使用`tar`命令打包，然后解包到目标位置。

5. **保存到单个文件**：最后，将合并后的文件移动或复制到你希望的位置，比如使用`mv`或`cp`命令。

# 示例脚本
#!/bin/bash

# HDFS源目录和本地目录假设都存在
source_dir=hdfs://path/to/partitions
target_file=merged_data.txt

# 获取分区列表并循环处理
partitions=$(hadoop fs -ls $source_dir | awk '{print $8}')

for partition in $partitions; do
    hadoop fs -get $source_dir/$partition .
done

# 这里仅示例如何用cat合并，实际操作可能会更复杂
cat *.txt > $target_file

# 移动到目标位置
mv $target_file /path/on/local/disk