"这篇文档详细介绍了如何使用Python API来操作Hadoop的分布式文件系统(hdfs)。通过Python库`hdfs`，可以方便地在Windows或Linux环境下与Hadoop集群进行交互，包括安装、创建集群连接、查看目录、获取路径信息、列举子目录以及创建目录等基本操作。"
在Hadoop生态系统中，Python API提供了一种方便的方式来访问和管理HDFS文件系统。下面将详细阐述这些关键知识点：
1. **安装Python API**:
安装`hdfs`库非常简单，只需要通过Python的包管理器pip执行命令`pip install hdfs`。这将自动下载并安装必要的依赖，使Python程序能够与Hadoop hdfs通信。
2. **创建集群连接**:
连接到Hadoop集群是通过`hdfs.client.Client`类实现的。初始化时，需要提供HDFS的Namenode地址，如`http://s100:50070`。可选参数包括根目录(root)、代理(proxy)、超时时间(timeout)和连接标识(session)。
示例代码：
```python
from hdfs import Client
client = Client("http://127.0.0.1:50070", root="/", timeout=100, session=False)
```
3. **查看支持的方法**:
使用`dir(client)`可以查看`Client`对象提供的所有可用方法。
4. **获取路径状态(status)**:
方法`status(hdfs_path, strict=True)`用于获取指定路径的信息。如果`strict`设为True，路径不存在会抛出异常；若设为False，路径不存在则返回None。
5. **列举子目录(list)**:
`client.list(hdfs_path, status=False)`用于列出给定路径下的所有子目录和文件。如果`status`设为True，还会返回每个子项的状态信息。
6. **创建目录(makedirs)**:
`client.makedirs(hdfs_path, permission=None)`用于创建多级目录。`permission`参数可用来设置新目录的权限，默认情况下权限未指定。
7. **其他操作**:
除了上述基础操作外，Python API还支持文件读写、文件移动、重命名、删除等高级功能。例如，可以使用`client.write()`来写入数据到HDFS，`client.read()`来读取数据，`client.rename()`来重命名文件或目录，以及`client.delete()`来删除文件或目录。
Python API为开发者提供了简洁且强大的接口，使得在Python应用程序中处理Hadoop hdfs的数据变得更加直观和高效。通过这个API，你可以轻松地进行文件的上传、下载、管理和处理，适应大数据处理的需求。
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