python 如何访问hadoop

Python可以通过多种方式访问Hadoop，包括使用Hadoop Streaming、Pydoop、hdfs3、hdfs、snakebite等库。这些方法各有优缺点，可以根据具体需求选择。其中，使用hdfs库是一种非常方便的方法，因为它提供了一个Pythonic的方式来读写HDFS数据。

一、HADOOP概述

Hadoop是一个用Java编写的开源软件框架，旨在以可靠、可扩展的方式存储和处理大数据。它由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型组成。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，适用于大数据集的应用程序，而MapReduce则是一个用于并行处理大数据集的编程模型。

在大数据处理过程中，Python作为一种高级编程语言，以其简单易用、强大的数据处理能力以及丰富的库生态系统，成为数据科学家和工程师的热门选择。

二、HADOOP STREAMING

Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个通用工具，允许用户使用任何可执行程序或脚本作为Mapper和Reducer。Python可以通过Hadoop Streaming与Hadoop集成。

1. 使用Hadoop Streaming

通过Hadoop Streaming，用户可以使用Python脚本作为Mapper和Reducer。下面是一个简单的例子：

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar \ -input /input/path \ -output /output/path \ -mapper /path/to/mapper.py \ -reducer /path/to/reducer.py

在这个例子中，mapper.py和reducer.py是Python脚本，分别实现Map和Reduce功能。

2. Hadoop Streaming的优缺点

优点：

语言无关性：支持任何能够从标准输入读取和向标准输出写入的语言。
简单易用：适合快速原型开发。

缺点：

性能限制：由于每个Map和Reduce任务都需要启动一个新的进程，性能可能受到影响。
功能有限：不支持复杂的数据结构和功能。

三、使用PYDOOP

Pydoop是一个Python库，允许用户通过Python编写MapReduce应用程序，并提供访问HDFS的API。Pydoop直接与Hadoop的C API交互，因此性能较好。

1. 安装Pydoop

可以通过pip安装Pydoop：

pip install pydoop

2. 使用Pydoop访问HDFS

Pydoop提供了一个友好的API来访问HDFS：

import pydoop.hdfs as hdfs
读取文件
with hdfs.open('/path/to/file', 'rt') as f:
    content = f.read()
写入文件
with hdfs.open('/path/to/file', 'wt') as f:
    f.write('Hello, HDFS!')

3. 使用Pydoop编写MapReduce程序

Pydoop还允许用户使用Python编写MapReduce程序：

from pydoop.mapreduce.api import Mapper, Reducer
from pydoop.mapreduce.pipes import run_task
class MyMapper(Mapper):
    def map(self, context):
        for word in context.value.split():
            context.emit(word, 1)
class MyReducer(Reducer):
    def reduce(self, context):
        total = sum(context.values)
        context.emit(context.key, total)
if __name__ == '__main__':
    run_task(MyMapper, MyReducer)

4. Pydoop的优缺点

优点：

性能较好：与Hadoop的C API交互。
功能丰富：提供对HDFS和MapReduce的全面支持。

缺点：

复杂性：相较于Hadoop Streaming，学习曲线稍陡。

四、使用HDFS库

hdfs是一个Python库，提供了一个简单的接口来访问HDFS。它使用WebHDFS或HttpFS协议。

1. 安装HDFS库

可以通过pip安装hdfs库：

pip install hdfs

2. 使用HDFS库访问HDFS

下面是一个使用hdfs库访问HDFS的例子：

from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient('http://namenode:50070', user='hadoop')
读取文件
with client.read('/path/to/file') as reader:
    content = reader.read()
写入文件
with client.write('/path/to/file') as writer:
    writer.write(b'Hello, HDFS!')

3. HDFS库的优缺点

优点：

简单易用：提供了一个Pythonic的接口。
轻量级：安装和使用简单。

缺点：

依赖WebHDFS或HttpFS：需要Hadoop配置支持这些协议。

五、其他方法

1. 使用Snakebite

Snakebite是一个轻量级的HDFS客户端，提供了命令行工具和Python API。它直接与HDFS通信，而不依赖于Java。

使用Snakebite

首先需要安装Snakebite：

pip install snakebite

使用Snakebite访问HDFS：

from snakebite.client import Client
client = Client('namenode', 8020)
列出目录
for file in client.ls(['/']):
    print(file)
创建目录
client.mkdir(['/new_dir'])

优缺点：

优点：轻量级，不依赖Java。
缺点：功能有限，可能不支持最新的Hadoop版本。

2. 使用hdfs3

hdfs3是一个基于libhdfs3的HDFS客户端，性能较好，但需要额外安装libhdfs3库。

使用hdfs3

首先安装hdfs3：

pip install hdfs3

使用hdfs3访问HDFS：

from hdfs3 import HDFileSystem
hdfs = HDFileSystem(host='namenode', port=8020)
读取文件
with hdfs.open('/path/to/file', 'rb') as f:
    content = f.read()
写入文件
with hdfs.open('/path/to/file', 'wb') as f:
    f.write(b'Hello, HDFS!')

优缺点：

优点：性能较好。
缺点：依赖libhdfs3库，安装可能较为复杂。

六、总结

Python可以通过多种方式访问Hadoop，每种方法都有其适用场景和优缺点。对于简单任务或快速原型开发，可以选择Hadoop Streaming。对于需要高性能和复杂功能的应用，Pydoop和hdfs库是不错的选择。Snakebite和hdfs3提供了轻量级的替代方案，适合特定需求。选择合适的工具可以帮助开发者更高效地处理大数据任务。