在使用python做大數據和機器學習處理過程中，首先需要讀取hdfs數據，對于常用格式數據一般比較容易讀取，parquet略微特殊。從hdfs上使用python獲取parquet格式數據的方法(當然也可以先把文件拉到本地再讀取也可以)：

1、安裝anaconda環境。

2、安裝hdfs3。

conda install hdfs3

3、安裝fastparquet。

conda install fastparquet

4、安裝python-snappy。

conda install python-snappy

5、讀取文件

##namenode mode:from hdfs3 import HDFileSystemfrom fastparquet import ParquetFile hdfs = HDFileSystem(host=IP, port=8020)sc = hdfs.open pf = ParquetFile(filename, open_with=sc)df = pf.to_pandas() ##返回pandas的DataFrame類型 ##HA mode:from hdfs3 import HDFileSystemfrom fastparquet import ParquetFile host = 'nameservice1'conf = { 'dfs.nameservices':'nameservice1', ......}hdfs = HDFileSystem(host = host, pars = conf)......

python訪問HDFS HA的三種方法

python訪問hdfs常用的包有三個，如下：

1、hdfs3

其實從安裝便捷性和使用上來說，并不推薦hdfs3，因為他的系統依賴和網絡要求較高，但是某些情況下使用hdfs3會比較方便，官網資料點這里。如上面介紹，IP直接訪問namenode：

from hdfs3 import HDFileSystemhdfs = HDFileSystem(host=namenode, port=8020)hdfs.ls(’/tmp’)

HA訪問：

host = 'nameservice1'conf = {'dfs.nameservices': 'nameservice1', 'dfs.ha.namenodes.nameservice1': 'namenode113,namenode188', 'dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode113': 'hostname_of_server1:8020', 'dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode188': 'hostname_of_server2:8020', 'dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode188': 'hostname_of_server1:50070', 'dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode188': 'hostname_of_server2:50070', 'hadoop.security.authentication': 'kerberos'}fs = HDFileSystem(host=host, pars=conf) ##或者下面這種配置host = 'ns1'conf = { 'dfs.nameservices':'ns1', 'dfs.ha.namenodes.ns1':'namenode122,namenode115', 'dfs.namenode.rpc-address.ns1.namenode122':'nnlab01:8020', 'dfs.namenode.servicerpc-address.ns1.namenode122':'nnlab01:8022', 'dfs.namenode.http-address.ns1.namenode122':'nnlab01:50070', 'dfs.namenode.https-address.ns1.namenode122':'nnlab01:50470', 'dfs.namenode.rpc-address.ns1.namenode115':'nnlab02:8020', 'dfs.namenode.servicerpc-address.ns1.namenode115':'nnlab02:8022', 'dfs.namenode.http-address.ns1.namenode115':'nnlab02:50070', 'dfs.namenode.https-address.ns1.namenode115':'nnlab02:50470',}hdfs = HDFileSystem(host = host, pars = conf)

2、hdfs

這種方法在使用的時候配置比較簡單，官網資料也比較豐富，但是需要注意的是該API可以模擬用戶訪問，權限較大。IP直接訪問：

import hdfsclient = hdfs.client.InsecureClient(url='http://namenode:50070', user='hdfs')

HA訪問：

import hdfsclient = hdfs.client.InsecureClient(url='http://namenode1:50070;http://namenode2:50070', user='hdfs')

3、pyhdfs

安裝命令：pip install PyHDFS

官網地址，直接訪問：

import pyhdfsclient = pyhdfs.HdfsClient(hosts='namenode:50070',user_name='hdfs')

HA訪問

import pyhdfsclient = pyhdfs.HdfsClient(hosts=['namenode1:50070','namenode2:50070'],user_name='hdfs')

補充知識：python spark中parquet文件寫到hdfs，同時避免太多的小文件（block小文件合并）

在pyspark中，使用數據框的文件寫出函數write.parquet經常會生成太多的小文件，例如申請了100個block，而每個block中的結果

只有幾百K，這在機器學習算法的結果輸出中經常出現，這是一種很大的資源浪費，那么如何同時避免太多的小文件（block小文件合并）？

其實有一種簡單方法，該方法需要你對輸出結果的數據量有個大概估計，然后使用Dataframe中的coalesce函數來指定輸出的block數量

即可，具體使用代碼如下：

df.coalesce(2).write.parquet(path,mode)

這里df是指你要寫出的數據框，coalesce(2)指定了寫到2個block中，一個block默認128M，path是你的寫出路徑，mode是寫出模式，常用的是

'overwrite'和'append'。

以上這篇python讀取hdfs上的parquet文件方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。