这篇文章主要介绍了python读取hdfs上的parquet文件方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
在使用python做大数据和机器学习处理过程中，首先需要读取hdfs数据，对于常用格式数据一般比较容易读取，parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以)：
1、安装anaconda环境。
2、安装hdfs3。
conda install hdfs3
3、安装fastparquet。
conda install fastparquet
4、安装python-snappy。
conda install python-snappy
5、读取文件
##namenode mode: from hdfs3 import HDFileSystem from 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类型 ##HA mode: from hdfs3 import HDFileSystem from fastparquet import ParquetFile host = "nameservice1" conf = { "dfs.nameservices":"nameservice1", ...... } hdfs = HDFileSystem(host = host, pars = conf) ......
python访问HDFS HA的三种方法
python访问hdfs常用的包有三个，如下：
1、hdfs3
其实从安装便捷性和使用上来说，并不推荐hdfs3，因为他的系统依赖和网络要求较高，但是某些情况下使用hdfs3会比较方便，官网资料点这里。如上面介绍，IP直接访问namenode：
from hdfs3 import HDFileSystem hdfs = HDFileSystem(host=namenode, port=8020) hdfs.ls('/tmp')
HA访问：
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.h<strong style="color:transparent">来源gaodaima#com搞(代@码网</strong>ttp-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) ##或者下面这种配置 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
这种方法在使用的时候配置比较简单，官网资料也比较丰富，但是需要注意的是该API可以模拟用户访问，权限较大。IP直接访问：
import hdfs
client = hdfs.client.InsecureClient(url=”http://namenode:50070″, user=”hdfs”)
HA访问：
import hdfs
client = hdfs.client.InsecureClient(url=”http://namenode1:50070;http://namenode2:50070″, user=”hdfs”)
3、pyhdfs
安装命令：pip install PyHDFS
官网地址，直接访问：
import pyhdfs
client = pyhdfs.HdfsClient(hosts=”namenode:50070″,user_name=”hdfs”)
HA访问
import pyhdfs
client = pyhdfs.HdfsClient(hosts=[“namenode1:50070″,”namenode2:50070″],user_name=”hdfs”)
补充知识：python spark中parquet文件写到hdfs，同时避免太多的小文件（block小文件合并）
在pyspark中，使用数据框的文件写出函数write.parquet经常会生成太多的小文件，例如申请了100个block，而每个block中的结果
只有几百K，这在机器学习算法的结果输出中经常出现，这是一种很大的资源浪费，那么如何同时避免太多的小文件（block小文件合并）？
其实有一种简单方法，该方法需要你对输出结果的数据量有个大概估计，然后使用Dataframe中的coalesce函数来指定输出的block数量
即可，具体使用代码如下：
df.coalesce(2).write.parquet(path,mode)
这里df是指你要写出的数据框，coalesce(2)指定了写到2个block中，一个block默认128M，path是你的写出路径，mode是写出模式，常用的是
“overwrite”和”append”。
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