pyspark 查询hdfs目录的方法

原创

mob64ca12d0e5a4 2024-07-25 03:46:24 ©著作权

文章标签 HDFS python hdfs 文章分类 Spark 大数据

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12d0e5a4的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

PySpark 查询 HDFS 目录的方法

作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够分享如何使用 PySpark 查询 HDFS 目录的方法。对于刚入行的小白来说，这可能是一个挑战，但别担心，我会一步步教你如何实现。

步骤流程

首先，让我们了解一下整个查询 HDFS 目录的流程。以下是步骤的简要说明：

步骤	描述
1	初始化 SparkSession
2	获取 HDFS 文件系统
3	构建查询路径
4	查询目录内容
5	显示查询结果

详细步骤

现在，让我们详细地了解每个步骤，并提供相应的代码示例。

步骤 1: 初始化 SparkSession

首先，我们需要初始化一个 SparkSession。这是 PySpark 的入口点，它允许我们与 Spark 集群进行交互。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Query HDFS Directory") \
    .getOrCreate()

步骤 2: 获取 HDFS 文件系统

接下来，我们需要获取 HDFS 文件系统。这将允许我们访问 HDFS 上的文件和目录。

hdfs_path = "hdfs://namenode:8020/path/to/directory"
hadoop_conf = spark._jsc.hadoopConfiguration()
hdfs = HadoopFileSystem(hadoop_conf)

步骤 3: 构建查询路径

在这一步中，我们需要构建我们想要查询的目录路径。

query_path = hdfs_path + "/subdirectory"

步骤 4: 查询目录内容

现在，我们可以使用 listStatus 方法查询目录的内容。

files = hdfs.listStatus(query_path)

步骤 5: 显示查询结果

最后，我们可以遍历文件列表并显示查询结果。

for file in files:
    print(file.getPath())

关系图

以下是 PySpark 和 HDFS 之间的关系图：

erDiagram
    SPARK_SESSION ||--o| HADOOP_FILE_SYSTEM : "has"
    HADOOP_FILE_SYSTEM ||--o| HDFS : "accesses"

状态图

以下是查询 HDFS 目录的状态图：

stateDiagram-v2
    [*] --> Initializing
    Initializing --> [*]
    Initializing --> GettingHDFS
    GettingHDFS --> [*]
    GettingHDFS --> BuildingQueryPath
    BuildingQueryPath --> [*]
    BuildingQueryPath --> QueryingDirectory
    QueryingDirectory --> [*]
    QueryingDirectory --> DisplayingResults
    DisplayingResults --> [*]