python读取hdfs并返回dataframe教程

下面是详细讲解“Python读取HDFS并返回DataFrame教程”的完整攻略。

1. 确认Hadoop环境配置

在使用Python读取HDFS前，需要先确保Hadoop环境已正确配置，Hadoop有分布式的特性，所以要确保Python所在的机器能够与HDFS集群的各个节点进行正常通信。

2. 安装pyarrow库

pyarrow是一个能够读取和写入分布式文件系统的Python库，包括HDFS、S3等。可以使用pip命令进行安装：

pip install pyarrow

3. 读取HDFS文件

使用pyarrow库可以读取HDFS文件到DataFrame中，下面是代码示例：

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

hdfs_uri = 'hdfs://hadoop:9000'
path = '/path/to/your/file.parquet'

fs = pa.fs.HadoopFileSystem(hdfs_uri)
table = pq.read_table('{}.{}'.format(hdfs_uri, path), filesystem=fs)
df = table.to_pandas()

在代码中，hdfs_uri是需要读取的HDFS文件所在的节点地址和端口号，path是需要读取的文件的路径。首先创建HadoopFileSystem对象，然后使用read_table方法从HDFS中读取文件，并将其转换为Pandas DataFrame，这样就可以使用Pandas进行数据分析和处理。

4. 示例说明

示例一：读取HDFS中的CSV文件并展示前5行

import pyarrow as pa
import pyarrow.csv as pcsv

hdfs_uri = 'hdfs://hadoop:9000'
path = '/path/to/your/file.csv'
fs = pa.fs.HadoopFileSystem(hdfs_uri)
with fs.open(path) as f:
    table = pcsv.read_csv(f)
df = table.to_pandas()
print(df.head(5))

在代码中，使用pyarrow.csv库读取HDFS中的CSV文件，首先需要使用fs.open打开文件读取，然后使用read_csv方法读取文件，并将其转换为Pandas DataFrame，最后使用Pandas的head方法展示前5行。

示例二：读取HDFS中的Parquet文件并计算平均值

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

hdfs_uri = 'hdfs://hadoop:9000'
path = '/path/to/your/file.parquet'

fs = pa.fs.HadoopFileSystem(hdfs_uri)
table = pq.read_table('{}.{}'.format(hdfs_uri, path), filesystem=fs)
df = table.to_pandas()
mean = df['column_name'].mean()
print('Mean: {}'.format(mean))

在代码中，使用pyarrow.parquet库读取HDFS中的Parquet文件，先创建HadoopFileSystem对象，然后使用read_table方法读取文件，并将其转换为Pandas DataFrame。接着计算DataFrame中某一列的平均值，最后将结果打印出来。

以上就是Python读取HDFS并返回DataFrame教程的完整攻略了。