• 本文目录导读：
• 1、 HdfsCLI库介绍
• 2、 HdfsCLI安装及配置
• 3、 HdfsCLI基本操作
• 4、1 创建目录
• 5、2 上传文件
• 6、3 下载文件
• 7、4 删除目录或者文件
• 8、5 列出指定路径下的所有文件
• 9、 总结

在大数据时代，Hadoop生态系统已经成为了处理海量数据的主流技术。而Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其中的一员，是一个高可靠、高扩展性、面向批处理和离线计算的分布式文件系统。那么，如何用Python来操作这个强大的文件系统呢？本文将带你深入了解。

1. HdfsCLI库介绍

要想Python与HDFS之间互通有无，我们需要第三方库的支持。这里介绍一款常用且易于使用的库——HdfsCLI。

该库提供了很多对于操作文件和目录非常实用而且友好的函数，并且能够方便地进行权限管理等功能。同时它也支持对于kerberos认证方式进行支持，可以保证相应安全需求。

2. HdfsCLI安装及配置

首先，在Linux中通过pip命令即可轻松安装该库：

“`

pip install hdfs

接着，在代码中导入该模块：

“`python

from hdfs import InsecureClient

# 创建连接对象

client = InsecureClient(”, user=’root’)

需要注意，在创建连接对象时需要传递两个参数：namenode的地址和用户名。如果你的Hadoop集群开启了安全认证，那么这里也可以使用Kerberos进行认证。

3. HdfsCLI基本操作

3.1 创建目录

我们可以通过如下方式创建一个新目录：

client.makedirs(‘/test’)

其中，`/test`是要创建的目录名。

3.2 上传文件

我们可以通过如下方式上传一个文件：

with client.write(‘/test/test.txt’, overwrite=True) as writer:

writer.write(‘Hello, World!’)

其中，`/test/test.txt`是要上传到的路径和文件名。

需要注意，在上述代码中打开了一个写入流，并且使用了Python原生字符串作为数据来源。最后一定要记得关闭该流并且调用writer.close()方法以确保数据已经被成功写入。

3.3 下载文件

我们可以通过如下方式下载一个文件：

with client.read(‘/test/test.txt’) as reader:

data = reader.read()

print(data)

其中，`/text/test.txt`是要下载的路径和文件名。

需要注意，在上述代码中打开了一个读取流，并且获取到该文本内容并存储在变量data中。最后一定要记得关闭该流并且调用reader.close()方法以确保数据已经被成功读取完毕。

3.4 删除目录或者文件

我们可以通过如下方式删除指定目录或者文件：

client.delete(‘/test’, recursive=True)

其中，`/test`是要删除的目录或者文件名。需要注意，在代码中recursive参数为True时表示递归删除该目录下所有子文件和子目录。

3.5 列出指定路径下的所有文件

我们可以通过如下方式列出指定路径下的所有文件：

for content in client.list(‘/’):

print(content[‘type’], content[‘path’])

需要注意，在上述代码中使用了list方法来获取当前路径下的所有内容，并且返回一个列表。之后我们可以遍历这个列表并且输出相应信息。

4. 总结

本文介绍了如何使用Python操作HDFS并且详细讲解了常用库——HdfsCLI的安装、配置以及基本操作等内容。对于想要实现Python与Hadoop集群互通有无的读者们，相信已经有所收获。

最后，如果你还没有接触过Hadoop分布式技术，那么不妨花点时间学习一波吧！