13:大数据与Hadoop｜分布式文件系统｜分布式Hadoop集群

在大数据和Hadoop生态系统中，分布式文件系统（HDFS）是核心组件之一，它负责存储数据。Hadoop集群是由多个计算机组成的网络，这些计算机一起工作处理大数据。

以下是一个简单的Python代码示例，它使用Hadoop文件系统（HDFS）的Python库hdfs来与HDFS交互。

首先，你需要安装hdfs库。可以使用pip安装：

pip install hdfs

然后，你可以使用以下代码与HDFS交互：

from hdfs import InsecureClient
 
# 创建一个HDFS客户端实例，假设你的HDFS环境是安全的，且配置了Kerberos认证
# 如果你的HDFS没有开启Kerberos认证，可以使用InsecureClient
client = InsecureClient('http://<your_hdfs_namenode_host>:<your_hdfs_namenode_port>', user='<your_username>')
 
# 创建一个文件夹
client.makedirs('/myfolder')
 
# 列出HDFS根目录下的文件和文件夹
for status in client.list_status('/'):
    print(status.name)
 
# 创建一个文件并写入数据
client.create('/myfile.txt', b'Hello, HDFS!')
 
# 读取刚才写入的数据
with client.read('/myfile.txt', encoding='utf-8') as reader:
    content = reader.read()
    print(content)
 
# 删除文件和文件夹
client.delete('/myfile.txt')
client.rmdir('/myfolder')

这个代码示例展示了如何使用Python与HDFS交互，包括创建文件夹、列出文件、创建和读取文件、以及删除文件和文件夹。注意，你需要替换<your_hdfs_namenode_host>和<your_hdfs_namenode_port>为你的Hadoop Namenode的实际主机地址和端口号，<your_username>为你的用户名。