Розгортання коду MapReduce Python на Hadoop Цей Python має використовувати Hadoop Streaming API для передачі даних між нашим кодом Map і Reduce через sys Python. stdin (стандартний ввід) і sys. stdout (стандартний вихід).
У цій статті
- Використання драйверів ODBC CData на комп’ютері UNIX/Linux. Встановлення менеджера драйверів. Встановлення драйвера. Перелік зареєстрованих драйверів Перелік визначених джерел даних cdata.odbc.hdfs.ini. Зміна DSN. …
- Встановіть pyodbc.
- Підключіться до даних HDFS у Python.
- Виконайте SQL для HDFS. Виберіть. Виявлення метаданих.
Виконання команд HDFS за допомогою Python development #method, що містить функції для запуску команди HDFS def run_hdfs_command(аргументи): print(команда HDFS: '. формат(' '. приєднуйтесь(аргументи))) #метод join() з’єднує подані аргументи за допомогою вказаного в ньому роздільника та повертає команду рядка = sp.
Підсумовуючи, робота з великими наборами даних у Python передбачає використання методів потокової передачі, відкладеної оцінки, паралельної обробки та стиснення даних для оптимізації продуктивності та використання пам’яті. Ці кроки допомагають ефективно обробляти та аналізувати великі набори даних для аналізу та модифікації даних.
Сама структура Hadoop здебільшого побудована на основі Java. Інші мови програмування містять деякий власний код на C і сценарії оболонки для командних рядків. Однак програми Hadoop можна писати багатьма іншими мовами, зокрема Python або C++.