Python作为一门高效且易于学习的语言，越来越受到大家的欢迎。而在数据处理方面，Hadoop 文件系统（HDFS）一直是数据科学家必须掌握的技能之一。因此，掌握Python读取HDFS文件的方法是一项非常重要的技能。本文将介绍一个重要的Python库——hdfs3，帮助大家快速读取HDFS中的文件。
hdfs3:什么是它？
hdfs3是一个Python 3 HDFS客户端库，基于libhdfs3。与其他HDFS库不同，它使用C API连接Hadoop文件系统而不是Java API。这使得库的性能得到了很大的提高。
为什么选择hdfs3？
使用hdfs3是因为它拥有以下几个优点:
1）速度：由于hdfs3使用C API连接Hadoop文件系统，因此该库的执行速度比其他库要快。事实上，如果您处理的数据量很大，则使用hdfs3将比其他库两倍以上的速度快。
2）依赖性：hdfs3仅依赖于NumPy和setuptools。这使得该库非常容易安装和使用。
3）功能：hdfs3在功能方面非常强大，支持大多数必要的操作。与其他库相比，它支持更多的文件系统操作，如创建文件夹和重命名文件夹等。此外，它还支持许多不同的文件/目录操作，例如删除文件、复制文件和移动文件等。
如何安装hdfs3?
如果您使用的是Python 3，则可以使用pip进行hdfs3的安装。在此之前，您应该从Hadoop网站上下载二进制文件并设置环境变量。然后在终端输入以下命令：
$ pip install hdfs3
接下来，我们来看一下如何使用hdfs3处理HDFS文件。
如何使用hdfs3?
1）连接HDFS
使用Python和hdfs3库连接Hadoop文件系统非常简单。您可以在Python文件中跟踪以下步骤：
import hdfs3
conn = hdfs3.HDFileSystem(host=localhost, port=9000, user=hdfs)
该代码片段使用上面提到的连接字符串连接到集群。其中，连接字符串本质上是Hadoop中的URI。例如：hdfs://namenode:8020。在这种情况下，我们使用localhost：9000。除此之外，我们还指定了用户名hdfs，该用户将用于访问文件系统。
2）读取文件
读取文件是使用hdfs3库的核心任务之一。在这里我们提供了一个示例，在该示例中，我们将读取文件的每一行并打印它：
with conn.open(/path/to/file) as f:
for line in f:
print(line)
可以看到，open() 方法打开了指定的文件，并创建了一个连接文件句柄f。然后，我们使用该文件句柄迭代每一行，将其打印到控制台中。
3）写入文件
写入文件非常类似于读取文件。在此处，我们提供了一个示例，将一些text写入文件中：
with conn.open(/path/to/file, wb) as f:
f.write(bsome text)
使用open()方法，创建了指向特定文件的文件句柄。在这种情况下，我们使用了二进制模式“wb”。然后，我们写入了“some text”作为字节字符串，将其放入指定的文件夹中。
总结
hdfs3库使Python读取HDFS文件变得更加快捷简便。掌握hdfs3库的使用是数据科学家们应该做的必备技能之一，它将有助于更高效地读取处理海量的HDFS文件。无论是想要快速读取HDFS文件进行数据分析还是处理企业级应用程序中的HDFS数据，hdfs3都是您的不二选择。
