Python实现HDFS数据库压缩 (用python压缩hdfs数据库)
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个用于大数据存储和处理的分布式文件系统。在使用过程中，由于数据量较大，导致HDFS上的数据容易出现膨胀，从而降低了系统的性能。针对这个问题，本文将介绍如何使用，以提高系统的性能。
1. 确定压缩方式
HDFS提供多种压缩方式，其中比较常见的包括gzip、bzip2和snappy。根据数据类型的不同，选择不同的压缩方式可以达到更好的压缩效果。如果是文本数据，建议使用gzip和bzip2进行压缩；如果是非结构化和二进制数据，建议使用snappy进行压缩。
2. 安装Python环境
在开始编写Python脚本之前，需要安装Python环境。可以使用Anaconda、ActivePython或者直接从Python官网下载并安装Python。
3. 安装hdfs库
使用Python编写HDFS操作脚本需要安装hdfs库。可以使用pip命令进行安装：
“`
pip install hdfs
“`
4. 连接HDFS
在Python中使用hdfs库连接到HDFS，需要指定HDFS的地址和端口号。
“`python
from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient(‘http://localhost:50070’)
“`
连接成功后，您可以使用以下代码列出HDFS上的文件列表：
“`python
list(client.list(‘/’))
“`
5. 压缩文件
压缩HDFS上的文件，可以使用Python的gzip、bzip2或snappy库。下面我们以gzip为例，介绍如何使用Python压缩HDFS上的文件。
（1）压缩单个文件
压缩单个文件需要用到Python的gzip库。使用以下代码可以压缩HDFS上的文件：
“`python
import gzip
with client.read(‘/test.txt’, encoding=’utf-8′) as reader:
with gzip.open(‘test.txt.gz’, ‘wb’) as gz:
gz.write(reader.read().encode(‘utf-8’))
“`
上述代码中，`/test.txt`是要压缩的文件路径，`’test.txt.gz’`是压缩后的文件路径。通过`with client.read`打开文件之后，使用gzip.open打开压缩文件，然后使用`gz.write`将读取的内容压缩写入文件中。
（2）压缩多个文件
压缩多个文件可以使用Python的tarfile库。使用以下代码可以将HDFS目录下的所有文件压缩成一个tar.gz文件：
“`python
import tarfile
with client.read(‘/dir/1.txt’, encoding=’utf-8′) as f1, \
client.read(‘/dir/2.txt’, encoding=’utf-8′) as f2, \
tarfile.open(‘dir.tar.gz’, ‘w:gz’) as tar:
tar.addfile(tarfile.TarInfo(‘1.txt’), f1)
tar.addfile(tarfile.TarInfo(‘2.txt’), f2)
“`
上述代码中，`/dir`是要压缩的目录路径，`dir.tar.gz`是压缩后的文件路径。通过`with client.read`打开文件之后，使用tarfile.open打开压缩文件，然后使用`tar.addfile`将所需的文件添加到压缩文件中，并通过`tarfile.TarInfo`指定文件的名称。
6. 解压文件
使用gzip、bzip2或snappy库可以解压HDFS上的文件。以下是gzip解压文件的示例代码：
“`python
import gzip
with client.read(‘/test.txt.gz’, ‘rb’) as gz:
with open(‘test.txt’, ‘wb’) as f:
f.write(gzip.decompress(gz.read()))
“`
上述代码中，`/test.txt.gz`是要解压的文件路径，`test.txt`是解压后的文件路径。使用`with client.read`打开文件之后，使用gzip.decompress对读取的内容进行解压，然后将解压后的结果写入到目标文件中。
7. 压缩和解压缩进度监控
在进行大文件的压缩和解压缩时，可能需要对进度进行监控。可以使用tqdm库中的tqdm命令行工具对压缩和解压缩进度进行监控。以下是使用tqdm监控gzip压缩和解压缩进度的示例代码：
“`python
import gzip
from tqdm import tqdm
# 压缩
with client.read(‘/test.txt’, ‘rb’) as f_in:
with gzip.open(‘test.txt.gz’, ‘wb’) as f_out:
with tqdm(total=client.content(‘/test.txt’), unit=’B’, unit_scale=True, unit_divisor=1024) as pbar:
while True:
block = f_in.read(1024)
if not block:
break
f_out.write(block)
pbar.update(len(block))
# 解压缩
with open(‘test.txt’, ‘wb’) as f_out:
with gzip.open(‘test.txt.gz’, ‘rb’) as f_in:
with tqdm(total=client.content(‘/test.txt.gz’), unit=’B’, unit_scale=True, unit_divisor=1024) as pbar:
while True:
block = f_in.read(1024)
if not block:
break
f_out.write(block)
pbar.update(len(block))
“`
上述代码中，`with tqdm`将压缩和解压缩的进度条呈现在终端中。使用`client.content`获取文件的大小以便于计算压缩和解压缩的进度。
8.
本文介绍了如何使用，包括确定压缩方式、安装Python环境和hdfs库、连接HDFS、压缩和解压文件、以及使用tqdm库进行进度监控。通过Python编写的脚本，可以自动地压缩和解压缩HDFS上的文件，提高系统的性能。
