webhdfs-py：Python与WebHDFS REST API交互利器

这个库允许Python程序与HDFS进行交互，操作文件和目录，而无需直接与底层的Java API打交道。用户可以使用pip或easy_install等工具轻松安装webhdfs-py，它仅依赖于Python标准库，因此不需要安装额外的依赖项。 WebHDFS REST API为开发者提供了一种方式，可以通过HTTP请求来读取和写入HDFS，这使得从非Java应用程序中集成HDFS变得更加容易。webhdfs-py客户端库提供了与Python标准库中os包相似的功能，允许用户创建、列出、删除文件和目录等。 使用webhdfs-py库，开发者可以执行以下操作： - 创建文件和目录 - 列出目录内容 - 读取和写入文件 - 删除文件和目录 - 检查文件或目录的存在性 - 重命名和移动文件与目录 - 设置文件或目录的权限 - 获取文件状态信息 对于Hadoop配置，webhdfs-py支持Hadoop 2.x版本，包括2.4版本。在使用HDP（Hortonworks Data Platform）2.1进行测试时，可以确保hdfs-site.xml配置文件中启用了WebHDFS功能。需要设置的属性如下： ```xml <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> ``` 该属性应被设置为true以启用WebHDFS支持，这样用户就可以通过WebHDFS API与HDFS进行交互。启用WebHDFS功能后，webhdfs-py客户端库可以被用来通过REST API进行编程访问HDFS。需要注意的是，WebHDFS REST API不支持Hadoop的全部功能，但对于许多常见的文件操作来说已经足够使用。 webhdfs-py的使用场景广泛，特别适合那些希望在Python环境中处理HDFS数据的开发者和数据工程师。例如，在数据分析、数据处理、以及机器学习等领域，可以将webhdfs-py与Pandas、NumPy、SciPy、TensorFlow等Python库结合使用，方便地处理存储在HDFS中的大规模数据集。 需要注意的是，WebHDFS REST API可能会受到网络延迟和安全性问题的影响，因此在企业环境中使用时，可能需要考虑额外的安全措施，比如通过HTTPS来保护数据传输过程的安全，或者在网络层面实施访问控制策略，比如使用Kerberos进行认证等。此外，由于WebHDFS可能不支持所有HDFS的功能，因此在一些特殊的操作上可能还需要使用完整的Hadoop客户端库。 总的来说，webhdfs-py提供了一个简单直接的方式，使得Python开发者能够操作HDFS资源，而无需深入了解底层的Hadoop架构，大大降低了开发的复杂性和门槛。"