Python 使用Hadoop 3 之HDFS 总结

素颜马尾好姑娘i 2023-10-14 18:52 41阅读 0赞

## Hadoop 概述 ##

Hadoop 是一个由Apache 软件基金会开发的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。  
Hadoop 实现一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）。HDFS具有高容错性的特点，并设计它用来部署在廉价的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop 框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

### Hadoop 核心三大组件 ###

*  HDFS
 *  MapReduce
 *  Yarn

## 基于Linux 安装Hadoop 3 伪分布式版本/单机版本 ##

请参考文章：[Centos7 安装Hadoop3 单机版本（伪分布式版本）][Centos7 _Hadoop3]

## HDFS 原理 ##

HDFS采用Master/Slave架构。

>  *  一个HDFS集群包含一个单独的NameNode和多个DataNode。
>  *  NameNode作为Master服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。NameNode会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割成具体block块的信息、以及每一个block块归属的DataNode的信息。对于整个集群来说，HDFS通过NameNode对用户提供了一个单一的命名空间。
>  *  DataNode作为Slave服务，在集群中可以存在多个。通常每一个DataNode都对应于一个物理节点。DataNode负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划分为多个block块，管理block块信息，同时周期性的将其所有的block块信息发送给NameNode。

HDFS系统架构图，主要有三个角色，Client、NameNode、DataNode。

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HDFS的一些关键元素

*  Block：将文件分块，通常为64M。
 *  NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间。保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息，由唯一一台主机专门保存。
 *  SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥NameNode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给NameNode。（热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。）
 *  DataNode：是Slave节点，奴隶，干活的。负责存储Client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。
 *  fsimage：元数据镜像文件（文件系统的目录树）
 *  edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

### HDFS设计重点 ###

1.  HDFS [数据备份][Link 1]HDFS被设计成一个可以在大集群中、跨机器、可靠的存储海量数据的框架。它将所有[文件存储][Link 2]成block块组成的序列，除了最后一个block块，所有的block块大小都是一样的。
2.  HDFS中的文件默认规则是write one（一次写、多次读）的，并且严格要求在任何时候只有一个writer。
3.  NameNode全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个DataNode接受心跳信号和块状态报告（BlockReport）。接收到心跳信号以为该DataNode工作正常，块状态报告包含了一个该DataNode上所有数据块的列表。
4.  NameNode内存中存储的是=fsimage+edits。SecondaryNameNode负责定时（默认1小时）从NameNode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给NameNode。减少NameNode的工作量。

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### HDFS 文件写入 ###

Client向NameNode发起文件写入的请求。

1.  NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
2.  Client将文件划分为多个block块，并根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。

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实例讲解：有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。

Hadoop 环境配置说明：

1.  HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。

文件写入过程如下：

1.  Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
2.  Client向NameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
3.  NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
    
    1.  Block1: host2,host1,host3
    2.  Block2: host7,host8,host4
    3.  原理：
        
        1.  NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
        2.  若Client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同Client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
        3.  若Client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
4.  Client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。流式写入过程如下：
    
    1.  将64M的block1按64k的package划分;
    2.  然后将第一个package发送给host2;
    3.  host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时Client想host2发送第二个package；
    4.  host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
    5.  以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
    6.  host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
    7.  Client收到host2发来的消息后，向NameNode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
    8.  发送完block1后，再向host7、host8、host4发送block2，如图蓝色实线所示。
    9.  发送完block2后，host7、host8、host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
    10. Client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
5.  分析：通过写过程，我们可以了解到
    
    1.  写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
    2.  在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
    3.  挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。

### HDFS 文件读取 ###

Client向NameNode发起文件读取的请求。

1.  Client向NameNode发起文件读取的请求。
2.  NameNode返回文件存储的block块信息、及其block块所在DataNode的信息。
3.  Client读取文件信息。

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如图所示，Client要从DataNode上，读取FileA。而FileA由block1和block2组成。读操作流程如下：

1.  Client向NameNode发送读请求。
2.  NameNode查看Metadata信息，返回FileA的block的位置。
    
    1.  block1:host2,host1,host3
    2.  block2:host7,host8,host4
3.  block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取。

上面例子中，Client位于机架外，那么如果Client位于机架内某个DataNode上，例如,Client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：**优选读取本机架上的数据。**

### HDFS 数据备份 ###

备份数据的存放是HDFS可靠性和性能的关键。HDFS采用一种称为rack-aware的策略来决定备份数据的存放。

通过一个称为Rack Awareness的过程，NameNode决定每个DataNode所属rack id。

缺省情况下，一个block块会有三个备份：

1.  一个在NameNode指定的DataNode上
2.  一个在指定DataNode非同一rack的DataNode上
3.  一个在指定DataNode同一rack的DataNode上。

这种策略综合考虑了同一rack失效、以及不同rack之间数据复制性能问题。

副本的选择：为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量读取最近的副本。如果在同一个rack上有一个副本，那么就读该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么将首先尝试读本地数据中心的副本。

## HDFS Shell 命令 ##

### HDFS Shell 简介 ###

调用文件系统(HDFS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是*scheme://authority/path*。对HDFS文件系统，scheme是*hdfs*，对本地文件系统，scheme是*file*。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。

### HDFS Shell 命令详解 ###

#### cat ####

使用方法：hadoop fs -cat URI \[URI …\]

将路径指定文件的内容输出到*stdout*。

示例：

*  hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2
 *  hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/file4

返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

#### chgrp ####

使用方法：hadoop fs -chgrp \[-R\] GROUP URI \[URI …\] Change group association of files. With -R, make the change recursively through the directory structure. The user must be the owner of files, or else a super-user. Additional information is in the [Permissions User Guide][]. -->

改变文件所属的组。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见[HDFS权限用户指南][Permissions User Guide]。

#### chmod ####

使用方法：hadoop fs -chmod \[-R\] <MODE\[,MODE\]... | OCTALMODE> URI \[URI …\]

改变文件的权限。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是文件的所有者或者超级用户。更多的信息请参见[HDFS权限用户指南][Permissions User Guide]。

#### chown ####

使用方法：hadoop fs -chown \[-R\] \[OWNER\]\[:\[GROUP\]\] URI \[URI \]

改变文件的拥有者。使用-R将使改变在目录结构下递归进行。命令的使用者必须是超级用户。更多的信息请参见[HDFS权限用户指南][Permissions User Guide]。

#### copyFromLocal ####

使用方法：hadoop fs -copyFromLocal <localsrc> URI

除了限定源路径是一个本地文件外，和[put][]命令相似。

#### copyToLocal ####

使用方法：hadoop fs -copyToLocal \[-ignorecrc\] \[-crc\] URI <localdst>

除了限定目标路径是一个本地文件外，和[get][]命令类似。

#### cp ####

使用方法：hadoop fs -cp URI \[URI …\] <dest>

将文件从源路径复制到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。  
示例：

*  hadoop fs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
 *  hadoop fs -cp /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 /user/hadoop/dir

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### du ####

使用方法：hadoop fs -du URI \[URI …\]

显示目录中所有文件的大小，或者当只指定一个文件时，显示此文件的大小。  
示例：  
hadoop fs -du /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/file1 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1  
返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

#### dus ####

使用方法：hadoop fs -dus <args>

显示文件的大小。

#### expunge ####

使用方法：hadoop fs -expunge

清空回收站。请参考[HDFS设计][HDFS]文档以获取更多关于回收站特性的信息。

#### get ####

使用方法：hadoop fs -get \[-ignorecrc\] \[-crc\] <src> <localdst>

复制文件到本地文件系统。可用-ignorecrc选项复制CRC校验失败的文件。使用-crc选项复制文件以及CRC信息。

示例：

*  hadoop fs -get /user/hadoop/file localfile
 *  hadoop fs -get hdfs://host:port/user/hadoop/file localfile

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### getmerge ####

使用方法：hadoop fs -getmerge <src> <localdst> \[addnl\]

接受一个源目录和一个目标文件作为输入，并且将源目录中所有的文件连接成本地目标文件。addnl是可选的，用于指定在每个文件结尾添加一个换行符。

#### ls ####

使用方法：hadoop fs -ls <args>

如果是文件，则按照如下格式返回文件信息：  
文件名 <副本数> 文件大小 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID  
如果是目录，则返回它直接子文件的一个列表，就像在Unix中一样。目录返回列表的信息如下：  
目录名 <dir> 修改日期 修改时间 权限 用户ID 组ID  
示例：  
hadoop fs -ls /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 hdfs://host:port/user/hadoop/dir1 /nonexistentfile  
返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

#### lsr ####

使用方法：hadoop fs -lsr <args>  
ls命令的递归版本。类似于Unix中的ls -R。

#### mkdir ####

使用方法：hadoop fs -mkdir <paths>

接受路径指定的uri作为参数，创建这些目录。其行为类似于Unix的mkdir -p，它会创建路径中的各级父目录。

示例：

*  hadoop fs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2
 *  hadoop fs -mkdir hdfs://host1:port1/user/hadoop/dir hdfs://host2:port2/user/hadoop/dir

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### movefromLocal ####

使用方法：dfs -moveFromLocal <src> <dst>

输出一个”not implemented“信息。

#### mv ####

使用方法：hadoop fs -mv URI \[URI …\] <dest>

将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。不允许在不同的文件系统间移动文件。  
示例：

*  hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
 *  hadoop fs -mv hdfs://host:port/file1 hdfs://host:port/file2 hdfs://host:port/file3 hdfs://host:port/dir1

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### put ####

使用方法：hadoop fs -put <localsrc> ... <dst>

从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。

*  hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile
 *  hadoop fs -put localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
 *  hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
 *  hadoop fs -put - hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile  
    从标准输入中读取输入。

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### rm ####

使用方法：hadoop fs -rm URI \[URI …\]

删除指定的文件。只删除非空目录和文件。请参考rmr命令了解递归删除。  
示例：

*  hadoop fs -rm hdfs://host:port/file /user/hadoop/emptydir

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### rmr ####

使用方法：hadoop fs -rmr URI \[URI …\]

delete的递归版本。  
示例：

*  hadoop fs -rmr /user/hadoop/dir
 *  hadoop fs -rmr hdfs://host:port/user/hadoop/dir

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### setrep ####

使用方法：hadoop fs -setrep \[-R\] <path>

改变一个文件的副本系数。-R选项用于递归改变目录下所有文件的副本系数。

示例：

*  hadoop fs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dir1

返回值：

成功返回0，失败返回-1。

#### stat ####

使用方法：hadoop fs -stat URI \[URI …\]

返回指定路径的统计信息。

示例：

*  hadoop fs -stat path

返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

#### tail ####

使用方法：hadoop fs -tail \[-f\] URI

将文件尾部1K字节的内容输出到stdout。支持-f选项，行为和Unix中一致。

示例：

*  hadoop fs -tail pathname

返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

#### test ####

使用方法：hadoop fs -test -\[ezd\] URI

选项：  
\-e 检查文件是否存在。如果存在则返回0。  
\-z 检查文件是否是0字节。如果是则返回0。  
\-d 如果路径是个目录，则返回1，否则返回0。

示例：

*  hadoop fs -test -e filename

#### text ####

使用方法：hadoop fs -text <src>

将源文件输出为文本格式。允许的格式是zip和TextRecordInputStream。

#### touchz ####

使用方法：hadoop fs -touchz URI \[URI …\]

创建一个0字节的空文件。

示例：

*  hadoop -touchz pathname

返回值：  
成功返回0，失败返回-1。

## HDFS Python API ##

HDFS 除了通过HDFS Shell 命令的方式进行操作，还可以通过Java API、Python API、C++ API等方式进行编程操作。在使用Python API 编程前，需要安装HDFS 依赖的第三方库：PyHDFS

### pyhdfs ###

官方文档地址:[https://pyhdfs.readthedocs.io/en/latest/pyhdfs.html][https_pyhdfs.readthedocs.io_en_latest_pyhdfs.html]

原文简介:

WebHDFS client with support for NN HA and automatic error checking
    
    For details on the WebHDFS endpoints, see the Hadoop documentation:
    
    https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html
    https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/fs/FileSystem.html
    https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/filesystem/filesystem.html

大致意思是:pyhdfs 模块/库使用WebHDFS 客户端连接HDFS，支持NN HA 和自动错误检测，详细使用参考官方文档地址。

### pyhdfs 核心类 ###

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### Python 3 使用 pyhdfs（重点是HdfsClient 类） ###

**安装pyhdfs 模块/库**

pip install pyhdfs

**pyhdfs 使用实例**

# _*_ coding : UTF-8_*_
    # 开发者 ： zhuozhiwengang
    # 开发时间 : 2023/8/11 22:35
    # 文件名称 : pythonHdfs_1
    # 开发工具 : PyCharm
    
    import pyhdfs
    
    # 基于pyHDFS 模块, 连接Hadoop 主机:9870 端口
    fs = pyhdfs.HdfsClient(hosts="192.168.43.11:9870", user_name="root")
    
    # 返回用户根目录
    print(fs.get_home_directory())
    
    # 返回可用namenode节点
    print(fs.get_active_namenode())
    
    # 返回指定目录下所有文件
    print(fs.listdir("/"))
    
    # hadoop 创建指定目录
    fs.mkdirs('/uploads')
    
    # 再次执行返货指定目录下所有文件
    print(fs.listdir("/"))
    
    # 执行本地文件上传Hadoop 指定目录
    # fs.copy_from_local("D:\one.txt", '/uploads/one.txt')
    
    # 执行Hadoop 文件下载
    # fs.copy_to_local("/uploads/one.txt", r'D:\two.txt')
    
    # 判断目录是否存在
    print(fs.exists("/uploads"))
    # 返回目录下的所有目录，路径，文件名
    print(list(fs.walk('/uploads')))
    
    # 删除目录/文件
    fs.delete("/uploads", recursive=True)  # 删除目录  recursive=True
    fs.delete("/uploads/one.txt")  # 删除文件

#### Python 3 通用封装 pyhdfs ####

# _*_ coding : UTF-8_*_
    # 开发者 ： zhuozhiwengang
    # 开发时间 : 2023/8/11 22:35
    # 文件名称 : pythonHdfs
    # 开发工具 : PyCharm
    
    import sys
    import pyhdfs
    
    class HDFS:
        def __init__(self, host='192.168.43.11',user_name='root'):
            self.host = host
            self.user_name=user_name
    
        def get_con(self):
            try:
                hdfs = pyhdfs.HdfsClient(hosts = self.host,user_name = self.user_name)
                return hdfs
            except pyhdfs.HdfsException,e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 返回指定目录下的所有文件
        def listdir(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                dirs = client.listdir(oper)
                for row in dirs:
                    print row
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 返回用户的根目录
        def get_home_directory(self):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.get_home_directory()
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
    
        # 返回可用的namenode节点
        def get_active_namenode(self):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.get_active_namenode()
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 创建新目录
        def mkdirs(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.mkdirs(oper)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 从集群上copy到本地
        def copy_to_local(self, dest,localsrc):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.copy_to_local(dest,localsrc)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 从本地上传文件至集群
        def copy_from_local(self, localsrc, dest):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.copy_from_local(localsrc, dest)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
    
        # 查看文件内容
        def read_files(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                response = client.open(oper)
                print response.read()
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 向一个已经存在的文件追加内容
        def append_files(self, file,content):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.append(file,content)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 查看是否存在文件
        def check_files(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.exists(oper)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 查看文件的校验和
        def get_file_checksum(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.get_file_checksum(oper)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 查看路径总览信息
        def get_content_summary(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.get_content_summary(oper)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 查看当前路径的状态
        def list_status(self,oper):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.list_status(oper)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
        # 删除文件
        def delete_files(self,path):
            try:
                client = self.get_con()
                print client.delete(path)
            except pyhdfs.HdfsException, e:
                print "Error:%s" % e
    
    if __name__ == '__main__':
        db = HDFS('Hadoop3-master','root')
        # db.listdir('/user')
        # db.get_home_directory()
        # db.get_active_namenode()
        # db.mkdirs('/dave')
        # db.copy_from_local("D:/one.txt","/uploads/two.txt")
        # db.listdir('/uploads')
        # db.read_files('/uploads/two.txt')
        # db.check_files('/uploads/two.txt')
        # db.get_file_checksum('/uploads/two.txt')
        # db.get_content_summary('/')
        # db.list_status('/')
        # db.list_status('/uploads/two.txt')
        # db.copy_to_local("/uploads/two.txt","D:/one.txt")
        # db.append_files('/uploads/two.txt',"88, CSDN 博客")
        # db.read_files('/uploads/two.txt')
        # db.copy_from_local("D:/three.txt", "/uploads/two.txt")
        db.listdir('/uploads')
        # db.delete_files('/uploads/two.txt')

[Centos7 _Hadoop3]: https://blog.csdn.net/zhouzhiwengang/article/details/128991335
[b6a20cfd97ef4ae4848f1863a1693df1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b6a20cfd97ef4ae4848f1863a1693df1.png
[Link 1]: https://cloud.tencent.com/solution/backup?from_column=20421&from=20421
[Link 2]: https://cloud.tencent.com/product/cfs?from_column=20421&from=20421
[c5e173edef15492295a7d0ce28b4eeeb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c5e173edef15492295a7d0ce28b4eeeb.png
[35c4bcb8af544928ad640fccfa67c854.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/35c4bcb8af544928ad640fccfa67c854.png
[57effab2735e4ef093239f7a96dd5bda.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/57effab2735e4ef093239f7a96dd5bda.png
[Permissions User Guide]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_permissions_guide.html
[put]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html#putlink
[get]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html#getlink
[HDFS]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html
[https_pyhdfs.readthedocs.io_en_latest_pyhdfs.html]: https://pyhdfs.readthedocs.io/en/latest/pyhdfs.html
[181dd247967e46dcbddcb24ada684013.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/181dd247967e46dcbddcb24ada684013.png