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使用python監控HDFS文件的增量

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要監控 HDFS 文件的增量,可以使用 Hadoop 的 Java API 或 Python 的 hdfs 模塊來實現。以下是一個使用 Python 的 hdfs 模塊來監控 HDFS 文件增量的示例代碼:

python
from hdfs import InsecureClient
import time

# HDFS 配置
hdfs_host = "localhost"
hdfs_port = 8020
hdfs_user = "hadoop"

# 監控的文件路徑
file_path = "/path/to/file.txt"

# 創建 HDFS 客戶端
client = InsecureClient(f"http://{hdfs_host}:{hdfs_port}", user=hdfs_user)

# 獲取文件的上次修改時間
last_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]
while True:

   time.sleep(10)  # 休眠 10 秒

   

   # 獲取文件的當前修改時間

   current_modified = client.status(file_path)["modificationTime"]

   

   # 檢查文件是否被修改

   if current_modified > last_modified:

       print(" 文件已修改 ")

       # TODO: 處理文件增量

       # 在這里可以編寫處理文件增量的邏輯

       

       last_modified = current_modified  # 更新上次修改時間

上述示例中,首先根據 HDFS 配置創建了一個 HDFS 客戶端。然后使用 status 方法獲取了指定文件的上次修改時間,并在一個循環中不斷檢查文件的修改時間。如果文件的修改時間大于上次修改時間,表示文件已被修改,可以在這里編寫處理文件增量的邏輯。

需要注意的是,上述示例中的監控是基于文件的修改時間來判斷是否有增量。如果文件沒有被修改,但內容有增加,這種情況是無法被監控到的。如果需要監控文件內容的增量,可以使用其他方法,比如讀取文件的內容并對比上次讀取的內容。

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