目前公司使用HDFS儲存各個節點伺服器上傳的日誌。因為歷史遺留問題，所以日誌比較混雜。就是各種資料都會存入日誌中。一個日誌檔200mb左右。有時候要過濾一些內容，則需要根據時間戳，然後使用hdfs 的cat指令，之後再grep關鍵字。再透過stdin輸入到一個python腳本中，把相關的數據做一些處理。
現在我想把他做成輸入要查詢的時間、節點、關鍵字以及匹配模型，然後一條龍完成這個任務。這樣就可以把這個小工具推向所有需求資料的人，而不是每次讓維運來查詢。
於是開始研究python的相關模組，這個hdfs可以上傳下載，查詢目錄檔案內容。但是到讀這塊，就比較麻煩了。
with client.read(hdfs_path=.....,其他參數)as reader:
content = reader.read()
然后再对content处理
這種方式並不可行，因為一次要配對的內容實在太多，大概有幾gb的數據，根本不可能全部讀出來然後再做處理。肯定得在讀的過程就進行篩選處理
我嘗試了for line in content,也配不出內容。
應該如何解決這個問題呢？難道用python把符合條件的檔案路徑記錄下來，然後再執行HDFS指令，再把符合的資料傳入python？那樣也顯得太麻煩了，而且穩定性肯定不好
後來我看了一下，hdfs這個模組，創建客戶端的時候，連的是hadoop 50070這個web管理頁面，想了下是不是這個模組本身就不是為了做數據分析用的？希望各位能給點幫助
多執行緒呢，並行計算呢？你這樣一次性讀幾個Gb自然慢。既然是hadoop框架，用好mapreduce應該就行了吧。這玩意應該不是為了快速而設計的。