目前公司使用HDFS存储各个节点服务器上传的日志。因为历史遗留问题，所以日志比较混杂。就是各种数据都会存入日志中。一个日志文件200mb左右。有时候要过滤一些内容，则需要根据时间戳，然后使用hdfs 的cat命令，之后再grep关键字。再通过stdin输入到一个python脚本中，把相关的数据做一些处理。
现在我想把他做成输入要查询的时间、节点、关键字以及匹配模型，然后一条龙完成这个任务。这样就可以把这个小工具推向所有需求数据的人，而不是每次让运维来查询。
于是开始研究python的相关模块，这个hdfs可以上传下载，查询目录文件内容。但是到读这块，就比较麻烦了。
with client.read(hdfs_path=.....,其他参数)as reader:
content = reader.read()
然后再对content处理
这种方式并不可行，因为一次要匹配的内容实在太多，大概有几gb的数据，根本不可能全部读出来然后再做处理。肯定得在读的过程就进行筛选和处理
我尝试了for line in content,也匹配不出内容。
应该如何解决这个问题呢？难道用python把符合条件的文件路径记录下来，然后再执行HDFS命令，再把匹配的数据传入python？那样也显得太麻烦了，而且稳定性肯定不好
后来我看了一下，hdfs这个模块，创建客户端的时候，连的是hadoop 50070这个web管理页面，想了下是不是这个模块本身就不是为了做数据分析用的？希望各位能给点帮助
多线程呢，并行计算呢？你这样一次性读几个Gb自然慢。既然是hadoop框架，用好mapreduce应该就行了吧。这玩意应该就不是为了快速而设计的。