当hadoop和python位于不同的docker容器中时，如何使用python3在hadoop集群中读写文件？

在将Hadoop和Python部署在不同的Docker容器中时，可以通过以下步骤使用Python3在Hadoop集群中进行文件读写：

1. 确保Hadoop集群已正确配置并运行，并且Python3已安装在Docker容器中。
2. 在Python脚本中，使用Hadoop的HDFS API进行文件读写操作。HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。
3. 在Python脚本中，导入hdfs包并创建Hadoop的HDFS客户端对象，用于与Hadoop集群进行通信。可以使用以下代码示例：

from hdfs import InsecureClient

# 创建HDFS客户端对象
client = InsecureClient('http://hadoop-namenode:50070', user='hadoop')

# 读取文件
with client.read('/path/to/input/file.txt') as reader:
    data = reader.read()

# 写入文件
with client.write('/path/to/output/file.txt', overwrite=True) as writer:
    writer.write('Hello, Hadoop!')

在上述代码中，http://hadoop-namenode:50070是Hadoop集群的Namenode节点的地址，/path/to/input/file.txt和/path/to/output/file.txt分别是要读取和写入的文件路径。

1. 在Docker容器中运行Python脚本时，确保容器与Hadoop集群处于相同的网络中，以便能够访问Hadoop集群的地址。
2. 运行Python脚本，即可在Hadoop集群中进行文件读写操作。

需要注意的是，上述方法是使用Python的HDFS API与Hadoop集群进行通信，因此需要在Python环境中安装相应的HDFS库。此外，还可以使用其他方法，如通过WebHDFS REST API或使用Hadoop Streaming等方式与Hadoop集群进行文件读写操作。

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请注意，本回答仅供参考，具体实施步骤可能因环境和需求而异。