使用Beeline连接到SparkSQL 1.3,我试图创建一个使用S3数据的表(使用s3a协议):
CREATE EXTERNAL TABLE mytable (...) STORED AS PARQUET LOCATION 's3a://mybucket/mydata';
我收到以下错误:
Error: org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: AmazonClientException Unable to load AWS credentials from any provider in the chain (state=,code=0)
我在spark-env.sh
中设置了以下环境变量:
AWS_ACCESS_KEY_ID=<my_access_key>
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<my_secret_key>
我知道它正在接受这个环境,因为类路径也在这里设置,它引入了Hadoop工具库(它有S3连接器)。但是,当我以直线显示变量时,它表示它们未定义:
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set env:AWS_ACCESS_KEY_ID;
+------------------------------------+
| |
+------------------------------------+
| env:AWS_ACCESS_KEY_ID=<undefined> |
+------------------------------------+
1 row selected (0.112 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set env:AWS_SECRET_ACCESS_KEY;
+----------------------------------------+
| |
+----------------------------------------+
| env:AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<undefined> |
+----------------------------------------+
1 row selected (0.009 seconds)
设置fs.s3a.access.key
和fs.s3a.secret.key
也没有任何效果:
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set fs.s3a.access.key=<my_access_key>;
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set fs.s3a.secret.key=<my_secret_key>;
我需要在其他地方设置这个环境吗?
FWIW,我可以成功使用hadoop fs -ls s3a://mybucket/mydata
列出文件。
更新:
我将以下内容添加到hive-site.xml
:
<property>
<name>fs.s3a.access.key</name>
<value>my_access_key</value>
</property>
<property>
<name>fs.s3a.secret.key</name>
<value>my_secret_key</value>
</property>
我现在可以创建表而不会出错,但任何查询它的尝试都会导致此错误:
Error: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure:
Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure:
Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost): com.amazonaws.AmazonClientException:
Unable to load AWS credentials from any provider in the chain
答案 0 :(得分:4)
解决方案是将我的hdfs-site.xml
文件(包含fs.s3a.access.key
和fs.s3a.secret.key
值)复制到$SPARK_HOME/conf
。然后神奇地工作了。