我在S3上有一些使用snappy压缩算法压缩的csv文件（使用node-snappy包）。我喜欢使用com.databricks.spark.csv在spark中处理这些文件，但我一直收到无效的文件输入错误。
代码：
file_df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true', codec='snappy', mode='FAILFAST').load('s3://sample.csv.snappy')
错误消息：
16/09/24 21:57:25 WARN TaskSetManager：阶段0.0中丢失的任务0.0（TID 0，ip-10-0-32-5.ec2.internal）：java.lang.InternalError：无法解压缩数据。输入无效。 at org.apache.hadoop.io.compress.snappy.SnappyDecompressor.decompressBytesDirect（Native Method） 在org.apache.hadoop.io.compress.snappy.SnappyDecompressor.decompress(SnappyDecompressor.java:239） at org.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.decompress（BlockDecompressorStream.java:88） 在org.apache.hadoop.io.compress.DecompressorStream.read（DecompressorStream.java:85） 在java.io.InputStream.read（InputStream.java:101） 在org.apache.hadoop.util.LineReader.fillBuffer（LineReader.java:180） 在org.apache.hadoop.util.LineReader.readDefaultLine（LineReader.java:216） 在org.apache.hadoop.util.LineReader.readLine（LineReader.java:174） 在org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.skipUtfByteOrderMark（LineRecordReader.java:208） 在org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.next（LineRecordReader.java:246） 在org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.next（LineRecordReader.java:48） 在org.apache.spark.rdd.HadoopRDD $$ anon $ 1.getNext（HadoopRDD.scala：255） 在org.apache.spark.rdd.HadoopRDD $$ anon $ 1.getNext（HadoopRDD.scala：209） 在org.apache.spark.util.NextIterator.hasNext（NextIterator.scala：73） 在org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext（InterruptibleIterator.scala：39） 在scala.collection.Iterator $$ anon $ 11.hasNext（Iterator.scala：408） 在scala.collection.Iterator $$ anon $ 13.hasNext（Iterator.scala：461） 在scala.collection.Iterator $$ anon $ 10.hasNext（Iterator.scala：389） 在scala.collection.Iterator $ class.foreach（Iterator.scala：893） 在scala.collection.AbstractIterator.foreach（Iterator.scala：1336） 在scala.collection.generic.Growable $ class。$ plus $ plus $ eq（Growable.scala：59） 在scala.collection.mutable.ArrayBuffer。$ plus $ plus $ eq（ArrayBuffer.scala：104） 在scala.collection.mutable.ArrayBuffer。$ plus $ plus $ eq（ArrayBuffer.scala：48） 在scala.collection.TraversableOnce $ class.to（TraversableOnce.scala：310） 在scala.collection.AbstractIterator.to（Iterator.scala：1336） 在scala.collection.TraversableOnce $ class.toBuffer（TraversableOnce.scala：302） 在scala.collection.AbstractIterator.toBuffer（Iterator.scala：1336） 在scala.collection.TraversableOnce $ class.toArray（TraversableOnce.scala：289） 在scala.collection.AbstractIterator.toArray（Iterator.scala：1336） 在org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ take $ 1 $$ anonfun $ 29.apply（RDD.scala：1305） 在org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ take $ 1 $$ anonfun $ 29.apply（RDD.scala：1305） 在org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：1897） 在org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：1897） 在org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask（ResultTask.scala：70） 在org.apache.spark.scheduler.Task.run（Task.scala：85） 在org.apache.spark.executor.Executor $ TaskRunner.run（Executor.scala：274） 在java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java:1142） at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor $ Worker.run（ThreadPoolExecutor.java:617） 在java.lang.Thread.run（Thread.java:745）