Question

关于SO有很多类似的问题，但是我根本无法解决这个问题。我显然缺少了一些东西。

尝试从我的s3加载一个简单的测试CSV文件。

可以像下面这样在本地进行。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext as sc

logFile = "sparkexamplefile.csv"
spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()

logData = spark.read.text(logFile).cache()

numAs = logData.filter(logData.value.contains('a')).count()
numBs = logData.filter(logData.value.contains('b')).count()

print("Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs))

但是，如果我在下面添加它：

sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3n.awsAccessKeyId", "foo")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3n.awsSecretAccessKey", "bar")
lines = sc.textFile("s3n:///mybucket-sparkexample/sparkexamplefile.csv")
lines.count()

我得到：

No FileSystem for scheme: s3n

我也尝试将s3更改为spark.sparkContext，没有任何差异

也在网址中交换//和///

更好的是，我宁愿这样做，直接进入数据框：

dataFrame = spark.read.csv("s3n:///mybucket-sparkexample/sparkexamplefile.csv")

我对AWS还是一无所知，因此我尝试了s3，s3n和s3a无济于事。

我曾经在互联网上回过头来，但似乎无法解决方案错误。谢谢！

Answer 1

我认为您的火花环境没有aws jars。您需要添加它才能使用s3或s3n。

您必须从hadoop下载中将所需的jar文件复制到$ SPARK_HOME / jars目录中。使用--jars标志或--packages标志进行spark-submit无效。

这里我的Spark版本是Spark 2.3.0和Hadoop 2.7.6 因此您必须从(hadoop dir)/share/hadoop/tools/lib/复制到jars 到$SPARK_HOME/jars。

aws-java-sdk-1.7.4.jar
hadoop-aws-2.7.6.jar

Answer 2

您必须检查您的hadoop *版本是什么。绑定到系统上安装的特定版本pyspark的jar文件，搜索pyspark / jars文件夹和文件hadoop *。

观察到的版本是您像这样传递到pyspark文件中的：

os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages com.amazonaws:aws-java-sdk-pom:1.11.538,org.apache.hadoop:hadoop-aws:2.7.3 pyspark-shell'

对于pyspark上的新加入者来说，这有点棘手（我在pyspark的第一天就直接面对了这一点：-）。

否则，我在使用本地Spark 2.4.2的Gentoo系统上。一些建议安装Hadoop并将jar直接复制到Spark，但仍应与PySpark使用的版本相同。因此，我正在为这些版本的Gentoo创建ebuild ...

如何使用pyspark在s3上获取csv（方案的无文件系统：s3n）

2 个答案: