,可以通过以下步骤完成:
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("Read from S3")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession(sc)
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.access.key", "your_access_key")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.secret.key", "your_secret_key")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.endpoint", "s3.amazonaws.com")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.impl", "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("com.amazonaws.services.s3.enableV4", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.aws.credentials.provider", "org.apache.hadoop.fs.s3a.SimpleAWSCredentialsProvider")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.connection.ssl.enabled", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.path.style.access", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.connection.maximum", "1000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.multipart.size", "104857600")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.fast.upload", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.fast.upload.buffer", "disk")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.buffer.dir", "/tmp")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.attempts.maximum", "10")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.connection.timeout", "500000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.socket.timeout", "500000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.threads.max", "1000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.multipart.threshold", "104857600")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.connection.ssl.enabled", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.multipart.size", "104857600")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.fast.upload", "true")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.fast.upload.buffer", "disk")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.buffer.dir", "/tmp")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.attempts.maximum", "10")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.connection.timeout", "500000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.socket.timeout", "500000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.threads.max", "1000")
spark._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.multipart.threshold", "104857600")
请注意,上述代码中的"your_access_key"和"your_secret_key"需要替换为你自己的AWS访问密钥。
df = spark.read.text("s3a://bucket_name/path/to/file.txt")
请将"bucket_name"替换为你的S3存储桶名称,"path/to/file.txt"替换为你要读取的文件路径。
df.show()
这将显示读取的文件内容。
以上是使用org.apache.hadoop从pyspark中的s3读取文件的步骤。对于更多关于Apache Hadoop和Pyspark的信息,你可以参考腾讯云的产品文档和教程。
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