使用org.apache.hadoop从pyspark中的s3读取文件

要从 PySpark 中的 S3 读取文件，您需要使用 org.apache.hadoop 库

首先，确保您已经安装了 PySpark。如果没有，请使用以下命令安装：

pip install pyspark

安装 hadoop-aws 和 aws-java-sdk-bundle JAR 文件。这些 JAR 文件包含了与 AWS S3 交互所需的类。

将下载的 JAR 文件放在 PySpark 的 jars 目录中。

配置 PySpark 以使用这些 JAR 文件。在启动 PySpark 时，使用 --jars 参数指定 JAR 文件的路径。例如：

pyspark --jars /path/to/hadoop-aws.jar,/path/to/aws-java-sdk-babel.jar

配置 Hadoop AWS 凭据。您需要设置以下环境变量：

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_aws_access_key_id
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_aws_secret_access_key

或者，您可以在 PySpark 配置中设置这些属性：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("S3 Read Example") \
    .config("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "your_aws_access_key_id") \
    .config("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "your_\
aws_secret_access_key") \
    .getOrCreate()

使用 PySpark 从 S3 读取文件。例如，从 S3 读取一个 CSV 文件：

df = spark.read.csv("s3a://your-bucket-name/path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True)
df.show()

将 your-bucket-name 和 path/to/your/file.csv 替换为您的实际 S3 存储桶名称和文件路径。

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