原生安装 PySpark 也支持 S3 访问

我想从 PySpark 读取存储在 S3 上的 Parquet 数据。

我从这里下载了 Spark：

http://www.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

并天真地安装到Python

cd python
python setup.py install

这似乎运行良好，我可以导入 pyspark，创建 SparkContext 等。但是，当我去阅读一些可公开访问的镶木地板数据时，我得到以下信息：

import pyspark
sc = pyspark.SparkContext('local[4]')
sql = pyspark.SQLContext(sc)
df = sql.read.parquet('s3://bucket-name/mydata.parquet')

我收到以下异常

Py4JJavaError: An error occurred while calling o55.parquet.
: java.io.IOException: No FileSystem for scheme: s3
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2660)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2667)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:94)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2703)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2685)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:373)
    at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$14.apply(DataSource.scala:372)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$14.apply(DataSource.scala:370)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:241)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:241)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
    at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:241)
    at scala.collection.immutable.List.flatMap(List.scala:344)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:370)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:152)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.parquet(DataFrameReader.scala:441)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:280)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

这个错误是从谷歌搜索中弹出的。到目前为止，所提供的解决方案都没有帮助。

我在一台个人计算机上使用Linux（Ubuntu 16.04），没有安装太多其他东西（一切都很简单）。

Update

我降级到http://www.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.4.tgz http://www.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.4.tgz默认情况下包含 AWS。

不幸的是，现在我的 AWS 凭证没有被获取。我尝试过一些事情：

1. 将它们作为 SparkConf 参数包含在内

   conf = (pyspark.SparkConf()
                  .set('fs.s3.awsAccessKeyId', ...')
                  .set('fs.s3.awsSecretAccessKey', '...'))
   sc = pyspark.SparkContext('local[4]', conf=conf)
   

2. 将它们包含在我的本地 .aws/credentials 文件中
3. 将它们包含在 URL 中（不起作用，因为我的访问密钥有一个正斜杠）

不幸的是，在所有情况下我都会收到如下回溯

IllegalArgumentException: 'AWS Access Key ID and Secret Access Key must be specified as the username or password (respectively) of a s3 URL, or by setting the fs.s3.awsAccessKeyId or fs.s3.awsSecretAccessKey properties (respectively).'

使用预构建的 Spark 2.X 二进制文件的 Hadoop-2.4 版本（我相信它附带 s3 功能），您可以通过编程方式配置 Spark 以通过以下方式提取 s3 数据：

import pyspark
conf = pyspark.SparkConf()

sc = pyspark.SparkContext('local[4]', conf=conf)
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3n.awsAccessKeyId", "")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3n.awsSecretAccessKey", "")

sql = pyspark.SQLContext(sc)
df = sql.read.parquet('s3n://bucket-name/mydata.parquet')

需要注意的关键一点是前缀s3n在存储桶的 URI 和配置名称中