使用org.apache.hadoop从pyspark中的s3读取文件

，可以通过以下步骤完成：

首先，确保你已经安装了Apache Hadoop和Pyspark，并且环境配置正确。
导入所需的库和模块：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

创建SparkSession对象：

conf = SparkConf().setAppName("Read from S3")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

配置Hadoop的AWS访问密钥和区域：

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。

使用SparkSession对象读取S3中的文件：

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。

可以对读取的数据进行进一步的处理和分析，例如：

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。

参考链接：

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