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如何从Spark中读取/写入dynamodb？

Spark是一个开源的大数据处理框架，而DynamoDB是亚马逊提供的一种高性能、可扩展的NoSQL数据库服务。在Spark中读取/写入DynamoDB可以通过以下步骤实现：

首先，确保你已经在Spark环境中安装了相关的依赖库，包括AWS SDK for Java和Spark的AWS Glue库。
创建一个SparkSession对象，用于连接Spark和DynamoDB。可以使用以下代码创建一个SparkSession对象：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark DynamoDB Example")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .config("spark.kryo.registrator", "com.amazonaws.services.dynamodbv2.spark.DynamoDBKryoRegistrator")
  .getOrCreate()

使用SparkSession对象创建一个DataFrame，用于读取DynamoDB中的数据。可以使用以下代码读取DynamoDB表中的数据：

val dynamoDBTable = "your-dynamodb-table-name"
val dynamoDBReadOptions = Map(
  "tableName" -> dynamoDBTable,
  "region" -> "your-dynamodb-region"
)

val dynamoDBDataFrame = spark.read
  .format("dynamodb")
  .options(dynamoDBReadOptions)
  .load()

在上述代码中，将"your-dynamodb-table-name"替换为要读取的DynamoDB表的名称，将"your-dynamodb-region"替换为DynamoDB所在的AWS区域。

如果需要将Spark DataFrame中的数据写入DynamoDB，可以使用以下代码：

val dynamoDBWriteOptions = Map(
  "tableName" -> dynamoDBTable,
  "region" -> "your-dynamodb-region"
)

dynamoDBDataFrame.write
  .format("dynamodb")
  .options(dynamoDBWriteOptions)
  .mode("overwrite")
  .save()

在上述代码中，将"your-dynamodb-table-name"替换为要写入的DynamoDB表的名称，将"your-dynamodb-region"替换为DynamoDB所在的AWS区域。

需要注意的是，以上代码中的读取和写入操作都需要提供正确的DynamoDB表名和AWS区域信息。另外，还可以根据具体需求设置其他读取和写入的选项，例如筛选条件、数据分区等。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

相关搜索:Spark 3.0 -从MQTT流中读取数据 Spark ElasticSearch配置-从Spark读取弹性搜索 spark streaming:从kafka读取CSV字符串，写入拼接 Spark从DynamoDB Json中取消嵌套模式 Spark从本地读取文件并在hdfs中写入从/到DynamoDB读取/写入Map<String、Object>从dynamodb表中实时读取数据从DynamoDB读取时Crawler超出读取容量从Spark worker读取和写入Cassandra抛出错误在Spark 2.4中从spark-shell写入AVRO

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