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如何使用IBM Jupyter notebook中的stocator运行pyspark？

要使用IBM Jupyter Notebook中的Stocator运行PySpark，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保已经创建了一个IBM Cloud账号，并且已经创建了一个Apache Spark服务实例。
登录IBM Cloud控制台，进入Spark服务实例的概览页面。
在概览页面中，找到并点击"连接"按钮，然后选择"Jupyter Notebook"选项。
在Jupyter Notebook页面中，点击"创建笔记本"按钮，选择"Python 3"内核。
在笔记本中，首先需要安装stocator库，可以使用以下命令进行安装：

!pip install stocator

安装完成后，可以导入必要的库并配置Spark环境，示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark with Stocator") \
    .getOrCreate()

# 配置Stocator
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.stocator.scheme.list", "cos")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.cos.impl", "com.ibm.stocator.fs.ObjectStoreFileSystem")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.cos.service.endpoint", "<COS_ENDPOINT>")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.cos.service.access.key", "<COS_ACCESS_KEY>")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.cos.service.secret.key", "<COS_SECRET_KEY>")

其中，<COS_ENDPOINT>是COS（Cloud Object Storage）服务的访问地址，<COS_ACCESS_KEY>和<COS_SECRET_KEY>是COS服务的访问密钥。

配置完成后，就可以使用Stocator来读取和写入COS中的数据了。示例如下：

# 读取COS中的数据
df = spark.read.csv("cos://<BUCKET_NAME>.<COS_ENDPOINT>/<FILE_PATH>")

# 写入数据到COS
df.write.csv("cos://<BUCKET_NAME>.<COS_ENDPOINT>/<OUTPUT_PATH>")

其中，<BUCKET_NAME>是COS中的存储桶名称，<FILE_PATH>是要读取的文件路径，<OUTPUT_PATH>是要写入的文件路径。

以上就是使用IBM Jupyter Notebook中的Stocator运行PySpark的基本步骤。请注意，这只是一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行配置和调整。

相关搜索:jupyter notebook - Mac中pyspark的worker和driver版本差异错误 Pyspark Shell中的HiveMetaStore错误，但Jupyter Notebook中没有 Pyspark: Jupyter Notebook中的spark数据帧列宽配置使用Jupyter notebook中的参数运行Windows命令行使用jupyter notebook运行选定的行并显示输出在IBM Watson Studio上的Jupyter notebook中安装folium 在jupyter notebook中运行代码时使用BrokenProcessPool 如何使pyspark -在windows命令提示符下-运行jupyter notebook 如何使用dask链接jupyter notebook中的节点如何使用PySpark升级Qubole's Jupyter Notebook中的库？

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