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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:

  1. 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。
  2. 登录IBM Cloud控制台,进入Spark服务实例的概览页面。
  3. 在概览页面中,找到并点击"连接"按钮,然后选择"Jupyter Notebook"选项。
  4. 在Jupyter Notebook页面中,点击"创建笔记本"按钮,选择"Python 3"内核。
  5. 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:
代码语言:txt
复制
!pip install stocator
  1. 安装完成后,可以导入必要的库并配置Spark环境,示例如下:
代码语言:txt
复制
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><COS_SECRET_KEY>是COS服务的访问密钥。

  1. 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:
代码语言:txt
复制
# 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。

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