Spark 3.0.0是一个强大的分布式计算框架,可以在大数据处理中进行数据的读取和写入操作。S3(Simple Storage Service)是亚马逊提供的云存储服务,具有高可扩展性、低延迟和高持久性等优势。下面是使用Spark 3.0.0对S3进行读写的步骤:
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-aws</artifactId>
<version>3.3.0</version>
</dependency>
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "YOUR_ACCESS_KEY")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "YOUR_SECRET_KEY")
val spark = SparkSession.builder
.appName("Spark S3 Example")
.getOrCreate()
val data = spark.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("s3a://your-bucket-name/path/to/data.csv")
这个例子假设要读取一个CSV文件,并将其加载到名为"data"的DataFrame中。
data.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.save("s3a://your-bucket-name/path/to/output.parquet")
这个例子将DataFrame中的数据以Parquet格式写入S3存储桶中。
请注意,上述代码中的"s3a://your-bucket-name/path/to/"应替换为实际的S3存储桶和路径。
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