如何使用pyspark在s3上获取csv (方案无FileSystem : s3n)

使用pyspark在S3上获取CSV文件的方法如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("S3 CSV Reader").getOrCreate()

配置AWS访问密钥：

spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "your_access_key")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "your_secret_key")

请将"your_access_key"和"your_secret_key"替换为您的AWS访问密钥。

读取S3上的CSV文件：

df = spark.read.csv("s3a://bucket_name/path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

请将"bucket_name"替换为您的S3存储桶名称，"path/to/file.csv"替换为CSV文件在S3中的路径。

查看数据：

df.show()

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("S3 CSV Reader").getOrCreate()

spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "your_access_key")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "your_secret_key")

df = spark.read.csv("s3a://bucket_name/path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

df.show()

这个方案使用了pyspark库来处理Spark任务，并通过S3A文件系统访问S3存储桶中的CSV文件。它的优势包括：