粘合Spark Scala脚本以检查S3中是否存在文件？

粘合Spark Scala脚本以检查S3中是否存在文件的方法如下：

导入必要的Spark和Hadoop库：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

创建SparkContext：

val conf = new SparkConf().setAppName("CheckS3FileExistence")
val sc = new SparkContext(conf)

定义检查S3文件是否存在的函数：

def checkS3FileExistence(bucket: String, key: String): Boolean = {
  val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
  val path = new Path(s"s3a://$bucket/$key")
  fs.exists(path)
}

调用函数检查文件是否存在：

val bucket = "your-s3-bucket"
val key = "path/to/your/file"
val fileExists = checkS3FileExistence(bucket, key)

完整的Scala脚本示例：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

object CheckS3FileExistence {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("CheckS3FileExistence")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val bucket = "your-s3-bucket"
    val key = "path/to/your/file"
    val fileExists = checkS3FileExistence(bucket, key)

    println(s"File exists in S3: $fileExists")

    sc.stop()
  }

  def checkS3FileExistence(bucket: String, key: String): Boolean = {
    val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
    val path = new Path(s"s3a://$bucket/$key")
    fs.exists(path)
  }
}

这个脚本使用Spark和Hadoop库来操作S3文件系统。首先，我们导入必要的库，然后创建一个SparkContext。接下来，定义了一个函数checkS3FileExistence，该函数接受S3存储桶名称和文件键作为参数，并返回一个布尔值，表示文件是否存在。在函数内部，我们使用FileSystem类来获取S3文件系统，并使用exists方法检查文件是否存在。最后，在main函数中，我们调用checkS3FileExistence函数来检查文件是否存在，并打印结果。

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