Spark读取OSS中的数据_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)-阿里云帮助中心

免AccessKey方式读写OSS

通过Spark RDD读写OSS数据

本示例为您展示，Spark如何以免AccessKey方式读取OSS中数据，并将处理完的数据写回至OSS。

通过SSH方式连接集群的Master节点，具体操作请参见登录集群Master节点。
执行以下命令，启动Spark Shell。
```
spark-shell
```

根据实际情况修改下面代码中的参数后，在Spark Shell中运行以下Scala代码读写OSS数据。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setAppName("Test OSS")
val sc = new SparkContext(conf)
val pathIn = "oss://<yourBucket>/path/to/read"
val inputData = sc.textFile(pathIn)
val cnt = inputData.count
println(s"count: $cnt")
val outputPath = "oss://<yourBucket>/path/to/write"
val outputData = inputData.map(e => s"$e has been processed.")
outputData.saveAsTextFile(outputPath)

本文示例中以下参数请根据您的实际情况替换：

yourBucket：OSS Bucket的名称。
pathIn：要读取文件的路径。
outputPath：要写入的文件路径。

完整示例代码，请参见Spark对接OSS。

通过PySpark读写OSS数据

本示例为您展示，PySpark如何以免AccessKey方式读取OSS中数据，并将处理完的数据写回至OSS。

通过SSH方式连接集群的Master节点，具体操作请参见登录集群Master节点。
执行以下命令，进入PySpark交互式环境。
```
pyspark
```

根据实际情况修改下面代码中的参数后，在PySpark环境中运行代码。

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL OSS example").getOrCreate()
pathIn = "oss://<yourBucket>/path/to/read"
df = spark.read.text(pathIn)
cnt = df.count()
print(cnt)
outputPath = "oss://<yourBucket>/path/to/write"
df.write.format("parquet").mode('overwrite').save(outputPath)

本文示例中以下参数请根据您的实际情况替换：

yourBucket：OSS Bucket的名称。
pathIn：要读取文件的路径。
outputPath：要写入的文件路径。

通过Spark-SQL创建CSV表写入OSS

本示例为您展示Spark-SQL如何创建CSV表，并存放至OSS，操作步骤如下。

通过SSH方式连接集群的Master节点，具体操作请参见登录集群Master节点。
执行以下命令，进入Spark SQL命令行。
```
spark-sql
```
根据实际情况修改下面代码中的参数后，在Spark SQL环境中运行代码。
```
CREATE DATABASE test_db LOCATION "oss://<yourBucket>/test_db";
USE test_db;
CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT)
    USING CSV options ("delimiter"=";",  "header"="true");
INSERT INTO student VALUES(1, "ab", 12);
SELECT * FROM student;     
```
命令中涉及的参数如下：
- yourBucket：OSS Bucket的名称。
- delimiter：指定CSV文件中数据的分隔符。
- header：指定CSV文件中第一行是否是表头，可设置true表示是，false表示否。
执行完以上命令，返回以下信息。
```
1    ab    12     
```
查看存储在OSS上的CSV文件。
CSV文件的第一行包含表头，并使用分号（;）作为字段的分隔符。示例内容如下。
```
id;name;age
1;ab;12
```

显式AccessKey方式读写OSS

本示例将为您展示集群如何显式指定访问OSS的AccessKey，操作步骤如下。

删除免密配置。
EMR集群默认是通过免密配置访问OSS。如果要取消免密访问，您需要删除Hadoop-Common服务core-site.xml中的fs.oss.credentials.provider配置项。

执行以下命令验证是否可免密访问。

hadoop fs -ls oss://<yourBucket>/test_db

返回以下信息，发现无法访问OSS。

ls: ERROR: not found login secrets, please configure the accessKeyId and accessKeySecret.

显式指定访问OSS的AccessKey。
去掉免密配置后，使用AccessKey访问，您需要在Hadoop-Common服务的core-site.xml中增加下面AccessKey的配置项。
Key
Value
描述
Key
Value
描述
fs.oss.accessKeyId
yourAccessKeyID
阿里云账号或RAM用户的AccessKey ID。
fs.oss.accessKeySecret
yourAccessKeySecret
阿里云账号或RAM用户的AccessKey Secret。
显式指定访问OSS的AccessKey后，执行以下命令验证是否生效。
```
hadoop fs -ls oss://<yourBucket>/test_db
```
返回以下信息，则能够查看OSS文件目录。
```
drwxrwxrwx   - root root          0 2025-02-24 11:45 oss://<yourBucket>/test_db/student
```
重启Spark相关服务，待Spark相关服务正常后即可通过Spark RDD、PySpark、Spark-SQL等方式读写OSS数据。

常见问题

读取和写入的OSS Bucket不同，要如何通过Spark读写OSS？

如果读取和写入的Bucket要使用不同的credential，您可以配置Bucket级别的Credential Provider，例如，您可以配置fs.oss.bucket.<BucketName>.credentials.provider，其中<BucketName>为要配置的OSS Bucket名称。具体可参考按Bucket配置OSS/OSS-HDFS Credential Provider。
如果读取和写入的Bucket属于不同的Region，您可以通过oss://<BucketName>.<外网访问Endpoint>/方式实现Spark读写OSS。该方式会产生流量费用，同时会存在稳定性问题，使用时需注意。

Amazon S3 SDK如何访问OSS？

对象存储OSS提供了兼容Amazon S3的API。当您将数据从Amazon S3迁移到OSS后，只需简单的配置修改，即可让您的客户端应用兼容OSS服务。具体请参见使用Amazon S3 SDK访问OSS。

Key	Value	描述
fs.oss.accessKeyId	yourAccessKeyID	阿里云账号或RAM用户的AccessKey ID。
fs.oss.accessKeySecret	yourAccessKeySecret	阿里云账号或RAM用户的AccessKey Secret。