无法在本地连接 S3 和 Spark答案

【问题标题】：Unable to connect with S3 and Spark Locally无法在本地连接 S3 和 Spark
【发布时间】：2018-09-27 15:35:43
【问题描述】：

以下是我的代码：我正在尝试从本地 spark 访问 s3 文件。但是出现错误：线程“主”org.apache.hadoop.security.AccessControlException 中的异常：权限被拒绝：s3n://bucketname/folder 从 cmd 提交 spark 作业时，我也在使用 jars :hadoop-aws-2.7.3.jar,aws-java-sdk-1.7.4.jar,hadoop-auth-2.7.1.jar。

package org.test.snow
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.log4j._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.util.Utils
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path

object SnowS3 {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("IDV4")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import spark.implicits._
sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem")
sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsAccessKeyId", "A*******************A")
sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsSecretAccessKey","A********************A")
val cus_1=spark.read.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header","true")
.option("inferSchema","true")
.load("s3a://tb-us-east/working/customer.csv")
cus_1.show()
    }
}

任何帮助将不胜感激。仅供参考：我使用的是 spark 2.1

【问题讨论】：

您能否使用 aws cli 使用相同的凭据访问 s3a://tb-us-east/working/customer.csv？
@Michael West 其实我很困惑。如何在 aws cli 中进行测试？意思是我需要 EMR 来测试 spark 代码..对吗？
我的意思是测试您的 aws 凭证的 s3 访问。如果是凭据问题，则可能没有代码问题。
不不，我可以使用该凭据连接到雪花。凭据没有问题。
我可以从 EMR 集群运行此代码，但不能在本地运行.. 不知道为什么 :(

标签： scala apache-spark hadoop amazon-s3

【解决方案1】：

您不应该设置 fs.s3a.impl 选项；这是一种迷信，似乎在 spark 示例中仍然存在。

而是使用 S3A 连接器，只需使用 s3a:// 前缀与

hadoop-* jar 版本的一致版本。是的，hadoop-aws-2.7.3 需要 hadoop-common-2.7.3
设置 s3a 特定的身份验证选项，fs.s3a.access.key 和 `fs.s3a.secret.key'

如果这不起作用，请查看s3a troubleshooting docs

【讨论】：