spark 判断s3路径是否存在

使用Spark进行S3文件操作

最新推荐文章于 2025-06-19 08:48:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-19 08:48:36 发布 · 5.8k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

HADOOP 同时被 2 个专栏收录

53 篇文章

订阅专栏

AWS

41 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何利用Apache Spark进行Amazon S3上的文件读写操作。通过设置访问密钥和密钥ID，演示了从S3加载文本文件并保存到另一个路径的过程，并验证目标路径的存在。

val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("AppName"))
sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsAccessKeyId", "ACCESS_KEY")
sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsSecretAccessKey", "SECRET_ACCESS_KEY")

val textFile = sc.textFile("s3n://bucket/source_path")
textFile.saveAsTextFile("s3n://bucket/target_path")

FileSystem.get(new URI("s3n://bucket"), sc.hadoopConfiguration).exists(new Path("s3n://bucket/path_to_check"))

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

玉羽凌风

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

数据湖（四）：Hudi与Spark整合

Lansonli（蓝深李）的博客

05-29

2891

默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下: Hudi这里使用的是0.8.0版本，其对应使用的Spark版本是2.4.3+版本 Spark2.4.8使用的Scala版本是2.12版本，虽然2.11也是支持的，建议使用2.12

项目一：利用Spark RDD实现词频统计

howard2005的专栏

06-14

2332

经典案例 - 词频统计（本地运行，打包上传到集群上运行）

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

spark之判断目录或路径是否存在

qq_56870570的博客

06-18

1227

方式一 /** * 判断目录是否存在,注意：只能在driver端使用，可以多线程来提速。问题: 对删除过的目录可能会误判 */ def pathIsExist(spark: SparkSession, path: String): Boolean = { //取文件系统 val filePath = new org.apache.hadoop.fs.Path( path ) val fileSystem = filePath.getFileSystem( spark.sparkContex.

spark判断目录或路径是否存在

盛源的博客

04-11

3842

1 spark判断路径是否存在 /** * 判断目录是否存在,注意：只能在driver端使用，可以多线程来提速。 */ def pathIsExist(spark: SparkSession, path: String): Boolean = { //取文件系统 val filePath = new org.apache.hadoop.fs.Path( path ) val f...

XskyS3Object.java:putObjectRequest:247] - Amazon S3 putObject biz error.bucketName:test-bt1, key

最新发布

小屁孩大帅-保密的博客

06-19

433

核心问题：指定的存储桶不存在或您没有权限访问。解决步骤验证存储桶名称是否正确且存在检查存储桶命名规则和区域配置确认AWS凭证具有足够权限在代码中添加存储桶存在性检查和异常处理通过以上步骤，您应该能够解决错误并成功上传文件到S3。

spark如何解决文件不存在_我可以将多个文件从S3读入Spark Dataframe中，然后传递不存在的文件吗？...

weixin_39862097的博客

12-22

195

I would like to read multiple parquet files into a dataframe from S3. Currently, I'm using the following method to do this:files = ['s3a://dev/2017/01/03/data.parquet','s3a://dev/2017/01/02/data.parqu...

Scala判断本地文件路径存不存在

zengxingyuluo的博客

10-31

4059

val path="F:\\test\\one.txt" val file=new File(path) //如果文件存在 if(file.exists()) { println("存在!") }else{ println("不存在!") }

Spark判断HDFS路径数据是否存在

科小勒的博客

05-29

801

该方法不需要使用hdfs的配置文件？？ import org.apache.hadoop.fs.{FSDataOutputStream, FileSystem, Path} val filePath = new org.apache.hadoop.fs.Path(Path) val fileSystem = filePath.getFileSystem(spark.sparkContext.hadoopConfiguration) //判断该路径下的HDFS文件是否存在 fileSystem.exis

yelp_spark:使用Spark探索Yelp数据集

03-07

在这个项目中，我们可能利用Spark的MLlib库来进行文本预处理和机器学习模型训练，以判断Yelp评论的正面或负面情感。 4. **AWS EMR**: AWS EMR 是Amazon Web Services提供的一个服务，用于运行Hadoop、Spark和其他大...

Spark SQL DataFrame 算子

2401_84052244的博客

07-31

3395

DataFrame 算子与 SQL 查询语句之间，并没有优劣之分，他们可以实现同样的数据应用，而且在执行性能方面也是一致的。因此，你可以结合你的开发习惯与偏好，自由地在两者之间进行取舍。DataFrame 本身支持的算子之外，在功能上，SQL 完全可以实现同样的数据分析。给定 DataFrame，你只需通过 createTempView 或是 createGlobalTempView 来创建临时表，然后就可以通过写 SQL 语句去进行数据的探索、倾斜、转换与分析。

Hadoop、Spark和Hive调优优化原理

AI天才研究院

08-03

1274

1995年伊藤博文等人提出了MapReduce计算框架，将海量的数据分布式地处理在多台计算机上，并通过分割输入数据集并将其划分为多个任务来并行执行计算，最后合并结果得到整体输出。然而随着互联网和大数据的普及以及处理器性能的提升，当时的技术已经远远超过了当时能够想象的范围。这段时间MapReduce计算框架已经成为一个主流的开源计算框架，包括Hadoop、Pig、Hive、Mahout、Storm等。

Lambda函数检查S3文件夹是否存在

cnsre运维博客

12-17

926

AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，可使您在云中运行代码，而无需自己管理服务器。通过使用 Lambda，您可以将代码上传到云中，然后 Lambda 会根据需要自动扩展和缩减计算资源，以满足您的应用程序的请求。Lambda 还支持许多编程语言和库，使您能够编写功能强大的应用程序和服务。在本文中，我们将使用 Lambda 编写一个函数，该函数将定期检查 S3 存储桶中的文件夹是否存在。如果不存在任何文件夹，则 Lambda 将向指定的 SNS 主题发送一条消息，以便管理员可以及时采取措施。

S3 文件操作使用实践

hantangduhey的博客

12-23

4707

aws s3 sdk-java 对象操作，对象分段上传，对象下载，对象完整性校验。

Spark3 读写 S3 Parquet, Hive, Hudi

L, there!

05-17

5181

Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表目录 Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表参考关于S3，S3N和S3A的区别与联系 Spark 读写 S3 Parquet 文件测试代码 pom.xml 配置文件 EMR Spark任务提交 spark-shell spark-submit Spark 读写 Hudi 本地测试代码集群上测试 spark-shell spark-sql Spark-submit Hive 中测

Spark3使用Scala读取S3存储上的文件

PixelInk的博客

08-28

386

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark3和Scala编程语言来读取存储在Amazon S3（Simple Storage Service）上的文件。通过以上步骤，您就可以使用Spark3和Scala编程语言读取存储在S3上的文件了。您需要安装Java和Scala，并下载并配置好Spark3。在上面的代码中，我们首先创建了一个Spark会话。然后，我们设置了AWS的访问密钥，这是访问S3存储所必需的。，您需要将其替换为您自己的文件路径。为您自己的访问密钥和存储桶名称。替换为您打包的jar文件的路径。

Spark与云存储的集成：S3、Azure Blob Storage

日常分享数据分析开发、编程语言内容

01-11

1250

通过集成Spark与云存储服务（如S3和Azure Blob Storage），可以实现高效的数据处理和存储。本文提供了详细的步骤和示例代码，以顺利进行集成。同时，也强调了性能优化的重要性，以确保在云环境中获得良好的性能表现。

Spark读取S3数据

qq_40382400的博客

12-20

241

参考：http://t.csdnimg.cn/9qRuN

spark对接aws s3以及兼容s3接口的对象存储

xingyunyang的博客

08-05

3872

spark对接aws s3或者其他厂商兼容s3接口的对象存储，替代本地存储或者hdfs存储jar包，日志等

zeppelin运行spark程序读写s3报错解决方法详细汇总：java.lang.NoSuchMethodError 大数据

2301_79366177的博客

09-18

261

通过检查Spark版本、更新依赖包、配置正确的访问密钥和权限，并确保网络连接正常，您应该能够成功读写S3数据。更新Spark依赖包：如果发现Spark版本过旧，可以尝试更新Spark的依赖包。在Zeppelin的Spark解释器设置中，可以指定新版本的Spark依赖包。检查S3依赖包：确保在Zeppelin中使用了正确的S3依赖包。配置访问密钥和权限：在Zeppelin中访问S3需要提供访问密钥和相应的权限。检查Spark版本：确保使用的Spark版本与Zeppelin兼容。在Zeppelin上运行。