Spark读取S3中的Parquet文件

Apache Spark是一个快速而且强大的集群计算系统，可以大规模处理数据。Spark支持从AWS S3中读取Parquet文件。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取S3中的Parquet文件。

前置条件

1. 必须具有AWS S3访问凭据

2. 安装Apache Spark

3. 安装Hadoop

程序实现

1. 导入必要的库

import org.apache.spark.sql.SparkSession

2. 创建Spark会话

val spark = SparkSession.builder.appName("Read Parquet from S3").getOrCreate()

3. 读取Parquet文件

val s3Path = "s3a://bucket-name/path/to/parquet/file.parquet"
val df = spark.read.parquet(s3Path)

4. 查看数据

df.show()

完整代码示例

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ReadParquetFromS3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder.appName("Read Parquet from S3").getOrCreate()
    val s3Path = "s3a://bucket-name/path/to/parquet/file.parquet"
    val df = spark.read.parquet(s3Path)
    df.show()
    spark.stop()
  }
}

结论

上述代码演示了如何使用Spark从AWS S3中读取Parquet文件。使用这种方法，可以在Spark集群上轻松处理大量数据。