从Intellij构建的本地Spark服务器访问位于HDInsight中的配置单元集群中的表,可以按照以下步骤进行操作:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark HDInsight Example")
.config("spark.master", "local")
.getOrCreate()
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.azure.account.auth.type.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "OAuth")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.azure.account.oauth.provider.type.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.azure.account.oauth2.client.id.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "<your-client-id>")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.azure.account.oauth2.client.secret.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "<your-client-secret>")
spark.conf.set("spark.hadoop.fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "https://login.microsoftonline.com/<your-directory-id>/oauth2/token")
spark.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "true")
请注意,上述代码中的<your-storage-account-name>
应替换为你的存储账户名称,<your-client-id>
、<your-client-secret>
和<your-directory-id>
应替换为你的Azure AD应用程序的相关信息。
val df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net/<path-to-csv-file>")
请注意,上述代码中的<container-name>
、<storage-account-name>
和<path-to-csv-file>
应替换为你的存储容器名称、存储账户名称和CSV文件的路径。
以上是从Intellij构建的本地Spark服务器访问位于HDInsight中的配置单元集群中的表的基本步骤。根据具体的业务需求,可能需要进一步调整和优化代码。另外,腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务,例如Tencent Spark,可以帮助用户更好地进行Spark集群的管理和数据处理。详情请参考腾讯云官方网站:Tencent Spark。
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