大数据计算MaxCompute中maxcompute spark如何读取 oss 上面的文件？

在 MaxCompute Spark 中，可以通过以下方式来读取 OSS 上的文件：

配置 OSS 访问信息：首先，需要在 Spark 的配置文件中配置 OSS 访问信息，包括 AccessKeyId、AccessKeySecret、Endpoint 等信息，示例代码如下：

Copy
spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId=your_access_key_id
spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret=your_access_key_secret
spark.hadoop.fs.oss.endpoint=your_oss_endpoint
其中，your_access_key_id 和 your_access_key_secret 分别是您的 OSS 访问凭证，your_oss_endpoint 是您的 OSS 访问域名。

创建 SparkSession：使用 SparkSession 对象来读取 OSS 上的文件，示例代码如下：

stylus
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import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder
.appName("Read OSS File")
.master("local")
.config("spark.hadoop.fs.oss.impl", "com.aliyun.fs.oss.nat.NativeOssFileSystem")
.getOrCreate()

val df = spark.read.text("oss://your_bucket/your_path/file.txt")
df.show()
在上述代码中，使用 SparkSession.builder 创建 SparkSession 对象，并指定应用程序名称和主节点地址。在配置信息中，设置了 fs.oss.impl 参数为 com.aliyun.fs.oss.nat.NativeOssFileSystem，表示使用阿里云提供的 OSS 文件系统访问 OSS 上的文件。在读取文件时，使用 spark.read.text 方法读取 OSS 上的文本文件，并使用 df.show() 方法显示文件内容。

在大数据计算MaxCompute中，您可以使用MaxCompute Spark（Spark on MaxCompute）来读取OSS上的文件。以下是一种常用的方法：

1. 确保您已经安装和配置了MaxCompute Spark。请参考MaxCompute官方文档或相关资源以获取详细的安装和配置指南。

2. 在MaxCompute项目中创建一个外部表，定义该表与OSS文件的结构和位置。您可以使用类似以下的SQL语句来创建外部表：

   CREATE EXTERNAL TABLE your_table_name (
     column1 string,
     column2 int
   )
   STORED BY 'com.aliyun.odps.spark.OdpsRelationProvider'
   LOCATION 'oss://your_bucket/your_path';
   

   替换上述参数为您自己的OSS Bucket名称和文件路径。

3. 在Spark中读取该外部表，并进行进一步的处理。您可以使用Spark的DataFrame API或SQL语句来操作数据。示例代码如下：

   from odps import ODPS
   from pyspark.sql import SparkSession
   
   access_id = 'your_access_id'
   access_key = 'your_access_key'
   project = 'your_project_name'
   endpoint = 'your_endpoint'
   table_name = 'your_table_name'
   
   spark = SparkSession.builder \
       .appName('Read from OSS') \
       .getOrCreate()
   
   # 通过ODPS连接信息创建ODPS对象
   odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint)
   
   # 使用ODPS读取OSS外部表
   df = spark.read.format('org.apache.spark.sql.execution.datasources.odps') \
       .option('odps.task.development.mode', 'true') \
       .option('odps.access.id', access_id) \
       .option('odps.access.key', access_key) \
       .option('odps.project.name', project) \
       .option('odps.endpoint', endpoint) \
       .option('odps.tables', table_name) \
       .load()
   
   # 对DataFrame进行进一步的操作和处理
   # ...
   
   spark.stop()
   

   替换上述参数为您自己的Access ID、Access Key、MaxCompute项目名称、Endpoint和外部表名称。

通过以上步骤，您就可以使用MaxCompute Spark来读取OSS上的文件，并在Spark中进行数据处理和分析。

Endpoint用公网的，用oss上bucket的概览里的oss Endpoint示例参考：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/spark-2-x-examples?spm=a2c4g.11186623.0.0#section-97l-j6r-3sxoss Endpoint参考：此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”