E-MapReduce kSpark + OSS是什么?
Spark + OSS
Spark 接入 OSS
当前E-MapReduce支持
MetaService服务，支持用户在E-MapReduce环境免AK访问OSS数据源。旧的显式写AK和Endpoint方式也支持，但需要注意OSS Endpoint请使用内网域名，所有的Endpoint可以参考
OSS Endpoint。
下面这个例子演示了Spark如何免AK从OSS中读入数据，并将处理完的数据写回到OSS 中。
- [backcolor=transparent] val conf [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]new[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]SparkConf[backcolor=transparent]().[backcolor=transparent]setAppName[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]"Test OSS"[backcolor=transparent])
- [backcolor=transparent] val sc [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]new[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]SparkContext[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]conf[backcolor=transparent])
- [backcolor=transparent] val pathIn [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]"oss://bucket/path/to/read"
- [backcolor=transparent] val inputData [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] sc[backcolor=transparent].[backcolor=transparent]textFile[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]pathIn[backcolor=transparent])
- [backcolor=transparent] val cnt [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] inputData[backcolor=transparent].[backcolor=transparent]count
- [backcolor=transparent] println[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]s[backcolor=transparent]"count: $cnt"[backcolor=transparent])
- [backcolor=transparent] val outputPath [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] [backcolor=transparent]"oss://bucket/path/to/write"
- [backcolor=transparent] val outpuData [backcolor=transparent]=[backcolor=transparent] inputData[backcolor=transparent].[backcolor=transparent]map[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]e [backcolor=transparent]=>[backcolor=transparent] s[backcolor=transparent]"$e has been processed."[backcolor=transparent])
- [backcolor=transparent] outpuData[backcolor=transparent].[backcolor=transparent]saveAsTextFile[backcolor=transparent]([backcolor=transparent]outputPath[backcolor=transparent])
附录
示例代码请看:
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在阿里云E-MapReduce环境中，Spark作业可以非常方便地读取和写入OSS（对象存储服务）中的数据。您提到的示例代码展示了一个基本流程，我将为您解析这段代码并补充一些关键点。
环境与依赖
首先，确保您的E-MapReduce集群已经配置了对OSS的访问权限，特别是MetaService服务，它允许用户无需显式提供AccessKey和SecretKey（即AK/SK）就能访问OSS资源。这是通过内部的授权机制实现的，提高了安全性并简化了配置。
示例代码解析
val conf = new SparkConf().setAppName("Test OSS")
val sc = new SparkContext(conf)
这里初始化了Spark的配置和上下文，setAppName用于设置应用的名字，这对于监控和日志记录很有帮助。
val pathIn = "oss://bucket/path/to/read"
val inputData = sc.textFile(pathIn)
这一部分指定了从OSS读取数据的路径，格式为oss://bucket-name/path/to/object。textFile方法会创建一个包含该OSS路径下所有文本文件内容的RDD（弹性分布式数据集）。
val cnt = inputData.count()
println(s"count: $cnt")
计算输入数据集中元素的数量并打印出来。
val outputPath = "oss://bucket/path/to/write"
val outpuData = inputData.map(e => s"$e has been processed.")
outpuData.saveAsTextFile(outputPath)
这部分代码定义了输出到OSS的路径，并使用map函数对输入的每行数据进行处理（本例中只是简单地添加后缀），然后通过saveAsTextFile方法将处理后的数据保存回OSS。
注意事项
- 内网访问：当在E-MapReduce集群内部运行Spark作业时，应使用OSS的内网域名以减少外网流量费用和提高访问速度。
- 权限与安全：确保ECS实例或EMR集群的角色拥有访问指定OSS bucket的权限。这通常通过RAM角色来实现。
- 性能优化：对于大规模数据处理，考虑使用分区等策略优化读写性能。
- 错误处理：实际应用中应增加异常处理逻辑，确保任务的健壮性。
附录
- 官方文档：详细信息和最佳实践，请参考阿里云E-MapReduce官方文档以及阿里云OSS开发指南。
- 示例代码：上述代码片段展示了基本的读写操作，更复杂的业务逻辑可能需要根据实际情况调整。
通过这种方式，您可以充分利用阿里云E-MapReduce与OSS的集成优势，高效、安全地处理大数据分析任务。
