为 Azure 存储访问配置独立 Spark

Question

我需要能够在我的本地机器上运行 spark 来访问 azure wasb 和 adl url，但我无法让它工作。我在这里有一个精简的例子：

maven pom.xml（全新的pom，只设置了依赖）：

<dependencies>
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.3.0</version>
</dependency>
  <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version>2.3.0</version>
  </dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  <artifactId>hadoop-common</artifactId>
  <version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  <artifactId>hadoop-azure-datalake</artifactId>
  <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.microsoft.azure</groupId>
  <artifactId>azure-storage</artifactId>
  <version>6.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.microsoft.azure</groupId>
  <artifactId>azure-data-lake-store-sdk</artifactId>
  <version>2.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  <artifactId>hadoop-azure</artifactId>
  <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.microsoft.azure</groupId>
  <artifactId>azure-storage</artifactId>
  <version>7.0.0</version>
</dependency>

Java 代码（不需要是 java - 可以是 scala）：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class App {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf config = new SparkConf();
        config.setMaster("local");
        config.setAppName("app");
        SparkSession spark = new SparkSession(new SparkContext(config));
        spark.read().parquet("wasb://container@host/path");
        spark.read().parquet("adl://host/path");
    }
}

无论我尝试什么，我都会得到：

Exception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme: wasb

adl 也一样。我能找到的每个文档都只是说添加我已经完成的 azure-storage 依赖项，或者说要使用 HDInsight。

有什么想法吗？

Answer 1

我想通了这一点并决定发布一个工作项目，因为这一直是我所寻找的。它托管在这里：

azure-spark-local-sample

不过，它的症结正如@Shankar Koirala 所建议的：

对于 WASB，设置属性以允许识别 url 方案：

config.set("spark.hadoop.fs.wasb.impl", "org.apache.hadoop.fs.azure.NativeAzureFileSystem");

然后设置授权访问该帐户的属性。对于需要访问的每个帐户，您都需要其中之一。这些是通过 Azure 门户在存储帐户边栏选项卡的访问密钥部分下生成的。

    config.set("fs.azure.account.key.[storage-account-name].blob.core.windows.net", "[access-key]");

现在对于 adl，像 WASB 一样分配 fs 方案：

    config.set("spark.hadoop.fs.adl.impl", "org.apache.hadoop.fs.adl.AdlFileSystem");
    // I don't know why this would be needed, but I saw it
    // on an otherwise very helpful page . . .
    config.set("spark.fs.AbstractFileSystem.adl.impl", "org.apache.hadoop.fs.adl.Adl");

. . . 最后，在这些属性中设置客户端访问密钥，再次为您需要访问的每个不同帐户设置：

    config.set("fs.adl.oauth2.access.token.provider.type", "ClientCredential");

    /* Client ID is generally the application ID from the azure portal app registrations*/
    config.set("fs.adl.oauth2.client.id", "[client-id]");

    /*The client secret is the key generated through the portal*/
    config.set("fs.adl.oauth2.credential", "[client-secret]");

    /*This is the OAUTH 2.0 TOKEN ENDPOINT under the ENDPOINTS section of the app registrations under Azure Active Directory*/
    config.set("fs.adl.oauth2.refresh.url", "[oauth-2.0-token-endpoint]");

我希望这是有帮助的，我希望我能感谢 Shankar 的回答，但我也想知道确切的细节。

Answer 2

我不确定adl尚未测试，但wasb您需要定义要在底层Hadoop配置中使用的文件系统。

由于您使用的是 spark 2.3，因此您可以使用 spark session 创建一个入口点作为

val spark = SparkSession.builder().appName("read from azure storage").master("local[*]").getOrCreate()

现在定义文件系统

spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.azure", "org.apache.hadoop.fs.azure.NativeAzureFileSystem")
spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.azure.account.key.yourAccount.blob.core.windows.net", "yourKey ")

现在将镶木地板文件读取为

val baseDir = "wasb[s]://BlobStorageContainer@yourUser.blob.core.windows.net/"

val dfParquet = spark.read.parquet(baseDir + "pathToParquetFile")

希望这可以帮助！