Spark 可以写入 Azure Datalake Gen2 吗？

Question

除非您使用 Databricks，否则似乎不可能使用 Spark 写入 Azure Datalake Gen2。

我正在使用jupyterwithalmond在本地笔记本中运行 Spark。

我已经导入了hadoop依赖项：

import $ivy.`org.apache.hadoop:hadoop-azure:2.7.7`
import $ivy.`com.microsoft.azure:azure-storage:8.4.0` 

wasbs://这允许我在尝试将数据帧写入天蓝色时使用该协议

    spark.conf.set(
        "fs.azure.sas.[container].prodeumipsadatadump.blob.core.windows.net", 
        "?sv=2018-03-28&ss=b&srt=sco&sp=rwdlac&se=2019-09-09T23:33:45Z&st=2019-09-09T15:33:45Z&spr=https&sig=[truncated]")

这就是错误出现的地方：

val data = spark.read.json(spark.createDataset(
  """{"name":"Yin", "age": 25.35,"address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil))

data
  .write
  .orc("wasbs://[filesystem]@[datalakegen2storageaccount].blob.core.windows.net/lalalalala")

现在，我们遇到了“分层命名空间帐户尚不支持 Blob API”错误：

org.apache.hadoop.fs.azure.AzureException: com.microsoft.azure.storage.StorageException: Blob API is not yet supported for hierarchical namespace accounts.

那么这确实不可能吗？我是否应该放弃 Datalake gen2 并仅使用常规 blob 存储？微软在创建“数据湖”产品方面确实失败了，但没有为带有 Spark 的连接器创建任何文档。

Answer 1

在 Spark 中使用 ADLS Gen2 非常简单，微软并没有“失败”，就像“ASF Spark 附带的 hadoop 二进制文件不包括 ABFS 客户端”一样。HD/Insights、Cloudera CDH6.x 等中的那些都是如此。

1. 持续将 hadoop-* JAR 升级到 Hadoop 3.2.1。这意味着所有这些都不会放入后来的 hadoop-azure-3.2.1 JAR 中并期望一切正常。
2. 使用 abfs:// URL
3. 按照文档配置客户端。

ADLS Gen2 是 Microsoft 部署的最好的对象存储 - 通过分层命名空间，您可以获得 O(1) 目录操作，这对于 Spark 意味着高性能任务和作业提交。安全性和权限也很棒。

是的，不幸的是它不能与您拥有的 Spark 发行版一起使用 - 但 Microsoft 无法为 2017 年发布的一组工件改造新的连接器。您将不得不升级您的依赖关系。