spark ceph

为了在Spark中连接到Ceph对象存储，需要正确设置几个参数。首先，使用spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set方法设置以下参数: fs.s3a.access.key、fs.s3a.secret.key、fs.s3a.endpoint和fs.s3a.connection.ssl.enabled。这些参数分别用于指定访问密钥、密钥、Ceph的端点地址和是否启用SSL连接。确保将这些参数设置为正确的值以与您的Ceph集群进行通信。

然后，使用以下相关代码来读取和写入数据:
- 使用toDF方法将数据转换为DataFrame并将其写入Ceph对象存储，例如：df.write.mode("overwrite").parquet("s3a://bucket_name/path/to/parquet_file")。请将bucket_name替换为您的Ceph存储桶名称，将path/to/parquet_file替换为您希望将数据写入的路径。
- 使用spark.read.parquet方法从Ceph对象存储中读取数据，例如：spark.read.parquet("s3a://bucket_name/path/to/parquet_file")。同样，请替换bucket_name和path/to/parquet_file为您实际使用的路径。

在设置参数和执行读写操作之前，确保将Ceph相关的jar包拷贝到Spark的jars目录中。可以通过将所需的jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录来完成此操作。

请注意，以上的示例代码和说明是基于Ceph对象存储的使用情况。如果您的具体环境和需求有所不同，请根据实际情况进行相应的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark 读写 Ceph S3入门学习总结](https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/127112890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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