Scala Spark Read from AWS S3 — com.amazonaws.SdkClientException: невозможно загрузить учетные данные из конечной точки службы

В настоящее время я пытаюсь выполнить простое чтение из настроенного мной ведра S3, используя Spark 3.0.0 (реализация через Scala 2.12.10). Однако при отправке скрипта я получаю эту ошибку:

No AWS Credentials provided by BasicAWSCredentialsProvider EnvironmentVariableCredentialsProvider InstanceProfileCredentialsProvider : com.amazonaws.SdkClientException: Unable to load credentials from service endpoint: No AWS Credentials provided by BasicAWSCredentialsProvider EnvironmentVariableCredentialsProvider InstanceProfileCredentialsProvider : 

com.amazonaws.SdkClientException: Unable to load credentials from service endpoint

Я реализую текущий искровый скрипт:

package org.knd

import scala.util.Properties
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SQLContext}
import io.delta.tables._
import org.apache.spark.sql.functions._

object App {

  def main(args: Array[String]) : Unit = {

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("covid-delta-lake")
      .master("local")
      .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension")
      .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog")
      .getOrCreate()

    val aws_access_key = scala.util.Properties.envOrElse("AWS_ACCESS_KEY", "notAvailable" )
    val aws_secret = scala.util.Properties.envOrElse("AWS_SECRET_ACCESS_KEY_ID", "notAvailable" )

    spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsAccessKeyId", aws_access_key)
    spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsSecretAccessKey", aws_secret)
    spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.endpoint", "s3.amazonaws.com")

    print("\n" + "====================HERE====================" + "\n")

    val data = spark.read.parquet("s3a://[url-to-my-s3]/*.parquet")
    data.show(10)


  }

}

Я дважды проверил свои ключи AWS и URL-адрес s3, поэтому уверен, что проблема не в этом. Я пробовал читать из других сегментов и получаю ту же ошибку. Я включил свой файл POM ниже:

<project xmlns="https://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="https://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="https://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>org.knd</groupId>
  <artifactId>delta-lake-scala</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <inceptionYear>2020</inceptionYear>
  <properties>
    <scala.version>2.12.10</scala.version>
  </properties>

  <repositories>
    <repository>
      <id>scala-tools.org</id>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
      <url>https://scala-tools.org/repo-releases</url>
    </repository>
  </repositories>
  <pluginRepositories>
    <pluginRepository>
      <id>scala-tools.org</id>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
      <url>https://scala-tools.org/repo-releases</url>
    </pluginRepository>
  </pluginRepositories>

  <dependencies>

    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
      <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
      <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.delta</groupId>
      <artifactId>delta-core_2.12</artifactId>
      <version>0.7.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-common</artifactId>
      <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-aws</artifactId>
      <version>3.0.0</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
    <plugins>

      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <downloadSources>true</downloadSources>
          <buildcommands>
            <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>
          </buildcommands>
          <additionalProjectnatures>
            <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>
          </additionalProjectnatures>
          <classpathContainers>
            <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>
            <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>
          </classpathContainers>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
  <reporting>
    <plugins>

    </plugins>
  </reporting>
</project>


переменные среды, которые вы используете, и свойства scala немного отличаются от рекомендованных здесь: вы пытались изменить свои переменные среды и / или конфигурацию hadoop, чтобы они соответствовали: infoobjects.com/2016/02/27/   —  person    schedule 27.09.2020

См. также:  Как редактировать учетные данные AWS в терминале?
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
IT Шеф
Комментарии: 1
  1. Аноним

    Согласно этот источник, вы можете установить переменные среды с помощью этих ключей

    AWS_ACCESS_KEY_ID
    AWS_SECRET_ACCESS_KEY
    

    или установите следующие конфигурации hadoop:

    fs.s3n.awsAccessKeyId
    fs.s3n.awsSecretAccessKey
    

    Они отличаются от среды и ключей, которые вы используете.

    Поэтому я установил конфигурации hadoop, используя это: `spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set (fs.s3a.awsAccessKeyId, aws_access_key) spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set (fs.s3a.awsSecretAccessKey, aws_secret) spark.sparkContext.hasetdoop (fs.s3a.awsAccessKeyId, aws_access_key) spark.sparkContext.hadoopConfiguration.set (fs.s3a.awsSecretAccessKey, aws_secret) spark.sparkContext.hasetdoop ( fs.s3a.endpoint, s3.amazonaws.com) `внутри самого скрипта Spark. Сценарий также извлекает ключи из переменных среды, которые я установил на своем компьютере, и я проверил их, чтобы убедиться, что это правильные значения. Я также жестко запрограммировал ключи для конфигураций hadoop, и у меня все еще возникает та же ошибка. person ; 27.09.2020

Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: