Spark不会从s3读取/写入信息（ResponseCode = 400，ResponseMessage = Bad Request）

本文介绍了Spark不会从s3读取/写入信息（ResponseCode = 400，ResponseMessage = Bad Request）的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述

我实现了spark应用程序。 我创建了spark上下文： pre $ private私有JavaSparkContext createJavaSparkContext（）{ SparkConf conf = new SparkConf （）; conf.setAppName（test）; if（conf.get（spark.master，null）== null）{ conf.setMaster（local [4]）; } conf.set（fs.s3a.awsAccessKeyId，getCredentialConfig（）。getS3Key（））; conf.set（fs.s3a.awsSecretAccessKey，getCredentialConfig（）。getS3Secret（））; conf.set（fs.s3a.endpoint，getCredentialConfig（）。getS3Endpoint（））; 返回新的JavaSparkContext（conf）; }

我试图通过spark数据集API（Spark SQL） ：

String s =s3a：//+ getCredentialConfig（）。getS3Bucket（）; 数据集<行> （） .csv（s +/dataset.csv）; System.out.println（Read size：+ csv.count（））;

出现错误：

线程main中的异常com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception：状态码：400，AWS服务：Amazon S3，AWS请求ID：1A3E8CBD4959289D，AWS错误代码：null，AWS错误消息：错误请求，S3扩展请求ID：Q1Fv8sNvcSOWGbhJSu2d3Nfgow00388IpXiiHNKHz8vI / zysC8V8 / YyQ1ILVsM2gWQIyTy1miJc =

Hadoop版本：2.7

AWS端点：s3.eu-central-1.amazonaws

（关于hadoop 2.8 - 全部工作正常）

解决方案

问题是：法兰克福不支持s3n。需要使用s3a。 此地区拥有V4 auth版本。 http：//docs.aws.amazon。 com / general / latest / gr / rande.html＃s3_region

欧盟（法兰克福）eu-central-1仅限版本4

这意味着需要在aws客户端上启用它。 需要添加系统属性 $ b com.amazonaws.services.s3.enableV4 - > true

conf.set（com.amazonaws.services.s3.enableV4，true）; //不适用于我

在我用过的本地机器上：

System.setProperty（com.amazonaws.services.s3.enableV4，true）;

为了在AWS EMR上运行，需要在spark-submit中添加params：

spark.executor.extraJavaOptions = -Dcom.amazonaws.services.s3.enableV4 = true spark.driver.extraJavaOptions = -Dcom.amazonaws。 services.s3.enableV4 = true

另外，您应该为文件系统添加类实现：

conf.set（spark.hadoop.fs.s3a.impl，org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.class。的getName（））; conf.set（spark.hadoop.fs.hdfs.impl，org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName（））; conf.set（spark.hadoop.fs.file.impl，org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName（））;

I implemented spark application. I've created spark context:

private JavaSparkContext createJavaSparkContext() { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setAppName("test"); if (conf.get("spark.master", null) == null) { conf.setMaster("local[4]"); } conf.set("fs.s3a.awsAccessKeyId", getCredentialConfig().getS3Key()); conf.set("fs.s3a.awsSecretAccessKey", getCredentialConfig().getS3Secret()); conf.set("fs.s3a.endpoint", getCredentialConfig().getS3Endpoint()); return new JavaSparkContext(conf); }

And I try to get data from s3 via spark dataset API (Spark SQL):

String s = "s3a://" + getCredentialConfig().getS3Bucket(); Dataset<Row> csv = getSparkSession() .read() .option("header", "true") .csv(s + "/dataset.csv"); System.out.println("Read size :" + csv.count());

There is an error:

Exception in thread "main" com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception: Status Code: 400, AWS Service: Amazon S3, AWS Request ID: 1A3E8CBD4959289D, AWS Error Code: null, AWS Error Message: Bad Request, S3 Extended Request ID: Q1Fv8sNvcSOWGbhJSu2d3Nfgow00388IpXiiHNKHz8vI/zysC8V8/YyQ1ILVsM2gWQIyTy1miJc=

Hadoop version: 2.7

AWS endpoint: s3.eu-central-1.amazonaws

(On hadoop 2.8 - all works fine)

解决方案

The problem is: Frankfurt doesn't support s3n. Need to use s3a. And this region has V4 auth version. docs.aws.amazon/general/latest/gr/rande.html#s3_region

EU (Frankfurt) eu-central-1 Version 4 only

It mean's need to enable it on aws client. Need to add system property

com.amazonaws.services.s3.enableV4 -> true

conf.set("com.amazonaws.services.s3.enableV4", "true");//doesn't work for me

On local machine I've used:

System.setProperty("com.amazonaws.services.s3.enableV4", "true");

For running on AWS EMR need to add params to spark-submit:

spark.executor.extraJavaOptions=-Dcom.amazonaws.services.s3.enableV4=true spark.driver.extraJavaOptions=-Dcom.amazonaws.services.s3.enableV4=true

Additionally you should add class implementation for file systems:

conf.set("spark.hadoop.fs.s3a.impl", org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.class.getName()); conf.set("spark.hadoop.fs.hdfs.impl", org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName()); conf.set("spark.hadoop.fs.file.impl", org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName());