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我正在使用 Azure Databricks 操作一些数据。此类数据位于 Azure Data Lake Storage Gen1 中。我将数据装载到 DBFS 中,但现在,在转换数据后,我想将其写回到我的数据湖中。
为了安装数据,我使用了以下命令:
configs = {"dfs.adls.oauth2.access.token.provider.type": "ClientCredential",
"dfs.adls.oauth2.client.id": "<your-service-client-id>",
"dfs.adls.oauth2.credential": "<your-service-credentials>",
"dfs.adls.oauth2.refresh.url": "https://login.microsoftonline.com/<your-directory-id>/oauth2/token"}
dbutils.fs.mount(source = "adl://<your-data-lake-store-account-name>.azuredatalakestore.net/<your-directory-name>", mount_point = "/mnt/<mount-name>",extra_configs = configs)
我想写回 .csv 文件。对于此任务,我使用以下行
dfGPS.write.mode("overwrite").format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").csv("adl://<your-data-lake-store-account-name>.azuredatalakestore.net/<your-directory-name>")
但是,我收到以下错误:
IllegalArgumentException: u'No value for dfs.adls.oauth2.access.token.provider found in conf file.'
有任何代码可以帮助我吗?或者引导我完成的链接。
谢谢。
最佳答案
如果安装 Azure Data Lake Store,则应使用安装点来存储数据,而不是“adl://...”。有关如何挂载 Azure Data Lake Store 的详细信息 (ADLS) Gen1 请参阅 Azure Databricks documentation 。您可以验证安装点是否适用于:
dbutils.fs.ls("/mnt/<newmountpoint>")
所以在安装 ADLS Gen 1 后尝试:
dfGPS.write.mode("overwrite").format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").csv("mnt/<mount-name>/<your-directory-name>")
如果您正确添加了挂载点并且您还拥有 ADLS 上服务主体的访问权限,那么这应该可以工作。
Spark 总是在一个目录中写入多个文件,因为每个分区都是单独保存的。另请参阅以下stackoverflow question .
关于azure - 将 DataFrame 从 Databricks 写入 Data Lake,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51673712/
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