java - 从S3并行读取多个文件(Spark，Java)

我看到了一些关于此的讨论，但还不太了解正确的解决方案:
我想将S3中的数百个文件加载到RDD中。这是我现在的做法:

ObjectListing objectListing = s3.listObjects(new ListObjectsRequest().
                withBucketName(...).
                withPrefix(...));
List<String> keys = new LinkedList<>();
objectListing.getObjectSummaries().forEach(summery -> keys.add(summery.getKey())); // repeat while objectListing.isTruncated()

JavaRDD<String> events = sc.parallelize(keys).flatMap(new ReadFromS3Function(clusterProps));

ReadFromS3Function使用AmazonS3客户端进行实际读取:

    public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
        AmazonS3 s3Client = getAmazonS3Client(properties);
        S3Object object = s3Client.getObject(new GetObjectRequest(...));
        InputStream is = object.getObjectContent();
        List<String> lines = new LinkedList<>();
        String str;
        try {
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
            if (is != null) {
                while ((str = reader.readLine()) != null) {
                    lines.add(str);
                }
            } else {
                ...
            }
        } finally {
            ...
        }
        return lines.iterator();

我从“我在Scala中针对相同问题看到的答案”中“翻译”了一下。我认为也可以将整个路径列表传递给sc.textFile(...)，但是我不确定哪种是最佳实践。

最佳答案

根本的问题是，在s3中列出对象的速度确实很慢，并且每当进行树遍历时，看起来像目录树的方式都会降低性能(就像路径的通配符模式处理一样)。

帖子中的代码正在列出所有子对象，这些方法可以提供更好的性能，本质上是Hadoop 2.8和s3a listFiles(路径，递归)附带的内容，请参见HADOOP-13208。

获得该 list 之后，您将获得对象路径的字符串，然后可以将其映射到s3a/s3n路径以将spark用作文本文件输入，然后可以将其应用于

val files = keys.map(key -> s"s3a://$bucket/$key").mkString(",")
sc.textFile(files).map(...)

并按要求提供以下使用的Java代码。

String prefix = "s3a://" + properties.get("s3.source.bucket") + "/";
objectListing.getObjectSummaries().forEach(summary -> keys.add(prefix+summary.getKey()));
// repeat while objectListing truncated
JavaRDD<String> events = sc.textFile(String.join(",", keys))

请注意，我将s3n切换为s3a，因为只要在CP上具有hadoop-aws和amazon-sdk JAR，s3a连接器就是您应该使用的连接器。更好，它是一种针对人员(我)针对 Spark 工作负载进行维护和测试的工具。参见The history of Hadoop's S3 connectors。