minio

minio

参考:

https://github.com/burningmyself/burningmyself.github.io/blob/master/docs/tool/minio.md

https://hub.docker.com/r/minio/minio/

安装

bash 复制代码
docker pull minio/minio:latest

docker run -p 30099:9000 \
        -p 9001:9001 \
        --name minio \
        --restart=always \
        -e MINIO_ROOT_USER= \
        -e MINIO_ROOT_PASSWORD= \
        -v /etc/localtime:/etc/localtime \
        -d minio/minio server /data \
        --console-address ":9001"

可通过网址访问:http://<ip>:30099

客户端使用

bash 复制代码
set -ex
chmod +x init_minio.sh
docker run --rm -it --entrypoint=/bin/sh \
  -v $(pwd)/init_minio.sh:/init_minio.sh \
  minio/mc -c "/init_minio.sh"

init_minio.sh​:

bash 复制代码
#!/bin/bash

# 设置 MinIO 服务访问的别名。替换为你的 MinIO 服务的实际 IP 地址和端口。
MC_ALIAS=minio
MC_ENDPOINT=http://<ip>:30099
MC_ACCESS_KEY=
MC_SECRET_KEY=
BUCKET_NAME=zlg-contract-lite
FOLDER_PATH="fileupload/"

# Step 1: 配置 /usr/bin/mc 并连接到 MinIO 服务
/usr/bin/mc alias set $MC_ALIAS $MC_ENDPOINT $MC_ACCESS_KEY $MC_SECRET_KEY

# Step 2: 创建 bucket。如 bucket 已存在,则不会报错。
/usr/bin/mc mb $MC_ALIAS/$BUCKET_NAME

# Step 3: 创建初始化目录或上传文件
/usr/bin/mc cp --recursive /usr/bin/ $MC_ALIAS/$BUCKET_NAME/$FOLDER_PATH

echo "MinIO bucket and initial files have been setup."

hadoop s3 sdk访问demo

可以使用marven构建下面的项目

scala 复制代码
package com.example

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.fs._

object SparkS3IntegrationTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("print env:")
    sys.env.foreach { case (key, value) =>
      println(s"$key = $value")
    }
        // 设置 S3AFileSystem 的日志级别为 TRACE,提供最详细的日志
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem").setLevel(Level.TRACE)

    // 如果你还需要调试更多的 Hadoop 和 AWS 相关的日志,可以如下设置
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop.fs").setLevel(Level.TRACE)
    Logger.getLogger("com.amazonaws").setLevel(Level.TRACE)

    // 设置 Spark 的日志级别为 INFO,避免过多应用层日志干扰
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.INFO)

    // 创建 Spark Session
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Spark S3 Integration Test")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.impl", "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.endpoint", "http://127.0.0.1:30099")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.connection.ssl.enabled", "false")
      .config("spark.hadoop.fs.s3a.fast.upload", "true")
      .getOrCreate()

    // 将 S3 文件系统相关配置加入到 Hadoop Configuration
    val hadoopConf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration
    hadoopConf.set("fs.s3a.access.key", "")
    hadoopConf.set("fs.s3a.secret.key", "")
    hadoopConf.set("fs.s3a.impl", "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")
    hadoopConf.set("fs.s3a.endpoint", "http://127.0.0.1:30099") // 172.24.55.13:30099
    hadoopConf.set("fs.s3a.connection.ssl.enabled", "false")
    hadoopConf.set("fs.s3a.fast.upload", "true")

    // 尝试列出 S3 bucket 中的内容
    try {
      val s3aPath = "s3a://zlg-contract-lite/fileupload/"
      val path = new Path(s3aPath)

      val fs = path.getFileSystem(hadoopConf)  // 获取正确的文件系统
      val status = fs.listStatus(path)

      status.foreach(x => println(x.getPath.toString))

    } catch {
      case e: Exception =>
        println("Exception Occurred:")
        e.printStackTrace()
    } finally {
      // 停止 Spark 会话
      spark.stop()
    }
  }
}

maven pom.xml

pom 复制代码
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.example</groupId>
  <artifactId>spark_s3_test</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>spark_s3_test</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
    </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.amazonaws</groupId>
            <artifactId>aws-java-sdk-bundle</artifactId>
            <version>1.11.375</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-aws</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
</dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala/com/example</sourceDirectory>
    <plugins>
     <plugin>
        <groupId>org.scala-tools</groupId>
        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <scalaVersion>2.12</scalaVersion>
          <args>
            <arg>-target:jvm-1.8</arg>
          </args>
        </configuration>
</plugin>
        <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <archive>
                    <manifest>
                        <mainClass>com.example.SparkS3IntegrationTest</mainClass>
                    </manifest>
                </archive>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
                    <phase>package</phase> <!-- bind to the packaging phase -->
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
</project>
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