从awsglue.context import GlueContext from pyspark.context import SparkContext
spark_context = SparkContext() glue_context = GlueContext(spark_context)
sc = spark_context sqlContext = SQLContext(sc)
bucket="your-s3-bucket" mount_name="your-mount-name"
table_path="s3://" + bucket + "/data/"
glue_context.add_jar("s3://path/to/iceberg-hive-storage-handler.jar")
sql = """CREATE EXTERNAL TABLE iceberg_test
USING iceberg
OPTIONS (
table
= 's3://bucket/prefix/my_table',
catalog
= 'hadoop.catalog',
mount.name
= 'mount_name',
mount.version
= '1',
metadata.path
= 's3://bucket/prefix/metadata',
warehouse.path
= 's3://bucket/prefix/warehouse'
)"""
sqlContext.sql(sql)
确认您的AWS Glue数据目录中的文件格式与Iceberg表的架构完全相同。如果不匹配,您需要进行适当的转换。
确认您的AWS Glue角色具有读取和写入S3桶的权限。
尝试使用AWS CLI或其他S3工具手动将数据写入S3桶,确保您的S3存储桶和数据格式都是正确的。
如果仍然出现问题,请确保您的Iceberg版本与Spark和AWS Glue版本兼容。可以尝试升级Iceberg版本或降级AWS Glue版本。