我想使用stocator从运行pyspark的Jupyter笔记本（在IBM Watson Studio上）访问IBM云存储。有人可以告诉我该怎么做吗？
我了解到stocator已预先安装，但是您是否必须首先从笔记本中放入凭据或设置（如果我要访问的COS上有特定存储桶）
例如我有一个存储桶名称：my-bucket
我如何访问它？
我知道我可以使用ibm_boto3直接访问COS，但这是针对spark应用程序的，因此我需要能够通过stocator进行访问。
如何从运行pyspark的IBM Jupyter笔记本中使用Stocator？
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问答
maochanggeng 回答：如何从运行pyspark的IBM Jupyter笔记本中使用Stocator？
您需要做的就是设置spark的hadoop配置参数，然后应该能够将数据帧作为csv写入COS存储桶中。确保您使用的凭据确实具有对COS存储桶的写入者或更高的IAM访问权限。
hconf = sc._jsc.hadoopConfiguration()
hconf.set("fs.cos.servicename.iam.api.key","**********")
hconf.set("fs.cos.servicename.endpoint","<BUCKET_ENDPOINT>")
df.write.format("csv").save("cos://<bucket>.myservice/filename.csv")
上面的代码是这篇中篇文章的参考： https://medium.com/@rachit1arora/efficient-way-to-connect-to-object-storage-in-ibm-watson-studio-spark-environments-d6c1199f9f97
,好的，要使其在我的情况下起作用，我还必须添加访问密钥，此外，您还必须确保正确使用了适用于您的服务名称，但所有名称都应该相同您使用它的实例。
hconf = sc._jsc.hadoopConfiguration()
hconf.set("fs.cos.sname.iam.api.key","API_KEY")
hconf.set("fs.cos.sname.access.key","ACCESS_KEY")
hconf.set("fs.cos.sname.endpoint","ENDPOINT")
rdd = sc.textFile('file.txt')
rdd.saveAsTextFile('cos://bname.sname/test.txt')