尝试访问Azure数据库中的Azure DBFS文件系统时发生装载错误

Question

我能够建立到Databricks文件存储DBFS的连接并访问该文件存储。在

使用Pyspark读、写和转换数据是可能的，但是当我尝试使用本地Python API（如pathlib或OS模块）时，我无法通过DBFS文件系统的第一级

我可以用一个神奇的命令：

%fs ls dbfs:\mnt\my_fs\...哪种方法能很好地工作并列出所有子目录？在

但是如果我做os.listdir('\dbfs\mnt\my_fs\')，它将返回['mount.err']作为返回值

我在一个新的集群上进行了测试，结果是一样的

我在Databricks Runtine版本6.1和apachespark 2.4.4上使用Python

有人能给我建议吗。在

编辑：

连接脚本：

我使用了Databricks CLI库来存储我的凭证，这些凭证是根据Databricks文档格式化的：

 def initialise_connection(secrets_func):
  configs = secrets_func()
  # Check if the mount exists
  bMountExists = False
  for item in dbutils.fs.ls("/mnt/"):
      if str(item.name) == r"WFM/":
          bMountExists = True
      # drop if exists to refresh credentials
      if bMountExists:
        dbutils.fs.unmount("/mnt/WFM")
        bMountExists = False

      # Mount a drive
      if not (bMountExists):
          dbutils.fs.mount(
              source="adl://test.azuredatalakestore.net/WFM",
              mount_point="/mnt/WFM",
              extra_configs=configs
          )
          print("Drive mounted")
      else:
          print("Drive already mounted")

Answer 1

更新答案：使用Azure Data Lake Gen1存储帐户：dbutils具有访问adls Gen1令牌/访问凭据的权限，因此mnt point中的文件列表在std py api调用无法访问creds/spark conf的情况下起作用，您看到的第一个调用是列出文件夹，并且它不会调用adls api

我已经在Databricks运行时版本6.1（包括apachespark2.4.4、scala2.11）中进行了测试

命令作为例外工作，没有任何错误消息。在

更新：内部文件夹的输出。在

希望这有帮助。你能告诉我们吗。在