要在本地的pyspark中访问S3文件，可以按照以下步骤进行配置：

1. 安装所需的库：确保已安装boto3和pyspark库。可以使用以下命令进行安装：

pip install boto3 pyspark

2. 配置AWS凭证：将AWS凭证配置文件添加到本地的~/.aws/credentials文件中，或者将凭证信息添加到环境变量中。在~/.aws/credentials中，可以添加以下内容：

[default]
aws_access_key_id = YOUR_ACCESS_KEY
aws_secret_access_key = YOUR_SECRET_ACCESS_KEY

或者，可以通过设置以下环境变量来配置凭证信息：

export AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR_ACCESS_KEY
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_SECRET_ACCESS_KEY

确保将YOUR_ACCESS_KEY和YOUR_SECRET_ACCESS_KEY替换为您自己的凭证信息。

3. 编写代码示例：下面是一个基本的示例代码，演示如何在本地的pyspark中访问S3文件：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("S3 Example")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取S3文件
s3_file_path = "s3a://bucket_name/file_path.csv"
rdd = sc.textFile(s3_file_path)

# 打印文件内容
rdd.foreach(print)

确保将bucket_name替换为您的S3存储桶名称，file_path.csv替换为您要读取的文件路径。

4. 运行代码：保存上述代码到一个Python文件（例如s3_example.py），然后在终端中运行以下命令来执行代码：

spark-submit s3_example.py

这将使用本地的pyspark配置和AWS凭证，从S3读取文件并打印其内容。

这些步骤可以帮助您在本地的pyspark中配置和访问S3文件。