从S3到Pandas读取ORC文件
S3是亚马逊AWS的对象存储服务，用于存储和检索大量数据。它提供了高可用性、耐久性和可扩展性，并且适用于各种应用场景，如备份和恢复、数据归档、大数据分析等。腾讯云的对象存储服务类似于S3，称为腾讯云对象存储（COS），它也具有高可用性、耐久性和可扩展性。
Pandas是一个开源的数据分析和处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。Pandas支持多种数据格式，包括CSV、Excel、JSON、SQL等。读取ORC文件是Pandas的一个功能，ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，适用于大规模数据分析。通过Pandas读取ORC文件，可以快速加载和处理大规模数据。
腾讯云提供了一系列与对象存储和数据分析相关的产品和服务，可以与S3和Pandas配合使用。以下是一些相关产品和介绍链接：
- 腾讯云对象存储（COS）：腾讯云的对象存储服务，提供高可用性、耐久性和可扩展性。详情请参考：腾讯云对象存储（COS）
- 腾讯云数据万象（CI）：腾讯云的数据处理和分析服务，提供了丰富的数据处理功能，包括图片处理、视频处理、文档处理等。详情请参考：腾讯云数据万象（CI）
- 腾讯云数据湖分析（DLA）：腾讯云的数据湖分析服务，提供了高性能的数据查询和分析能力，支持多种数据格式和数据源。详情请参考：腾讯云数据湖分析（DLA）
通过结合腾讯云的对象存储服务和数据处理服务，可以实现高效的数据存储、处理和分析，满足各种云计算和数据分析的需求。
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1回答
R从S3读取ORC文件
、、、
我们将在运行在S3桶上的AWS上托管一个EMR集群(带有spot实例)。数据将以ORC格式存储在此桶中。但是，我们希望使用R以及某种沙箱环境，读取相同的数据。
我已经使包aws.s3 (cloudyr)正确运行:我可以毫无问题地读取csv文件，但似乎不允许我将orc文件转换为可读的文件。
我在网上发现的两个选项是- SparkR - dataconnector (vertica)
由于在Windows上安装dataconnector是个问题，所以我安装了SparkR，现在我能够读取本地orc.file (在我的机器上读取一个本地文件，在我的机器上读取本地文件)。但是，如果我尝试read.orc
浏览 4提问于2017-03-22得票数 2
可以将Pandas数据帧从ORC文件转换为ORC文件吗？我可以在拼图文件中转换df，但是这个库似乎不支持ORC。在Python中有可用的解决方案吗？如果不是，最好的策略是什么？一种选择是使用外部工具将拼图文件转换为ORC，但我不知道在哪里可以找到它。
浏览 144提问于2019-11-06得票数 3
我在使用OrcTableSource从云对象存储(IBM)中获取Orc文件时遇到了一些麻烦，代码片段如下所示：
OrcTableSource soORCTableSource = OrcTableSource.builder() // path to ORC
.path("s3://orders/so.orc") // s3://orders/so.csv
// schema of ORC files
.forOrcSchema(OrderHeaderORCSchema)
.withConfiguration(orcconfig)
.bu
浏览 0提问于2018-11-22得票数 1
1回答
制定一项守则：
val inputTable = glueContext
.getCatalogSource(database = "my_db", tableName = "my_table)
.getDynamicFrame()
glueContext.getSinkWithFormat(
connectionType = "s3",
options = JsonOptions(Map("path" -> "s3://my_out_path")),
format = "orc"
浏览 1提问于2018-01-23得票数 4
1回答
我需要一种方法来从创建一个蜂箱表。hive表应该具有按日期分区的S3位置中的ORC格式的底层文件。
到目前为止，我得到的是：
我用ORC格式将scala数据写入S3。
df.write.format("orc").partitionBy("date").save("S3Location)
我可以在S3位置看到ORC文件。我现在在这些ORC文件的顶部创建一个单元表：
CREATE EXTERNAL TABLE "tableName"(columnName string)
PARTITIONED BY (date string)
STORED
浏览 3提问于2020-10-30得票数 0
1回答
我在S3中有一堆ORC文件，它们是按日期划分的。数据被放置在S3中的日期文件夹中。但是，最近在创建的ORC文件中添加了新的列。
换句话说，旧的ORC文件可能有ColumnA, ColumnB, ColumnC，而最近的ORC文件(在某个日期之后)可能有ColumnA, ColumnB, ColumnC, ColumnD, ColumnE。
正因为如此，数据雅典娜爬行可能会有错误，抱怨在ORC中的ColumnD类型与雅典娜表中的类型不兼容。
我可以在Glue或雅典娜中做些什么，以便当它爬行时，它知道丢失ColumnD和ColumnE的旧ORC文件将默认为null或与该类型兼容的任何值，以便在
浏览 2提问于2020-11-20得票数 0
目前，我们正在使用Hadoop和雪花存储我们的数据。
该过程是使用DISTCP将Hadoop文件复制到雪花S3位置，然后从s3将副本运行到雪花表中。这将将Hadoop ORC表中的所有内容复制到雪花表中。
现在，我有了一个新的需求，其中Hadoop表是一个事务性表，现有条目每小时更新一次。如果我将ORC文件复制到S3并运行copy命令，它会将更多的条目添加到现有的表中，而不会更新现有的1。
我怎样才能在雪花上解决这个问题？
浏览 1提问于2019-01-23得票数 1
回答已采纳
当使用以下命令将ORC复制到Redshift时，出现“与orc文件列类型字符串查询不兼容的列id的声明列类型INT”错误：
from 's3://'
iam_role 'role'
format as orc;
浏览 9提问于2022-04-06得票数 0
我是否可以将ORC文件视为类似于包含数据的列标题和行标签的CSV文件？如果是这样，我能以某种方式将其读入一个简单的pandas数据帧吗？我对Hadoop或Spark这样的工具不是很熟悉，但仅仅为了在Python中查看本地ORC文件的内容，有必要理解它们吗？
文件名为someFile.snappy.orc
我可以在网上看到spark.read.orc('someFile.snappy.orc')可以工作，但即使在import pyspark之后，它也会抛出错误。
浏览 2提问于2018-10-19得票数 8
1回答
我想配置Presto在亚马逊网络服务S3中查询ORC文件。根据文档，必须配置配置单元元存储区。这个元存储区将收集所有表的模式。由于我有现有的ORC文件，有没有办法用应该嵌入到ORC文件中的现有表的方案自动填充此元存储？
提前感谢您的帮助！
浏览 20提问于2021-05-05得票数 0
我在AWS S3中的ORC文件中有大量的数据。ORC文件中的数据由uuid排序。我在它们上面创建了一个AWS雅典娜(Presto)表，并运行以下实验。
首先，检索第一行以查看扫描了多少数据：
select * from my_table limit 1
此查询报告正在扫描的数据的18 MB。
我从第一个查询返回的行记录uuid，并运行以下查询：
select * from my_table where uuid=<FIRST_ROW_UUID> limit 1
此查询报告正在扫描的数据的8.5GB。
通过设计，这两个查询返回相同的结果，但第二个查询扫描500倍以上的数据！
知道为什
浏览 4提问于2020-03-11得票数 2
我有一个单元表，它指向包含多个orc文件的s3路径(S3:/ table /data/)。我有一个将文件写入上面前缀的作业，但是，属性的顺序没有得到保证(在文件中)，而且并不是所有的属性都被填充，即有些文件只能有数据的子集。
因此，hive表可以用适当的列名映射列数据，并为查询的每一列返回适当的值吗？
浏览 1提问于2018-10-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
我正在开发一个Flink流媒体程序，它可以读取卡夫卡消息，并将消息转储到亚马逊网络服务s3上的ORC文件。我发现没有关于Flink的BucketingSink和ORC文件写入器的集成的文档。并且没有可以在BucketingSink中使用的ORC文件写入器实现。
我被困在这里了，有什么好主意吗？
浏览 0提问于2017-12-06得票数 2
3回答
蜂巢兽人返回零
、、、
我正在创建hive外部表ORC (位于S3上的ORC文件)。
命令
CREATE EXTERNAL TABLE Table1 (Id INT, Name STRING) STORED AS ORC LOCATION 's3://bucket_name'
运行查询后的：
Select * from Table1;
结果为
+-------------------------------------+---------------------------------------+
| Table1.id | Table1.name |
+--------------------
浏览 7提问于2017-10-24得票数 1
2回答
我正试图使用Pyarrow将一个Pandas DataFrame保存为.orc文件。包的版本是：pandas==1.3.5和pyarrow==6.0.1。我的python3版本是3.9.12。
下面是代码片段：
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.orc as orc
df = pd.read_orc('sample.orc')
table = pa.Table.from_pandas(df, preserve_index=False)
orc.write_table(table, 'samp
浏览 36提问于2022-04-20得票数 0
1回答
我成功地读取了一个存储在S3中的文本文件，并使用Spark以ORC格式将它写回S3。- inputDf.write().orc(outputPath);
我不能做的是转换为ORC格式与snappy压缩。我已经尝试给出选项，而写作为设置编解码器为snappy，但火花仍然是正常的兽人写。如何使用Spark实现对S3的快速压缩，以ORC格式编写？
浏览 6提问于2016-04-26得票数 4
回答已采纳
Memsql管道应该将数据从S3转储到列存储表中。源文件采用ORC格式。然后将它们转换为Parquet。这些文件有某些列，其中包含日期数据类型(Yyyy)。
管道运行良好，但在所有日期类型列中插入NULL。
浏览 3提问于2020-04-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我在S3存储桶里放了一堆CSV压缩文件，我想把它们导入到BigQuery中。从文档中看，BQ可以从不同的来源导入gzipped数据。然而，当我配置数据传输作业时，它只允许CSV、JSON、AVRO、PARQUET、ORC文件格式。
将传输作业配置为CSV文件格式并运行后，它会记录以下内容：
Moving data from Amazon S3 to Google Cloud complete: Moved 64 object(s).
Summary: succeeded 0 jobs, failed 0 jobs.
因此，它似乎无论如何都不会查看.gz存档。
有没有一种方便的方法将gz
浏览 2提问于2019-06-20得票数 1
1回答
我需要将ORC格式的文件直接写到S3桶中。该文件将是对数据库的查询的结果。我知道如何将CSV文件直接写入S3，但无法找到一种直接用ORC编写的方法。有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
从我搜索到的内容来看，我发现了使用Hive创建ORC表的方法，但是我想要一个ORC文件，我可以在这个文件上运行我的自定义映射--减少作业。
另外，请告诉我，由Hive为我的ORC表创建的仓库目录下的文件是ORC的表文件，而不是我可以使用的实际ORC文件？喜欢：/user/hive/warehouse/tbl_orc/000000_0
浏览 4提问于2016-02-14得票数 0
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因此，我的最终目标是将此代码集成到AWS Lambda中，因此，如果可能的话，我希望避免使用pandas。下面是我如何读取CSV文件(从S3)：
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
bucket_name = #getting the bucket name
file_key = #getting the file key
obj = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
现在，如何使用obj (基本上是一个.csv文件)来获取包含csv的col1列中的所有值的列表？
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
我正在使用COPY命令将亚马逊S3存储桶中的ORC文件加载到Amazon Redshift数据库中。 复制命令成功运行，但未更新红移表。我不能捕捉到任何错误。 复制命令： copy public."testairflow"
from 's3://demofile/demo1.orc'
iam_role 'arn:aws:iam::****'
format as ORC; 请告诉我错误在哪里？
浏览 15提问于2019-10-03得票数 0
我正在尝试将拼板数据从另一个s3桶复制到我的s3桶中。我希望将每个分区的大小限制为128 MB。我认为默认情况下，spark.sql.files.maxPartitionBytes应该设置为128 MB，但是当我在复制后查看s3中的分区文件时，我会看到大约226 MB的单个分区文件。我看了这篇文章，它建议我设置这个星火配置键，以限制分区的最大大小：，但它似乎不起作用吗？
这是配置键的定义：
读取文件时要打包到单个分区的最大字节数。此配置仅在使用Parquet、JSON和ORC等基于文件的源时才有效。
我也有点困惑，这是如何与大小的书面拼花文件。
作为参考，我正在胶水1.0版spark 2.4
浏览 54提问于2020-06-30得票数 1
2回答
我在雅典娜创造了我的第一张兽人桌子。
CREATE EXTERNAL TABLE `orc_test`(
`hexid` string,
`version` int,
`ts` int,
`campaignid` int,
`sourceuid` string,
`publisherid` string,
`adslot` string,
`share` double,
`earn` double,
`spent` double,
`rebate` double,
`payout` double,
`cost` double,
`ip` string,
`user
浏览 1提问于2018-03-23得票数 0
用蜂巢火花2.0
假设我正在尝试写一个火花数据，irisDf到orc ，把它保存到蜂巢亚稳态
在星火中我会这样做，
irisDf.write.format("orc")
.mode("overwrite")
.option("path", "s3://my_bucket/iris/")
.saveAsTable("my_database.iris")
在sparklyr中我可以使用spark_write_table函数，
data("iris")
iris_spark <
浏览 0提问于2018-08-16得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在使用spark来读取两个不同的数据集，这些数据集位于S3中的ORC格式中。但是，对于几乎相同大小的数据集来说，阅读性能上的差异是巨大的。
数据集1:包含212,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000列的记录，每一列都有50列，总容量达15 s3 ，以s3桶的orc格式表示。
Dataset 2:包含29,000,000条记录，每条记录有150列，总计可达15 s3 的orc格
浏览 7提问于2017-10-05得票数 3
1回答
我见过Hortonworks通过数据源支持Spark1.2中的ORC的。
它涵盖了1.2版本，它解决了来自对象的ORC文件的问题或创建，而不是从csv到ORC的转换。我还看到了，正如我想要的那样，在Hive中完成这些转换。
请有人提供一个简单的例子，说明如何从星火1.6+加载普通的csv文件，并将其保存为ORC，然后将其加载为星火中的数据帧。
浏览 10提问于2016-04-05得票数 3
回答已采纳
1回答
我们有一种存储在s3中的ORC文件格式，我们希望将这些文件加载到中。
我们从互联网上得到的是：
postgres支持csv、txt和其他格式，而不是ORC。
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '<Hdfs-Directory-Path>' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE SELECT * FROM default.foo;
有谁能帮我们找到解决办法吗？
浏览 2提问于2020-11-27得票数 0
早上好，昨天我保存了一个从SageMaker conda_python3到S3的文件，如下所示：
s3 = boto3.client(
's3',
aws_access_key_id='XXXX',
aws_secret_access_key='XXXX'
)
y = pandas.DataFrame(df.tag_factor,index = df.index)
s3.put_object(Body = y.values.tobytes(), Bucket=
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
3回答
我想要读取位于s3存储桶中的csv文件，使用pyarrow将其转换为镶木到另一个存储桶。我在从s3读取csv文件时遇到问题。我尝试读取以下代码，但failed.Does pyarrow支持从s3读取csv？ from pyarrow import csv
s3_input_csv_path='s3://bucket1/0001.csv'
table=csv.read_csv(s3_input_csv_path) 抛出错误"errorMessage"：“无法打开本地文件's3://bucket1/0001.csv'，错误:没有这样的文件或目录”
浏览 19提问于2019-12-24得票数 2
2回答
例如，具有以下结构的s3桶具有表单francescototti_yyyy_mm_dd_hh.csv.gz的文件：
例如：
francescototti_2019_05_01_00.csv.gz,
francescototti_2019_05_01_01.csv.gz,
francescototti_2019_05_01_02.csv.gz,
.....
francescototti_2019_05_01_23.csv.gz,
francescototti_2019_05_02_00.csv.gz
每小时的文件大约是30 MB。我希望最终的蜂箱表按日被分区，存储为orc文件。
做这件事最好的方法
浏览 0提问于2019-05-17得票数 1
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2回答
阅读最后N行S3拼花表
、、、
如果我将讨论过的应用到S3 buck中读取S3 buck中的拼花文件，特别是：
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
当表随着时间的推移越来越大时，我需要定期进行检索，我只想将最后的N行读入数据帧。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 4
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我查看了这个博客的。
如何使用这种"presto-orc“文件格式？
我有文本格式的S3格式的数据。我想用"presto-orc“格式重写。
我通常使用hive将数据写入ORC/RCFile/Parquet。
浏览 0提问于2015-11-16得票数 0
1回答
我们有快速压缩生成的ORC文件。我只是想了解一下ORC文件转储日志，我知道默认情况下ORC的条带大小是64MB。但是，我看到ORC文件中的每个条带一般都有大约5-10MB的大小。我只想知道这些大小是以压缩格式表示的，还是我的默认条带本身小于64MB？ 注意:我在后台使用最新的电子病历实例，文件在S3中。
浏览 18提问于2019-10-17得票数 0
1回答
我的客户拥有AWS s3 ORC格式的数据库。现在，我必须查询从s3中获取数据。为了做到这一点，我使用了亚马逊雅典娜，但问题是，它的成本价格使用雅典娜。因此，我只想问一问，在节点js、、中是否还有其他方式来查询ORC格式。下面是我使用的雅典娜代码。
"use strict";
const AthenaExpress = require("athena-express"),
aws = require("aws-sdk"),
awsCredentials = {
region: "<region>
浏览 0提问于2020-07-25得票数 2
我正在从OCI对象存储加载ORC文件40 mb到简单的火花工作。文件正在加载，但要花费20分钟才能产生结果。我看到同样的日志片段正在被重复用于驱动程序和执行者日志，每隔一分钟请参考下面附加的日志。看起来像ORC文件被成批载入记录？有什么需要帮忙的吗？
总记录计数：108550083
EX record：Row(s1='vezpoxvqtgmdtwn'，dt='1995-09-06 01:42:54'，i1=210608706 =‘19.111.163.61’，s3='xchxtfljgfcmposjwml')，
码
parser.add_argu
浏览 2提问于2020-04-26得票数 0
我使用的是spark 1.6.1，我正在尝试将数据帧保存为orc格式。
我面临的问题是，保存方法非常慢，在每个执行器上保存50M orc文件大约需要6分钟。这就是我保存数据帧的方式
dt.write.format("orc").mode("append").partitionBy("dt").save(path)
我尝试使用saveAsTable到同样使用orc格式的hive表，这似乎快了20%到50%，但这种方法有其自身的问题-似乎当一个任务失败时，重试总是会因为文件已经存在而失败。这就是我保存数据帧的方式
dt.write.format(&#
浏览 0提问于2016-07-23得票数 2
我有一个独特的情况，我所有的orc文件都作为压缩的orc文件位于blob存储上的Azure上。我需要将这些文件加载到prem SQL DB上。我可以使用polybase下载我理解的数据，但这需要非常长的时间。我认为网络连接是这里的瓶颈，因为poly base必须解压缩这些文件，运行map reduce作业，并通过网络将数据检索到prem SQL表中。我没有任何其他SQL框来尝试polybase scale out。
但是，我可以将这些orc文件下载到本地驱动器中，但我不知道如何将外部数据源写入指向本地文件。微软没有任何关于它的文档。外部数据源是否可能指向本地orc文件？我非常怀疑这一点，但只是
浏览 0提问于2017-03-18得票数 0
我在S3中有一堆CSV文件，我正试图通过AWS Glue中的一个ETL工作将它们隐藏到ORC中。我有一个爬虫程序，它爬行包含CSV的目录并生成表。表格如下所示：
Column name | Data type | Partition key
---------------------------------------
field1 | string |
field2 | string |
field3 | string |
partition_0 | string | Partition (0)
partition_1 | string
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
我正在尝试创建AWS Glue ETL Job，将数据从存储在S3中的拼图文件加载到红移表中。拼图文件是使用带有‘简单’文件模式选项的pandas编写到一个S3 bucked中的多个文件夹中的。布局如下所示：
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_2.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_3.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_tab
浏览 1提问于2017-11-14得票数 3
每20分钟运行一条管道，以ORC格式将数据推送到ADLS Gen2存储。
我有一个笔记本工作，每1小时运行一次。此作业将orc文件从ADLS中读取为结构化流(由上述管道创建的orc文件)，然后使用合并功能根据primaryKey列将数据插入到增量表。
event_readstream = (
spark.readStream
.format("orc")
.schema('my-schema.json')
.load('/mnt/path/from/adls/to/orc/files/')
)
浏览 4提问于2021-10-29得票数 1
回答已采纳
我正在S3上处理一个1TB大小的数据集。数据在拼图文件中。执行以下代码后，在每个分区中创建了许多文件，但没有正确的数字(6)。
import org.apache.spark.sql.SaveMode
val dates = List(201208, 201209)
spark.sqlContext.sql("use db")
dates.foreach { date =>
val df = spark
.sqlContext
.sql("select * from db.orig_parquet_0 where departure_date
浏览 1提问于2018-08-20得票数 0
上下文
目前，我正在使用雪花作为数据仓库，使用AWS‘S3作为数据湖。在S3上的大多数文件都是格式的。为此，我使用了雪花(文档化的)的一个新的限制特性，它自动从S3上的parquet文件中检测模式，我可以使用它生成一个具有正确列名和推断数据类型的CREATE TABLE语句。此功能目前只适用于Apache、Avro和ORC文件。我想找到一种方法，以实现相同的期望目标，但对CSV文件。
我想做什么，
以下是我目前如何推断Parquet文件的架构：
select generate_column_description(array_agg(object_construct(*)), 'tab
浏览 4提问于2021-05-12得票数 2
2回答
我正在试着把一个兽人文件从s3读取到一个熊猫数据帧中。在我的熊猫版本中，没有pd.read_orc(...)。
我试着这样做：
session = boto3.Session()
s3_client = session.client('s3')
s3_key = "my_object_key"
data = s3_client.get_object(
Bucket='my_bucket',
Key=s3_key
)
orc_bytes = data['Body'].read()
它以字节的形式读取对象。
现
浏览 67提问于2020-06-03得票数 1
回答已采纳
2回答
我在S3上有一个目录结构，如下所示：
foo
|-base
|-2017
|-01
|-04
|-part1.orc, part2.orc ....
|-A
|-2017
|-01
|-04
|-part1.orc, part2.orc ....
|-B
|-2017
|-01
|-04
|-part1.orc, part2.orc ....
这意味着对于目
浏览 0提问于2017-02-06得票数 2
1回答
我在S3中有一个很大的ORC对象(>50 S3)。我想把它分块反序列化(以流的方式)。这允许我在S3文件下载失败的情况下从上一个偏移量重试。 我知道ORC将元数据存储为页脚。因此，我正在寻找一些解决方案，首先读取页脚，然后进行分块反序列化。
浏览 22提问于2021-09-02得票数 0
11回答
我正在尝试从一个私有的S3桶中读取一个CSV文件到一个熊猫数据仓库：
df = pandas.read_csv('s3://mybucket/file.csv')
我可以从公共桶读取文件，但是从私有桶读取文件会导致HTTP 403:禁忌错误。
我已经使用AWS配置配置了aws凭据。
我可以使用boto3从私有桶下载文件，后者使用aws凭据。似乎我需要配置熊猫使用AWS凭证，但不知道如何使用。
浏览 16提问于2016-03-04得票数 41
回答已采纳
我需要从存储在s3中的拼图文件中增量地加载数据到熊猫，我正在尝试使用PyArrow来实现这一点，但没有任何运气。
在Pandas中写入整个目录的Parquet文件就可以了：
import s3fs
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
fs = s3fs.S3FileSystem(mykey,mysecret)
p_dataset = pq.ParquetDataset('s3://mys3bucket/directory', filesystem=fs)
df = p_dataset.read().to_pand
浏览 3提问于2018-11-03得票数 1
1回答
我正在将文件从S3读取到Pandas数据框架中:这些文件是已分区的parquets。我将在Lambda内部使用这个，所以我需要对内存非常保守。当我运行以下语句时，内存不足：
pq.ParquetDataset(f's3://{path}', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
但是，如果我运行以下命令，我会很好：
pq.ParquetDataset(f's3://{path}', filesystem=s3)
如果添加：
pq.ParquetDataset(f's3://{path}', filesy
浏览 3提问于2019-09-24得票数 0
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