在s3中读取拼图文件时，Dask数据帧抛出错误
可能是由于以下原因导致的：
- 访问权限不足：确保您具有足够的权限来读取S3存储桶中的文件。您可以通过为您的访问密钥或角色分配适当的S3权限来解决此问题。
- 文件路径错误：请确保您提供的文件路径是正确的，并且文件确实存在于指定的S3存储桶中。检查文件路径中的拼写错误或文件夹结构是否正确。
- 文件格式不受支持：Dask数据帧可能无法正确解析或处理某些文件格式。确保您正在尝试读取的文件格式与Dask数据帧兼容。您可以查看Dask文档以了解支持的文件格式。
- 网络连接问题：如果您的网络连接不稳定或存在问题，可能会导致在读取S3文件时出现错误。请确保您的网络连接正常，并尝试重新运行操作。
针对这个问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助您解决类似的问题。以下是一些相关的腾讯云产品和服务：
- 对象存储（COS）：腾讯云对象存储（COS）是一种高可用、高可靠、强安全的云存储服务，适用于存储和处理大规模的非结构化数据。您可以使用COS来存储和读取S3中的拼图文件。
- 云函数（SCF）：腾讯云云函数（SCF）是一种事件驱动的无服务器计算服务，可以帮助您在云端运行代码逻辑。您可以使用云函数来处理和分析从S3中读取的拼图文件。
- 云监控（CM）：腾讯云云监控（CM）是一种全方位的云服务监控和管理工具，可以帮助您实时监控和管理云上资源的状态和性能。您可以使用云监控来监控S3读取操作的性能和状态。
请注意，以上提到的腾讯云产品和服务仅作为示例，您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。更多关于腾讯云产品和服务的详细信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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我试着这样读s3上的拼图：
import dask.dataframe as dd
s3_path = "s3://my_bucket/my_table"
times = dd.read_parquet(
s3_path,
storage_options={
"client_kwargs": {
"endpoint_url": bucket_endpoint_url,
浏览 2提问于2019-05-14得票数 3
我有一个目录与小镶木地板文件(600)，我想做ETL的这些镶木地板和合并这些镶木地板到128mb的每个文件。处理数据的最佳方式是什么？
我是否应该读取拼图目录中的每个文件，并将其作为单个数据帧进行合并，然后执行groupBY？或者向dd.read_parquet提供拼图目录名称并对其进行处理？
我感觉，当我逐个文件地阅读时，它创建了一个非常大的dask图，不能作为一个图像。我猜它也能处理这么多数量的线程？这会导致内存错误。
哪种方式读取拼图文件作为dask dataframe处理最好？逐个文件或提供整个目录?？
浏览 9提问于2020-05-19得票数 0
从拼图或csv文件加载数据时，具有无分区。DASK文档没有关于如何设置和计算此...的信息。 如何正确设置和计算DASK数据帧的划分？
浏览 14提问于2019-06-05得票数 2
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
我无法使用数据帧read : df_read_csv访问S3上的文件。我得到了错误：Exception: Unable to locate credentials
当我的dask distributed在本地工作核心上运行时，这很好用。但是，当我导入一个带有额外工作服务器集群的客户端时，它会失败。我的集群是在ubuntu上使用dask-ec2创建的，头服务器上有1个调度器，3个工作服务器(都是ubuntu)。
我假设失败是因为所有的工作人员也需要访问S3。我已经在所有的cli上安装了aws cli，并使用我的密钥进行了连接，可以列出cli中的S3存储桶。然而，由于某些原因，我数据帧阅读器抛出了
浏览 16提问于2017-08-09得票数 4
当我将dask从2.1.0升级到2.2.0 (或2.3.0)时，下面的代码改变了它的行为，并像以前一样停止过滤拼图文件。这只是一个附加的pyarrow引擎(快速拼接引擎仍然可以正常过滤)。 我在Dask 2.2.0和2.3.0上尝试了pyarrow 0.13.1，0.14.0和0.14.1，但没有成功。 我之前的工作设置是: Dask 2.1.0，Pyarrow 0.14.1 此代码适用于pyarrow引擎 import dask.dataframe as dd
dd.read_parquet(directory, engine='pyarrow', filters=[((&
浏览 12提问于2019-08-28得票数 0
我正在尝试将dask数据帧的内容存储到拼图。使用read_sql_table从数据库中读取内容 import dask.dataframe as dd
df = dd.read_sql_table(table, uri, index_col)
df.to_parquet(path) 当我这样做的时候，首先将所有数据读取到内存中。但是，由于整个数据集无法装入内存，内核最终会崩溃。如何将数据分块或通过管道传输，以使此操作成功？ (我正在使用快速拼接作为引擎，但并未与其结合使用。)
浏览 23提问于2020-07-02得票数 0
我在从parquet文件加载dask数据帧时遇到了问题。 基本上，我将拼图文件存储到类别中:飞机名称(AIRCRAFT=name_aircraft)、序号(一个数字，用于标识飞机的每个任务: PROGRESSIVE=number)、年、月和日。 当我尝试将拼接文件读取到dask数据框中时，我成功地过滤了年份窗口和逐行窗口，但仅选择了一些飞机失败。这里报告了我用来读取拼图文件的函数 ddf = dd.read_parquet(path, engine="pyarrow", index=False, filters=filters) 其中path是文件.parquet的正确路径，
浏览 47提问于2021-06-22得票数 0
问题: DASK数据帧
loc[concrete_row, concrete_column]
返回多行的pandas数据帧，每行都有相同的索引：
0 [1,2,3]
0 [1,2]
0 [3]
而不是一个行值。
0 [1,2,3]
我正在阅读许多拼图文件：
dd.read_parquet(dataset_dir+'/train/date*/*.parquet')
拼图文件中的每一行都有一个数组！
似乎在调用具体行时，dask data
浏览 48提问于2019-06-05得票数 0
我正在尝试将数据帧导出到S3存储桶的.csv文件中。 不幸的是，它保存在拼图文件中。 谁能让我知道，如何得到出口火花源数据帧到.csv文件。 我尝试了下面的代码: predictions.select("probability").write.format('csv').csv('s3a://bucketname/output/x1.csv') 它抛出这个错误: CSV数据源不支持结构，values:array>数据类型。 感谢任何人的帮助。 注意:我的spark设置是基于zepplin的。 谢谢，Naseer
浏览 15提问于2019-02-11得票数 2
回答已采纳
我正在尝试读取存储在S3存储桶中的单个拼图文件，并使用boto3将其转换为熊猫数据帧。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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
我想从Dask dataframe中保存多个拼图文件，一个拼图文件用于特定列中的所有唯一值。因此，拼图文件的数量应该等于该列中唯一值的数量。
例如，给定以下数据帧，我想保存四个拼图文件，因为在列"A“中有四个唯一的值。
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
df = pd.DataFrame(
{
"A": [1, 1, 2, 3, 1, 3, 6, 6],
"B": ["A", "L", "C",
浏览 5提问于2021-04-09得票数 1
1回答
我尝试从s3读取大量csv文件，工作人员使用正确的IAM角色在ec2实例上运行(我可以从其他脚本中的相同桶读取)。当我尝试使用以下命令从私有桶中读取自己的数据时：
client = Client('scheduler-on-ec2')
df = read_csv('s3://xyz/*csv.gz',
compression='gzip',
blocksize=None,
#storage_options={'key': '', &
浏览 1提问于2017-03-02得票数 2
我有两个数据帧 dataframe1： >df_case = dd.read_csv('s3://../.../df_case.csv')
>df_case.head(1)
sacc_id$ id$ creation_date
0 001A000000hwvV0IAI 5001200000ZnfUgAAJ 2016-06-07 14:38:02 dataframe2： >df_limdata = dd.read_csv('s3://../.../df_limdata.
浏览 65提问于2019-02-01得票数 0
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我在jupyter笔记本中加载了一个来自AWS S3的最新更新的拼图文件。每次更新拼图文件中的数据后，我都会得到一个“无效的拼图文件。损坏的页脚”。错误。每次更新拼图文件后，都会显示错误。
import pandas as pd
bucket = 'xxx'
path = 'xxx'
filename = 'xxx.parquet'
location = f"s3://{bucket}/{path}/{filename}"
frame1 = pd.read_parquet(location, engine = 'py
浏览 53提问于2019-07-24得票数 0
当我尝试通过读取pickle文件来创建dask数据帧时，我得到了一个错误
import dask.dataframe as dd
ds_df = dd.read_pickle("D:\test.pickle")
AttributeError: 'module' object has no attribute 'read_pickle'
but it works fine with read_csv
在大熊猫身上，它一如既往地成功了。
所以，如果我在这里或者在dask中做错了什么，请纠正我，我们根本不能通过读取一个pickle文件来创建数据帧
浏览 1提问于2015-12-14得票数 7
1回答
我正在尝试使用dask和Dask手册中列出的dask.dataframe.to_csv(datframe_name, file etc..)命令导出数据帧：
我使用dask是因为原始的csv文件非常大(20 to )，并且使用pandas读取文件非常慢。
但是，每次我尝试导出数据帧时，都会得到以下错误：
ValueError: Mismatched dtypes found in `pd.read_csv`/`pd.read_table`.
+----------+--------+----------+
| Column | Found | Expected |
+---------
浏览 2提问于2019-10-16得票数 0
我创建了一个按如下方式分区的拼图数据集： 2019-taxi-trips/
- month=1/
- data.parquet
- month=2/
- data.parquet
...
- month=12/
- data.parquet 此组织遵循Hive Metastore使用的Parquet dataset partitioning convention。此分区方案是手动生成的，因此目录树中的任何位置都没有_metadata文件。 现在我想将此数据集读取到Dask中。 当数据位于本地磁盘上时，以下代码可以
浏览 21提问于2020-10-08得票数 1
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1回答
如何使用dask和特定的亚马逊网络服务配置文件(存储在凭证文件中)读取s3上的拼图文件。Dask使用使用boto的s3fs。这是我尝试过的：
>>>import os
>>>import s3fs
>>>import boto3
>>>import dask.dataframe as dd
>>>os.environ['AWS_SHARED_CREDENTIALS_FILE'] = "~/.aws/credentials"
>>>fs = s3fs.S
浏览 10提问于2018-01-23得票数 12
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1回答
我正在尝试做以下几件事： 使用pandas读取.dat文件，将其转换为dask数据帧，并将其连接到我从拼图文件中读取的另一个dask数据帧，然后输出到新的拼图文件。我执行以下操作： import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
hist_pth = "\path\to\hist_file"
hist_file = dd.read_parquet(hist_pth)
pth = "\path\to\file"
daily_file = pd.read_csv(pth, sep="|", enc
浏览 26提问于2020-06-13得票数 1
我目前正在致力于将一些遗留分析重构到Python/DASK中，以展示其作为未来解决方案的有效性。 我正在尝试设置一个演示场景，我遇到了内存问题，希望得到一些建议。 我的场景是:我在S3上将数据拆分为52个gzip压缩的拼图文件，每个文件在内存中的未压缩大小约为100MB，总数据集大小约为5.5 52，行大小正好为100,000,000行。 我的调度器在T2中(4 4GB/2vCPU)，我的4个工作进程也是如此。每个worker运行一个进程，一个线程和4 4GB的内存限制，即dask-worker MYADDRESS --nprocs 1 --nthreads=1 --memory-limit
浏览 32提问于2019-09-20得票数 1
我有一个如下所示的dask数据帧：
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('s3://...')
如何从该数据帧中获取期货列表？
浏览 11提问于2018-02-15得票数 0
每当我使用dask数据帧进行计算时，我都会确保只加载必要的列，以便能够节省计算速度。
我只是不明白dask是如何在内部工作的，为什么他不能从拼花柱状格式中受益。
在下面的小示例中，test.parquet是一个包含13列各种数据类型、10M行和16个分区的拼图文件。正如您所看到的，如果我只对单个列的最小值感兴趣，那么当我只加载目标列时，速度会有非常明显的提高。在使用分布式调度器时，我还可以看到加载到内存中的数据较少。
为什么当我加载整个dataframe而不是只加载目标列时，dask需要更长的计算时间？如何解释与示例中看到的相同计算中的开销？
浏览 1提问于2019-03-14得票数 2
我有一个dask数据帧，我想保存到s3。数据帧中的每一行都是一个“时间戳”列。我想根据时间戳列中的日期对s3中的路径进行分区，因此s3中的输出如下所示：
s3://....BUCKET_NAME/data/date=2019-01-01/part1.json.gz
s3://....BUCKET_NAME/data/date=2019-01-01/part2.json.gz
...
...
s3://....BUCKET_NAME/data/date=2019-05-01/part1.json.gz
在dask中这是可能的吗？我只能在输出中找到需要整数作为输入的name_function，并且
浏览 16提问于2019-07-16得票数 2
2回答
我正在使用python 3和dask来读取拼图文件的列表，做一些处理，然后将它们全部放入一个新的联合拼图文件中供以后使用。
该过程使用了如此多的内存，以至于它似乎试图在将所有拼图文件写入新的拼图文件之前将它们读取到内存中。
我正在使用下面的代码
def t(path):
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.read_parquet(path)
ddf["file"] = path
return ddf
b = bag.from_sequence(parquet_files)
with ProgressBar
浏览 107提问于2019-08-04得票数 2
我使用pyarrow(0.12.1)从s3读取拼图对象
下面是我使用的代码：
s3 = s3fs.S3FileSystem()
base_pya_dataset = ParquetDataset('s3://bucket1/source/schema/table_name/2019_10_31_19_59_16', filesystem=s3)
尝试创建ParquetDataset时出现以下错误：
"errorMessage": "Corrupted file, smaller than file footer",
"errorTyp
浏览 22提问于2019-11-09得票数 1
我有一个dask dataframe，它有一个ListMyClass类型的列。我想将这个数据帧保存到拼图文件中。Dask使用pyarrow作为后端，但它只支持原始类型。 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
class MyClass:
def __init__(self, a):
self.a = a
def transform(v):
return [MyClass(v)]
a = [[1], [2], [3]]
pdf = pd.DataFrame.from_dict(a)
ddf
浏览 28提问于2019-01-11得票数 3
我有一个ETL任务加载了很多CSV文件。其中一些CSV文件包含相同类型的数据，例如，60个文件包含一个初始数据帧的数据，另外30个文件包含另一个初始数据帧的数据，依此类推。然后使用Dataframe API连接和聚合这些数据帧，最终将最终的数据帧保存到一个Parquet文件中。
在读取这些拼图文件和进一步处理之前，首先将所有CSV文件组转换成单个拼图文件对我是否有好处？它会让事情变得更快吗(考虑到这个转换步骤在我的工作中每次都会运行)？Spark使用更少的内存是否会有所帮助，因为我的数据帧现在将由Parquet文件支持，而不是CSV文件？
浏览 0提问于2018-07-12得票数 1
我有一些关于S3桶的数据，我想使用这些数据。
我使用以下方法导入它：
import boto3
import dask.dataframe as dd
def import_df(key):
s3 = boto3.client('s3')
df = dd.read_csv('s3://.../' + key ,encoding='latin1')
return df
key = 'Churn/CLEANED_data/file.csv'
train = import_df(key
浏览 1提问于2019-07-31得票数 2
回答已采纳
2回答
我尝试使用Pyspark将不同的拼图文件读取到一个数据帧中，但它给了我错误，因为多个拼图文件中的一些列具有不同数据类型的列。例如:列"geo“在某些文件中的数据类型为"Double”，在另一些文件中为"String“。
我应该如何处理这个问题？我必须在多个拼图文件中手动转换具有不同数据类型的每一列吗？
浏览 12提问于2021-11-22得票数 0
2回答
我想要加载存储在S3 AWS文件夹结构中的所有拼图文件。
文件夹结构如下：<code>D0</code>
我想要的是一次读取所有的拼图文件，所以我希望PySpark读取2019年所有可用的月份和日期的所有数据，然后将其存储在一个数据帧中(这样您就可以获得一个包含2019年所有日期的连接/联合数据帧)。
我被告知这些是分区的文件(虽然我不确定这一点)。
这在PySpark中是可能的吗?如果是的话，是如何实现的？
当我尝试<code>D1</code>时，它起作用了。但是，当我想使用<code>D2</code>查看Spark
浏览 70提问于2019-12-04得票数 0
所以我有一个包含160M记录和240列的拼图文件。因此，我使用dask在python中使用EMR CLuster m5.12xlarge加载它。
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet(file)
现在我需要其中一列的值计数和归一化值计数：
count = df.a.value_counts()
percent = df.a.value_counts(normalize = True)
a_count = dd.concat([count,percent], axis=1, keys=['counts', '%
浏览 1提问于2021-09-23得票数 0
1回答
在使用时
dask_df.to_csv('s3://mybucket/mycsv.csv')
我收到一个错误，提示我应该安装s3fs
我确实在workers中安装了它(使用client.run())，但仍然收到错误。
所以我在本地机器上安装了s3fs，然后它就可以工作了。
但这是否意味着数据首先发送到我的机器，然后才导出到S3？而不是只在集群中处理？
我也得到了KilledWorker错误。导出是由dd.concat()制造的两个dask数据帧组成的。
浏览 2提问于2019-08-23得票数 1
1回答
我有一个csv数据文件，可以加载到pyspark中：
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("MYAPP").getOrCreate()```
df = spark.read.csv( path = csvfilepath, sep="|", schema=my_schema, nullValue="NULL", mode="DROPMALFORMED")```
检查数据帧的行数得到大约2000万行。
df.count()
我在拼图中重新存储了我
浏览 7提问于2020-05-06得票数 0
1回答
我有一个关于雪花的新功能-Infer模式表函数的问题。推断模式函数在拼图文件上执行得非常好，并返回正确的数据类型。但是，当对拼图文件进行分区并将其存储在S3中时，推断模式的功能与pyspark数据帧不同。
在DataFrames中，分区文件夹名和值被读取为最后一列；在Snowflake推断模式中，有没有办法实现同样的结果？
示例：
@GregPavlik -输入为结构化拼图格式。当地块文件存储在没有分区的S3中时，模式是完全派生出来的。
示例：{ "AGMT_GID"：1714844883，"AGMT_TRANS_GID"：640481290，"
浏览 0提问于2021-10-21得票数 5
1回答
我有一个很大的dbf文件，将它转换成pandas数据帧需要花费很多时间。有没有办法将文件转换成dask数据帧？
浏览 2提问于2018-12-07得票数 0
我有一个dask数据框架，由拼图支持。它有1.31亿行，当我对整个帧进行一些基本操作时，它们需要几分钟。
df = dd.read_parquet('data_*.pqt')
unique_locations = df.location.unique()
https = unique_locations.str.startswith('https:')
http = unique_locations.str.startswith('http:')
total_locations = len(unique_locations)
n_https =
浏览 0提问于2018-03-09得票数 3
1回答
在使用Pandas/Dask处理大数据集之后，我将结果数据帧保存到csv文件中。
当我尝试使用Dask读取输出CSV时，默认情况下数据类型都是对象。每当我试图使用传统方法(例如，在读取数据时定义数据类型或阅读后重新分配数据类型)来转换它们时，我总是会遇到与转换有关的错误，如下所示：
# ATTEMPT 1
import dask.dataframe as dd
header = ['colA', 'colB', ...]
dtypes = {'colA' : 'float', ...}
df = dd.read_csv('
浏览 0提问于2018-09-19得票数 4
回答已采纳
我们公司要求对S3中所有静止的数据进行加密。通常，当我们上传s3对象时，我们会执行如下操作：
aws s3 cp a.txt s3://b/test --sse
我正在使用dask.dataframe，并希望将我的数据集导出到存储在S3中的拼花中，但找不到打开加密的任何选项。知道如何使用dask.dataframe进行加密吗？
浏览 1提问于2017-04-12得票数 4
回答已采纳
1回答
如果在使用新数据更新S3位置之后立即进行读取，则无法完全从s3读取数据
我正在使用S3以拼图文件格式存储一些数据。这些数据每天更新(覆盖)几个小时后。问题在于，当s3位置正在使用新数据更新时发生读取操作时，读取操作会提供部分数据。我尝试填充不同的S3密钥，然后使用s3同步命令同步实时s3位置，但如果在s3同步期间发生读取，我仍然会遇到部分读取问题。在想这是否是将数据存储到S3的正确方法？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
1回答
我有一个包含一个有问题的列的dask数据帧，它(我相信)是每次我尝试对该数据帧执行任何操作(无论是head还是to_csv，甚至是尝试使用(不同)列)进行子集时都会抛出的特定错误的根源。错误可能是由于数据类型不匹配造成的，并显示如下： ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'FIPS' 所以我决定删除该列('FIPS')，使用 df = df.drop('FIPS', axis=1) 现在，当我执行df.columns时，我不再看到'FIPS'，这意味着它确实已经
浏览 16提问于2019-02-17得票数 2
给出了一系列s3定位所需的条件。任何两个位置的差异就是表的分区列值。 每个地块文件夹都具有相同的模式。 因此，我们需要使用相同的模式循环s3拼图文件路径的序列，并将其保存在scala中的单个数据帧中。
浏览 15提问于2020-08-13得票数 0
我有一个用例，其中我有一个包含数百个gzipped文件列表的S3存储桶。每个单独的文件在解压缩并加载到数据帧中时，占用的内存超过了可用内存。我想读取这些文件并执行一些功能。但是，我似乎想不出该怎么做。我尝试过Dask的压缩，但由于read_table =‘gzip’似乎需要压缩，所以似乎不起作用。我是不是漏掉了什么？还是有更好的方法？ 下面是我尝试调用read_table的方式(请注意，名称、类型和空值在其他地方定义)： df = dd.read_table(uri,
compression='gzip',
blocksize=None,
浏览 38提问于2021-04-02得票数 3
1回答
我一直在使用Dask Concurrent.futures ，但我在使用(过时的) 时遇到了一些问题。具体地说，使用位置索引将dask数据帧分成测试/训练拆分：
train = dfs[:-1]
test = dfs[-1]
我也尝试过，但都无济于事：
train = dfs.loc[:-1]
test = dfs.loc[-1]
这给了我一个错误：
KeyError Traceback (most recent call last)
/opt/anaconda/lib/python3.5/site-packages/panda
浏览 13提问于2018-02-14得票数 4
我将一个500 MB的文件从Redshift卸载到S3中，而不是保存到S3中的单个文件中，它分叉成几个块，现在我试图从S3访问它到AWS。在尝试使用Pd.read_csv和dask.dataframe.read_csv读取文件时，我得到了作为'ETag‘的键错误
我是AWS的新手，请帮帮我。
浏览 6提问于2022-04-25得票数 1
我想使用Dask来处理大型数据帧。然而，当我尝试使用它时，我得到了一个内存错误，如下所示。 df = pandas.DataFrame({'x': my_very_large_array})
ddf = dask.dataframe.from_pandas(df, npartitions=100) 我认为Dask应该处理比内存更大的数据。这是怎么回事？
浏览 7提问于2019-03-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在使用EMR笔记本和pyspark和livy。
我从s3中读取数据，数据格式为拼图和字符串，并将其读入pyspark数据帧。大约有几个。200万行。当我执行连接操作时。我收到400会话处于非活动状态。为此，我已经将livy超时设置为5小时。
遇到错误:来自的无效状态代码'400‘，负载错误：“要求失败:会话未处于活动状态。”
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
我可以从本地的AWS S3存储桶下载拼图文件，然后从中读取(参见下面的代码)。但是，有没有什么方法可以直接从S3读取拼图文件，而不需要存储在本地？ save_object("Financial_Sample.parquet", file = "Financial_Sample.parquet", bucket = 'my-bucket')
df <- read_parquet("Financial_Sample.parquet")```
浏览 23提问于2020-06-29得票数 1
我有20个镶木地板文件，每个文件的大小约为5 5GB。我想算一下不。整个数据集中记录的数量。 我有最新的代码： from dask.distributed import Client, LocalCluster
cluster = LocalCluster(n_workers=8, threads_per_worker=1)
client = Client(cluster)
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet("s3://bucket/2020_03_31/*.parquet", columns=['
浏览 18提问于2020-04-01得票数 2
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