У меня есть хакерский способ достижения этого, используя boto3 (1.4.4), pyarrow (0.4.1) и pandas (0.20.3).
Во-первых, я могу прочитать один файл паркета локально следующим образом:
import pyarrow.parquet as pq
path = 'parquet/part-r-00000-1e638be4-e31f-498a-a359-47d017a0059c.gz.parquet'
table = pq.read_table(path)
df = table.to_pandas()
Я также могу локально локализовать каталог паркетных файлов следующим образом:
import pyarrow.parquet as pq
dataset = pq.ParquetDataset('parquet/')
table = dataset.read()
df = table.to_pandas()
Оба работают как обаяние. Теперь я хочу получить то же самое с файлами, хранящимися в ведре S3. Я надеялся, что что-то вроде этого будет работать:
dataset = pq.ParquetDataset('s3n://dsn/to/my/bucket')
Но это не так:
OSError: Passed non-file path: s3n://dsn/to/my/bucket
Прочитав документацию по pyarrow, это не представляется возможным на момент. Поэтому я вышел со следующим решением:
Чтение одного файла из S3 и получение фрейма pandas:
import io
import boto3
import pyarrow.parquet as pq
buffer = io.BytesIO()
s3 = boto3.resource('s3')
s3_object = s3.Object('bucket-name', 'key/to/parquet/file.gz.parquet')
s3_object.download_fileobj(buffer)
table = pq.read_table(buffer)
df = table.to_pandas()
И вот мое хакерское, не очень оптимизированное решение для создания pandas фрейма данных из пути папки S3:
import io
import boto3
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
bucket_name = 'bucket-name'
def download_s3_parquet_file(s3, bucket, key):
buffer = io.BytesIO()
s3.Object(bucket, key).download_fileobj(buffer)
return buffer
client = boto3.client('s3')
s3 = boto3.resource('s3')
objects_dict = client.list_objects_v2(Bucket=bucket_name, Prefix='my/folder/prefix')
s3_keys = [item['Key'] for item in objects_dict['Contents'] if item['Key'].endswith('.parquet')]
buffers = [download_s3_parquet_file(s3, bucket_name, key) for key in s3_keys]
dfs = [pq.read_table(buffer).to_pandas() for buffer in buffers]
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
Есть ли лучший способ достичь этого? Может быть, какой-то разъем для pandas с использованием пиарроу? Я бы хотел избежать использования pyspark, но если другого решения нет, тогда я бы взял его.
Вы должны использовать модуль s3fs, предложенный yjk21. Однако в результате вызова ParquetDataset вы получите объект pyarrow.parquet.ParquetDataset. Чтобы получить Pandas DataFrame, вы скорее захотите применить к нему .read_pandas().to_pandas():
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
Вы можете использовать s3fs из dask, который реализует интерфейс файловой системы для s3. Затем вы можете использовать аргумент файловой системы ParquetDataset следующим образом:
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
dataset = pq.ParquetDataset('s3n://dsn/to/my/bucket', filesystem=s3)
Это может быть сделано с помощью boto3, а также без использования Pyarrow
import boto3
import io
import pandas as pd
# Read the parquet file
buffer = io.BytesIO()
s3 = boto3.resource('s3')
object = s3.Object('bucket_name','key')
object.download_fileobj(buffer)
df = pd.read_parquet(buffer)
print(df.head())
Спасибо! Ваш вопрос на самом деле сказать мне много. Вот как я это делаю сейчас с pandas (0.21.1), которые будут называться pyarrow, и boto3 (1.3.1).
import boto3
import io
import pandas as pd
# Read single parquet file from S3
def pd_read_s3_parquet(key, bucket, s3_client=None, **args):
if s3_client is None:
s3_client = boto3.client('s3')
obj = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
return pd.read_parquet(io.BytesIO(obj['Body'].read()), **args)
# Read multiple parquets from a folder on S3 generated by spark
def pd_read_s3_multiple_parquets(filepath, bucket, s3=None,
s3_client=None, verbose=False, **args):
if not filepath.endswith('/'):
filepath = filepath + '/' # Add '/' to the end
if s3_client is None:
s3_client = boto3.client('s3')
if s3 is None:
s3 = boto3.resource('s3')
s3_keys = [item.key for item in s3.Bucket(bucket).objects.filter(Prefix=filepath)
if item.key.endswith('.parquet')]
if not s3_keys:
print('No parquet found in', bucket, filepath)
elif verbose:
print('Load parquets:')
for p in s3_keys:
print(p)
dfs = [pd_read_s3_parquet(key, bucket=bucket, s3_client=s3_client, **args)
for key in s3_keys]
return pd.concat(dfs, ignore_index=True)
Затем вы можете прочитать несколько паркетов в папке из S3 по
df = pd_read_s3_multiple_parquets('path/to/folder', 'my_bucket')
(Думаю, можно много упростить этот код.)
Вероятно, самый простой способ считывания данных паркета из облака в кадры данных - это использовать dask.dataframe следующим образом:
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet('s3://bucket/path/to/data-*.parq')
dask.dataframe может считывать данные из облачного хранилища Google, Amazon S3, файловой системы Hadoop и dask.dataframe другого !