是否可以使用 Dask 和 Fastparquet reader 读取手动分区的 Parquet 数据集？

Question

我创建了一个分区如下的 Parquet 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。

我想现在将此数据集读入 Dask。

对于位于本地磁盘的数据，以下代码有效：

import dask.dataframe as dd
dd.read_parquet(
    "/Users/alekseybilogur/Desktop/2019-taxi-trips/*/data.parquet",
    engine="fastparquet"
)

我将这些文件复制到 S3 存储桶（通过 s3 sync；分区文件夹是存储桶中的顶级键，like so），并尝试使用相同的方式从云存储中读取它们基本功能：

import dask.dataframe as dd; dd.read_parquet(
    "s3://2019-nyc-taxi-trips/*/data.parquet",
    storage_options={
        "key": "...",
        "secret": "..."
    },
    engine="fastparquet")

这会引发 IndexError: list index out of range。 Full stack trace here.

目前无法直接从 AWS S3 读取此类数据集吗？

Answer 1

目前 fastparquet 中有一个错误阻止此代码工作。有关详细信息，请参阅 Dask GH#6713。

同时，在解决此错误之前，解决此问题的一个简单方法是改用 pyarrow 后端。

dd.read_parquet(
    "s3://2019-nyc-taxi-trips/*/data.parquet",
    storage_options={
        "key": "...",
        "secret": "..."
    },
    engine="pyarrow"
)

是否可以使用 Dask 和 Fastparquet reader 读取手动分区的 Parquet 数据集？

Is it possible to read a Parquet dataset partitioned by hand using Dask with the Fastparquet reader?

python

amazon-s3

dask

parquet

fastparquet