如何使用 Arrow 通过 CSV 分块?

How can I chunk through a CSV using Arrow?

我想做什么

我正在使用 PyArrow to read some CSVs and convert them to Parquet. Some of the files I read have plenty of columns and have a high memory footprint (enough to crash the machine running the job). I am trying to chunk through the file while reading the CSV in a similar way to how Pandas read_csvchunksize 作品。

例如,这就是分块代码在 pandas 中的工作方式:

chunks = pandas.read_csv(data, chunksize=100, iterator=True)

# Iterate through chunks
for chunk in chunks:
    do_stuff(chunk)

我想将类似的功能移植到 Arrow

我尝试过的事情

我注意到 Arrow 有 ReadOptions,其中包含一个 block_size 参数,我想也许我可以像这样使用它:

# Reading in-memory csv file
arrow_table = arrow_csv.read_csv(
    input_file=input_buffer,
    read_options=arrow_csv.ReadOptions(
        use_threads=True,
        block_size=4096
    )
)

# Iterate through batches
for batch in arrow_table.to_batches():
    do_stuff(batch)

因为这个 (block_size) 似乎 return 不是一个迭代器,我的印象是这仍然会使 Arrow 读取内存中的整个 table 并因此重新创建我的问题。

最后,我知道我可以先使用 Pandas 读取 csv 并对其进行分块,然后转换为 Arrow tables。但是我试图避免使用 Pandas 并且只使用 Arrow.

如果需要,我很乐意提供更多信息

您要查找的函数是 pyarrow.csv.open_csv,其中 return 是 pyarrow.csv.CSVStreamingReader。批次的大小将由您注意到的 block_size 选项控制。完整示例:

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow.csv

in_path = '/home/pace/dev/benchmarks-proj/benchmarks/data/nyctaxi_2010-01.csv.gz'
out_path = '/home/pace/dev/benchmarks-proj/benchmarks/data/temp/iterative.parquet'

convert_options = pyarrow.csv.ConvertOptions()
convert_options.column_types = {
    'rate_code': pa.utf8(),
    'store_and_fwd_flag': pa.utf8()
}

writer = None
with pyarrow.csv.open_csv(in_path, convert_options=convert_options) as reader:
    for next_chunk in reader:
        if next_chunk is None:
            break
        if writer is None:
            writer = pq.ParquetWriter(out_path, next_chunk.schema)
        next_table = pa.Table.from_batches([next_chunk])
        writer.write_table(next_table)
writer.close()

此示例还强调了流式 CSV reader 带来的挑战之一。它需要 return 个具有一致数据类型的批次。但是,在解析 CSV 时,您通常需要推断数据类型。在我的示例数据中,文件的前几 MB 具有 rate_code 列的整数值。在批次中间的某处,该列有一个非整数值(在本例中为 *)。要解决此问题,您可以像我在这里所做的那样预先指定列的类型。