Unable to Read Parquet Files from S3 Bucket
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100
Rechercherichtung
Start with the mentioned SessionContext.register_object_store and read_parquet entry points, then compare the linked Python object-store documentation with the Rust S3 documentation. Reproduce the reported "No suitable object store found" error and determine whether the Python usage is supported or needs documentation or a tested correction.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
escription:
I'm attempting to read Parquet files from an S3 bucket using DataFusion in Python. Below is the code snippet I'm using:
python
Copy code
import datafusion
from datafusion import SessionContext
s3 = object_store.object_store.AmazonS3("s3://test/", "us-east-2")
ctx = SessionContext()
ctx.register_object_store("s3", s3)
df = ctx.read_parquet("s3://test/00001.parquet")
Error Encountered:
I'm encountering the following error:
css
Copy code
dataFusion error: Internal("No suitable object store found for s3://test/00001.parquet")
Issue Investigation:
I've tried to find relevant documentation or support resources but haven't been successful in locating any.
Resources Reviewed:
While researching, I came across the following Rust documentation which appears relevant but unfortunately doesn't have a corresponding Python counterpart:
DataFusion Rust Documentation
DataFusion ObjectStore S3 Rust Documentation
Request for Assistance:
Could someone please guide me on how to resolve this issue in Python? Any assistance or pointers to relevant documentation would be greatly appreciated. Thank you!
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 605
- Forks
- 176
- Ø Merge
- 1 T. 23 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 8
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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