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Unable to Read Parquet Files from S3 Bucket

Ouverte
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Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
30/100
Type d'issue
Bug
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
aws, python
Domaine
cloud

Piste de recherche

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.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

bug

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!

Langage dominant
Python
Étoiles
605
Forks
176
Merge moyen
1 j 23 h
PR mergées (30 j)
8

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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