fsspec/adlfs 项目常见问题解决方案

fsspec/adlfs 项目常见问题解决方案

adlfs fsspec-compatible Azure Datake and Azure Blob Storage access 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adlfs

1. 项目基础介绍和主要编程语言

fsspec/adlfs 是一个开源项目，它为 Azure Datalake Gen1 和 Gen2 提供了 Pythonic 文件系统接口。该项目使 Dask 等工具可以轻松地与 Azure Datalake 进行交互。主要编程语言为 Python。

2. 新手使用时需特别注意的三个问题及解决步骤

问题一：如何安装 fsspec/adlfs？

解决步骤：

1. 使用 pip 安装：

   pip install adlfs
   

2. 或者使用 conda 安装：

   conda install -c conda-forge adlfs
   

问题二：如何使用 fsspec/adlfs 访问 Azure Datalake Gen1 和 Gen2？

解决步骤：

• 对于 Gen1 文件系统：

  1. 导入必要的库：

     import dask.dataframe as dd
     

  2. 配置存储选项：

     storage_options = [
         'tenant_id': 'TENANT_ID',
         'client_id': 'CLIENT_ID',
         'client_secret': 'CLIENT_SECRET'
     ]
     

  3. 使用 adl:// 协议读取 CSV 文件：

     dd.read_csv('adl://[STORE_NAME]/[FOLDER]/*.csv', storage_options=storage_options)
     

• 对于 Gen2 文件系统：

  1. 导入必要的库：

     import dask.dataframe as dd
     

  2. 配置存储选项：

     storage_options = [
         'account_name': 'ACCOUNT_NAME',
         'account_key': 'ACCOUNT_KEY'
     ]
     

  3. 使用 abfs:// 或 az:// 协议读取 CSV 或 Parquet 文件：

     dd.read_csv('abfs://[CONTAINER]/[FOLDER]/*.csv', storage_options=storage_options)
     dd.read_parquet('az://[CONTAINER]/folder/*.parquet', storage_options=storage_options)
     

问题三：如何从公共存储 Blob 读取数据？

解决步骤：

1. 配置存储选项，指定账户名称：

   storage_options = ['account_name': 'azureopendatastorage']
   

2. 使用 az:// 协议读取 Parquet 文件：

   dd.read_parquet('az://nyctlc/green/puYear=2019/puMonth=*/*.parquet', storage_options=storage_options)
   

以上是新手在使用 fsspec/adlfs 时可能会遇到的三个常见问题及其解决步骤。希望这些信息能够帮助您更好地使用该项目。

adlfs fsspec-compatible Azure Datake and Azure Blob Storage access 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adlfs