使用 python 将 S3 gzip 源对象流式解压缩到 S3 目标对象？

Question

给定 S3 中的一个大gzip对象，python3/boto3 中的内存高效（例如流式传输）方法是什么来解压缩数据并将结果存储回另一个 S3 对象？

之前也有人问过类似的问题。然而，所有答案都使用一种方法，其中首先将 gzip 文件的内容读入内存（例如ByteIO）。这些解决方案对于太大而无法放入主内存的对象来说是不可行的。

对于大型 S3 对象，需要读取内容，“即时”解压缩，然后以某种分块方式写入不同的 S3 对象。

预先感谢您的考虑和回复。

Answer 1

您可以将流方法与boto / s3一起使用，但您必须定义自己的类文件对象 AFAIK。幸运的是，有smart_open可以帮你处理这个问题；它还支持GCS、Azure、HDFS、SFTP等。以下是使用大量销售数据样本的 示例：import boto3from smart_open import opensession = boto3.Session()  # you need to set auth credentials here if you don't have them set in your environmentchunk_size = 1024 * 1024  # 1 MBf_in = open("s3://mybucket/2m_sales_records.csv.gz", transport_params=dict(session=session), encoding="utf-8")f_out = open("s3://mybucket/2m_sales_records.csv", "w", transport_params=dict(session=session))byte_count = 0while True:    data = f_in.read(chunk_size)    if not data:        break    f_out.write(data)    byte_count += len(data)    print(f"wrote {byte_count} bytes so far")f_in.close()f_out.close()示例文件有200 万行，压缩后为75 MB，未压缩为238 MB。我将压缩文件上传到mybucket并运行下载该文件的代码，提取内存中的内容并将未压缩的数据上传回 S3。在我的计算机上，该过程大约需要78 秒（高度依赖于互联网连接速度），并且从未使用超过95 MB的内存；我认为如果需要的话，您可以通过覆盖smart_open中 S3 分段上传的部分大小来降低内存要求。DEFAULT_MIN_PART_SIZE = 50 * 1024**2"""Default minimum part size for S3 multipart uploads"""MIN_MIN_PART_SIZE = 5 * 1024 ** 2"""The absolute minimum permitted by Amazon."""