Python 将数据从 Redshift 加载到 S3答案

【问题标题】：Python loads data from Redshift to S3Python 将数据从 Redshift 加载到 S3
【发布时间】：2017-10-30 17:55:37
【问题描述】：

我正在尝试将一些 Redshift 查询结果加载到 S3。到目前为止，我正在使用 pandas_redshift 但我被卡住了：

import pandas_redshift as pr

pr.connect_to_redshift( dbname = 'dbname',
                    host = 'xxx.us-east-    1.redshift.amazonaws.com',
                    port = 5439,
                    user = 'xxx',
                    password = 'xxx')

pr.connect_to_s3(aws_access_key_id = 'xxx',
            aws_secret_access_key = 'xxx',
            bucket = 'dxxx',
            subdirectory = 'dir')

这是我要转储到 S3 的数据：

sql_statement = '''
select
provider,
provider_code 
from db1.table1
group by provider, provider_code;

'''
df = pr.redshift_to_pandas(sql_statement)

df创建成功了，下一步怎么做，就是把这个dataframe放到S3上？

【问题讨论】：

标签： python pandas amazon-s3 amazon-redshift

【解决方案1】：

你看的方法效率很低。

要以正确的方式执行此操作，您需要一种在 redshift 上运行 sql 的方法 - 例如通过蟒蛇。

应该运行下面的sql

unload ('select provider,provider_code
         from db1.table1
           group by provider, provider_code;')   
to 's3://mybucket/myfolder/unload/' 
access_key_id '<access-key-id>'
secret_access_key '<secret-access-key>';

请参阅here 前端文档。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如 Jon Scott 提到的，如果您的目标是将数据从 redshift 移动到 S3，那么 pandas_redshift 包不是正确的方法。该软件包旨在让您轻松地将数据从 redshift 移动到本地计算机上的 Pandas DataFrame，或将数据从本地计算机上的 Pandas DataFrame 移动到 redshift。值得注意的是，运行您已经拥有的命令：

df = pr.redshift_to_pandas(sql_statement)

直接将数据从 redshift 拉到您的计算机上，完全不涉及 S3。但是这个命令：

pr.pandas_to_redshift(df, 'schema.your_new_table_name')

在 S3 中将 DataFrame 复制到 CSV，然后运行查询以将 CSV 复制到 redshift（此步骤要求您成功运行 pr.connect_to_s3）。它不会对 S3 存储桶执行任何清理，因此这样做的副作用是数据最终会出现在您指定的存储桶中。

【讨论】：