dask无法读取pandas可以读取的文件

我有一个csv文件,可以使用pandas访问,但使用dask dataframe失败。 我使用了完全相同的参数,但DASK仍然有错误。

熊猫用例:

import pandas as pd
mycols = ['id', 'tran_id', 'client_id', 'm_text', 'retry', 'tran_date']

df = pd.read_csv('s3://some_bucket/abigd/hed4.csv', 
        sep=',', header=None, names=mycols,  skipinitialspace=True, escapechar='\\',  
                 engine='python', dtype=str )

熊猫产量:

df.retry.value_counts()

1     2792174
2      907081
3      116369
6        6475
4        5598
7        1314
5        1053
8         288
16          3
13          3
Name: retry, dtype: int64

DASK代码:

import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client('Dask-Scheduler.local-dask:8786') 

df = dd.read_csv('s3://some_bucket/abigd/hed4.csv', 
        sep=',', header=None, names=mycols,  skipinitialspace=True, escapechar='\\',  
                 engine='python', dtype=str,
        storage_options = {'anon':False, 'key': 'xxx' , 'secret':'xxx'} )


df_persisted = client.persist(df)

df_persisted.retry.value_counts().compute()

DASK输出:

parsererror:意外的数据结尾

我试过在达斯克打开更小(更大)的文件,但没有问题。此文件可能有未关闭的引用。我看不出dask无法读取文件的任何原因。