无法从Sagemaker R Studio读取AWS S3中的CSV文件求助

这个ClientError: 404错误的核心是S3客户端找不到你指定的目标对象，下面是具体排查和解决步骤：

1. 验证Bucket名称与文件路径（Key）的准确性 #

• 确认bucket_name变量拼写完全正确，S3 Bucket名称区分大小写，需与控制台显示一致
• 检查path变量格式：要使用Bucket内的相对文件路径，比如s3://my-bucket/datasets/data.csv对应的Key是datasets/data.csv，不要带s3://前缀
• 直接登录AWS S3控制台，手动确认目标Bucket下确实存在该文件，且路径与代码中的path完全匹配

2. 检查Sagemaker R Studio的IAM权限 #

• 确保Sagemaker使用的IAM角色拥有s3:GetObject权限，策略需覆盖目标Bucket及对象路径，示例权限策略：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:GetObject",
            "Resource": "arn:aws:s3:::your-bucket-name/*"
        }
    ]
}

• 若使用临时凭证或其他认证方式，需确认凭证有效且具备对应访问权限

3. 配置正确的S3区域 #

• S3 Bucket是区域化资源，若初始化boto3客户端时未指定区域，可能连接到默认区域，导致跨区域查找失败。可在初始化时指定Bucket所在区域：

s3 <- boto3$client('s3', region_name='us-east-1') # 替换为你的Bucket实际区域

4. 改用R原生S3工具包（更适配R环境） #

使用aws.s3包直接读取CSV，无需通过reticulate调用boto3，Sagemaker环境下会自动适配IAM角色认证，示例代码：

library(aws.s3)
library(readr)

# 直接读取S3对象到数据框
df <- read_csv(get_object(object = "datasets/data.csv", bucket = "your-bucket-name"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ajees Basha