新（或旧）文件系统API中没有用于在文件系统之间传输文件的函数。
当然，在文件描述符之间移动数据块是一种解决方案
我不知道这是否是你所想的，但这里有一个简单的实用程序（和演示），如何从python做到这一点：

import filecmp
import pyarrow.fs as pafs

BATCH_SIZE = 1024 * 1024

def transfer_file(in_fs, in_path, out_fs, out_path):
    with in_fs.open_input_stream(in_path) as in_file:
        with out_fs.open_output_stream(out_path) as out_file:
            while True:
                buf = in_file.read(BATCH_SIZE)
                if buf:
                    out_file.write(buf)
                else:
                    break

local_fs = pafs.LocalFileSystem()
s3fs = pafs.S3FileSystem()
in_path = '/tmp/in.data'
out_path = 'mybucket/test.data'
back_out_path = '/tmp/in_copy.data'

transfer_file(local_fs, in_path, s3fs, out_path)
transfer_file(s3fs, out_path, local_fs, back_out_path)

files_match = filecmp.cmp(in_path, back_out_path)
print(f'Files Match: {files_match}')

我希望transfer_file能获得很好的性能。可能有一些情况（例如从S3阅读）可以从使用read_at的并行读取中受益，这将需要更多的复杂性，但也应该是可行的。
但是为什么copy_file（）存在呢？
copy_file将文件从文件系统上的一个名称复制到同一文件系统 * 上的另一个名称 *。它不能用于在不同的文件系统之间复制文件。

@Pace的回答（太长，无法评论）：我复制了gzip文件（*.gz），pyarrow在每次read()调用时（默认情况下）解压缩这些文件，然后在每次write()调用时再次压缩。我用下面Pace版本的代码中的print语句验证了这一点。
因此，要获得 * 显著 * 更快的传输/复制速度，请关闭压缩：

def transfer_file(in_fs, in_path, out_fs, out_path):
    with in_fs.open_input_stream(in_path, compression=None) as in_file:
        with out_fs.open_output_stream(out_path, compression=None) as out_file:
            while True:
                buf = in_file.read(BATCH_SIZE)
                if buf:
                    print(f'buf size: len(buf)')
                    out_file.write(buf)
                else:
                    break