我已经在BigQuery中建立了一个数据结构,并希望通过SQLAlchemy作为一个ORM与其进行交互。
问题是,它太慢了。上传20行数据花了我90秒时间。我将它与使用BigQuery客户端库进行了比较,它运行得非常快,因此我怀疑SQLAlchemy库/ BigQuery方言导致了这个问题。
有人有什么建议吗?任何帮助都是非常感谢的。下面的代码片段:
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
from sqlalchemy.orm
我目前正在基于Google的VM (WindowsServer2019-4vCPU)上构建一个ETL,以执行以下过程:
从MySQL副本db中提取一些表
调整数据类型以适应Google BigQuery的一致性
使用Python的pandas_gbq库将数据上载到
为了说明,下面是实际代码的一些部分(Python,迭代器在一个表上):
while True:
# GENERATES AN MYSQL QUERY BASED ON THE COLUMNS AND THEIR
# RESPECTIVE TYPES, USING A DICTIONARY TO
Sqlalchemy(Python/Pandas 问题:当使用Dataframe连接到Clickhouse DB时,当试图对凭据进行身份验证时出现以下错误。
错误: default: Authentication failed: password is incorrect or there is no user with such name (version 21.8.10.19 (official build))
环境/版本详细信息:
Python-3.7.xx infi.clickhouse-orm - 2.XX.xx (早期版本)
infi.clickhouse-orm解决方案:将降
我有这个型号
import os
from dotenv import load_dotenv
from sqlalchemy import Column, Date, Float, Integer, String,Numeric
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from sqlalchemy.orm import declarative_base, Session
Base = declarative_base()
class MS(Base):
try:
__tablename__ = 'ms'
我有一个spark脚本,需要为每一行进行60个api调用。目前,我使用BigQuery作为数据仓库。我想知道是否有一种方法可以使用BigQuery API或BigQuery Storage API从我的udf中查询数据库?也许是一种执行批量查询的方法?pandas-gbq会是一个更好的解决方案吗?我每行需要进行的每个查询都是一个select count(*) from dataset.table where {...}查询。 目前我使用的是大型查询客户端,如下面的代码片段所示,但我不确定这是否是利用资源的最佳方式。抱歉,如果代码没有为这个用例正确完成,我是spark和BigQuery的新手。
我的代码如下: from pandas import DataFrame
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
with SSHTunnelForwarder(
('<I.P>', <Port>), #Remote server IP and SSH port
ssh_private_key=
我通过sqlalchmemy将一个pandas数据帧从csv文件上传到sqlite数据库中。
如何更改代码,以便只将新的或更改的数据上载到数据库中?
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Numeric, DateTime
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from dat
有没有办法将dask数据帧上传到bigquery表中?据我所知,Bigquery支持熊猫。 假设我们有df as pandas dataframe: from google.cloud import bigquery
bq_table_path=`project_id.dataset_id.table_name`
bigquery_client=bigquery.client(project=project_id)
bigquery_client.load_table_from_dataframe(df,bq_table_path) 在dask dataframe中呢?我得到了以下错误: N
我正试图使用pandas.DataFrame函数文档化的pandas.DataFrame.to_gbq()将一个上传到Google。问题是,to_gbq()只需2.3分钟,而直接上传到Google只需不到一分钟。我计划上传一堆数据(~32),每个数据集的大小相似,所以我想知道更快的选择是什么。
这是我正在使用的脚本:
dataframe.to_gbq('my_dataset.my_table',
'my_project_id',
chunksize=None, # I have tried w
从正式文档中可以看到,它首先将表加载到Spark中,然后使用.sql()执行查询。
words = spark.read.format('bigquery') \
.option('table', 'bigquery-public-data:samples.shakespeare') \
.load()
words.createOrReplaceTempView('words')
# Perform word count.
word_count = spark.sql(
'SELECT word, SUM
我正在尝试从SQLAlchemy创建一个数据库。我使用Postgres作为我的数据库。当试图创建数据库时,我会从其中获得导入错误。导入main.py文件中的模型。我正在跟踪这个链接
Main.py
from re import S
from typing import Optional
from fastapi import Body, FastAPI,Response,status,HTTPException,Depends
from numpy import append
from pkg_resources import yield_lines
from pydantic i