我们在云中实现了以下ETL过程:在本地数据库中每小时运行一个=>查询,将结果保存为csv并将其加载到云存储=>中,将文件从云存储加载到BigQuery表中,=>使用以下查询删除重复记录。
SELECT
* EXCEPT (row_number)
FROM (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY timestamp DESC) row_number
FROM rawData.stock_movement
)
WHERE row_number = 1
从今天上午8点(柏林当地
我在GCS中存储了一个CSV,我想将它加载到BigQuery表中。但是我需要先做一些预处理,所以我将它加载到DataFrame,然后加载到BigQuery表中。
import pandas as pd
import json
from google.cloud import bigquery
cols_name_list = [....]. # column name in order
uri = "gs://<bucket>/<path>/<csv_file>"
df = pd.read_csv(uri, dtype="str
配置单元分区表具有以分区日期作为文件夹的文件夹结构。我已经探索了将外部分区表直接加载到bigquery的可能性。 我想知道的是,在将数据加载到dataflow之前,我将使用dataflow运行一些功能转换,因此是否可以使用bigquery实现此功能。我发现,如果我将分区日期添加为列,则使用partitioning is possible,但我正在寻找一种直接方法,该方法不会在转换期间添加列,而是在将数据加载到bigquery时直接添加。 这样的事情有可能吗?
我在gcs中有csv文件,我想在bigquery中加载它们,我使用熊猫来摄取bigquery中的文件,但是这些文件很大(10 Job),我使用云运行来执行任务:
df=pd.read_csv(uri,sep=delimiter,dtype = str)
# Run the load job
load_job = client.load_table_from_dataframe(df, table)
我总是犯错误
Memory limit of 512M exceeded with 519M used. Consider increasing the me
我们有一个在数据流上工作的工作,它从发布/订阅中摄取数据,并将其写入BigQuery。在有限数量的数据上,我们没有任何副本,但在我们当前的卷100EVTS/s上,我们在BigQuery表中有副本。我们在这里称为重复的是具有相同事件uuid的行。
下面是我的代码:
class CustomParse(beam.DoFn):
""" Custom ParallelDo class to apply a custom transformation """
def to_runner_api_parameter(self, unused