import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
import google.auth
# from google.cloud import bigquery
# Create credentials with Drive & BigQuery API scopes
# Both APIs must be enabled for your project before running this code
credentials, project = google.auth.default(scopes=[
'
我在BigQuery上有一个日分区表.当我尝试使用如下查询从表中删除一些行时:
DELETE FROM `MY_DATASET.partitioned_table` WHERE id = 2374180
我得到以下错误:
错误:在分区表上还不支持DML语句。
Google的快速搜索引导我到:,它还说:“修改分区表的DML语句还不支持”。
现在,我们是否可以在从分区表中删除行时使用这个解决方案?
我使用python bigquery.Client运行标准查询,如下所示: dml_statement= 'CREATE TABLE AS (SELECT 1 as col)' #DROP TABLE IF EXISTS ahead of that
client = bigquery.Client
client.query(dml_statement) 然而,对于不同的create table as select,有时我会创建一个空表,那里没有行。 如果我在console中运行SQL字符串,而不是在python中运行,那么创建的表和填充的行都没有问题! 如果我只调用'
我可以使用服务帐户从本机BigQuery表中获取数据。
但是,当我试图使用相同的服务帐户从BigQuery中基于Google表的表进行BigQuery时,我遇到了一个错误。
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client.from_service_account_json(
json_credentials_path='creds.json',
project='xxx',
)
# this works fine
print('test basic query: s
作为Bigquery解决方案的一部分,我们有一个cron作业,它检查在dataset中创建的最新表,如果该表不在date.This,则将创建更多的表。
SELECT table_id FROM [dataset.__TABLES_SUMMARY__] WHERE table_id LIKE 'table_root%' ORDER BY creation_time DESC LIMIT 1
我们的集成测试最近一直在抛出错误,因为这个查询击中了Bigquery的内部缓存,尽管对底层表运行查询会提供不同的结果。如果我从Google云控制台在web界面中运行此查询,也会发生这种缓存。
当我试图在带有自定义BigQuery列的Timestamp日期分区上运行大量导入CSV作业时,会出现此错误。
对于列分区表的分区修改次数,您的表超出了配额
以下是完全错误:
{Location: "partition_modifications_per_column_partitioned_table.long"; Message: "Quota exceeded: Your table exceeded quota for Number of partition modifications to a column partitioned table. For
在我们的组织中,我们有一个标准用户,他创建了他们所指向的所有Bigquery项目、表和一些Google页面。
我们在组织中创建了另一个用户,授予他们Bigquery Data Viewer和Bigquery Data User权限,并允许他们访问Google。它们可以访问标准表,但不能访问Google支持的表;它们可以获得错误Encountered an error while globbing file pattern.。
授予新的用户Bigquery Editor权限,他们可以创建由工作表支持的自己的表,但是他们得到了以下对话框:
在授予权限之后,我们可以删除Bigquery Edi
在Server中,我们可以创建这样的索引。如何在表已经存在之后创建索引?bigquery中创建集群索引的语法是什么?
CREATE INDEX abcd ON `abcd.xxx.xxx`(columnname )
在大查询中,我们可以创建如下所示的表。但是如何在现有表上创建分区和集群呢?
CREATE TABLE rep_sales.orders_tmp PARTITION BY DATE(created_at) CLUSTER BY created_at AS SELECT * FROM rep_sales.orders
截至2019年秋季,BigQuery支持,这是很棒的。我不知道的是,是否能够利用这一新功能。
例如,运行以下Python代码:
client = bigquery.Client()
QUERY = """
BEGIN
CREATE OR REPLACE TEMP TABLE t0 AS
SELECT * FROM my_dataset.my_table WHERE foo < 1;
SELECT SUM(bar) AS bar_sum FROM t0;
DROP TABLE IF EXISTS t0;
END;
"
我试图使用dplyr访问/操作Google BigQuery中的表视图。但是,当我试图使用dplyr函数(select、filter等)聚合表时,我知道这个错误:
错误:无法引用遗留SQL查询中的SQL视图
下面的代码是为了说明我试图做什么。
#source the table
pd = src_bigquery(project, dataset) %>%
tbl(table)
#get a aggregated view of the table that is filtered on a specific date
pdSelect = pd %>%
select
当我通过python创建临时表时,错误抛出400使用create临时表需要脚本或会话--如何创建会话?
from google.colab import auth
from google.cloud import bigquery
from google.colab import data_table
client = bigquery.Client(project=project, location = location)
client.query('''
create temp table t_acquisted_users as
select *
from t