如何在BigQuery客户端Python API中以原子方式覆盖表
在BigQuery客户端Python API中以原子方式覆盖表，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery import job- 创建BigQuery客户端：
client = bigquery.Client()- 定义覆盖表的函数：
def overwrite_table(client, dataset_id, table_id, source_table_id):
# 获取目标表的引用
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
# 获取源表的引用
source_table_ref = client.dataset(dataset_id).table(source_table_id)
# 创建一个查询作业
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
# 设置查询作业的目标表为目标表的引用
job_config.destination = table_ref
# 设置查询作业的覆盖模式为覆盖
job_config.write_disposition = job.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE
# 构建查询语句
query = f"SELECT * FROM `{source_table_ref}`"
# 运行查询作业
query_job = client.query(query, job_config=job_config)
# 等待查询作业完成
query_job.result()- 调用覆盖表的函数：
overwrite_table(client, 'your_dataset_id', 'your_table_id', 'your_source_table_id')在上述代码中，我们首先通过client.dataset(dataset_id).table(table_id)获取目标表和源表的引用。然后，我们创建一个查询作业，并将目标表设置为查询作业的目标表，覆盖模式设置为覆盖。接下来，我们构建一个查询语句，将源表的数据插入到目标表中。最后，我们运行查询作业并等待其完成。
这种方式可以确保在覆盖表时以原子方式进行操作，即要么完全成功，要么完全失败。如果查询作业失败，目标表将保持不变。
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我最近在使用Python时得到了以下BigQuery错误：
不能将google.api_core.exceptions.BadRequest: 400 configuration.query.destinationTable设置为脚本
这是我使用的函数：
def execute_bigquery_sql(query, dataset_id, table_id, use_legacy_sql=True, write_disposition='WRITE_TRUNCATE'):
client = bigquery.Client()
job_config = bigq
浏览 6提问于2019-10-31得票数 7
我创建了一个新的python函数，它每10分钟在BigQuery中安排一个查询，我测试它，它就能工作了。
部署工作正常
测试会导致这个错误:错误:内存限制超过了。日志不可用(但我可以看到查询在BigQuery中按预期运行)
在云调度程序中使用http触发器，我得到了错误消息状态: 503的失败，但我再次看到，在BigQuery控制台中，它正在按预期运行。
编辑:在这里，函数的代码
from google.cloud import bigquery
def load(request):
client = bigquery.Clien
浏览 5提问于2020-12-02得票数 0
回答已采纳
我正在尝试遍历BigQuery数据集中的表，执行SQL查询并导出表结果。当我试图在for循环中包含表名时，我得到一个错误。 for i in range(0, 3):
dataset_id = 'test_dataset'
tabelname = "test"+ str(i)
tableOutName = tabelname + "_cleaned"
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
# Set the destination table
table_ref = clie
浏览 20提问于2019-04-17得票数 0
我正在使用BigQuery Python API来创建表，并希望设置一个到期日期的表，这样表将自动删除后，某些天。
下面是我的代码：
client = bq.Client()
job_config = bq.QueryJobConfig()
dataset_id = dataset
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(filename)
job_config.destination = table_ref
job_config.write_disposition = 'WRITE_TRUNCATE'
dt = datetim
浏览 4提问于2018-04-06得票数 2
我使用python客户端通过SQL创建表，如docs ()中所解释的那样：
# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'your_dataset_id'
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
# Set the destination table
table_ref = client.dataset(dataset_id).table('your_table_id')
job_config.destina
浏览 1提问于2019-04-06得票数 5
回答已采纳
我正在尝试将数据插入到一个大型查询表中，但我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\me\gsc.py", line 77, in <module>
y = get_sc_df(p,"2020-03-02","2020-03-02",x)
File "C:\Users\me\gsc.py", line 62, in get_sc_df
job_config.destination
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
下面的python代码片段在标题中生成错误：
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
# Set the destination table
table_ref = client.dataset(args.bq_dataset_id).table(args.bq_cum_table)
job_config.destination = table_ref
job_config.write_disposition = 'WRITE_APPEND'
job_config.schemaUpdateOptions = ['ALLOW_FIEL
浏览 0提问于2018-12-19得票数 1
以下是我在GCP文档中用作参考的代码片段：
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
# Set the destination table
table_ref = client.dataset(dataset_id).table('your_table_id')
job_config.destination = table_ref
sql = """
SELECT corpus
FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare`
GROUP BY c
浏览 1提问于2018-09-02得票数 3
回答已采纳
我无法找到将查询结果附加到BigQuery中已经存在并按小时划分的表的方法。我只找到了这个解决方案：。
job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=table_id)
sql = """SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.art_n=table2.artn"""
# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(sql, job_c
浏览 13提问于2020-09-12得票数 3
回答已采纳
我试图从谷歌的BigQuery Python库(google-cloud-bigquery==1.3.0)上传一个文件
使用
dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
table_ref = dataset_ref.table(table_id)
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
job_config.skip_leading_rows = 1
job_config.autodetect = True
wi
浏览 1提问于2018-07-03得票数 0
回答已采纳
我有一个云函数，它执行查询并将作业结果存储到新的bigquery表中。每当我得到查询作业结果为空时，我希望将日志存储到stackdriver中，这意味着没有找到该特定查询执行的记录。有人能建议我如何完成这项任务吗？
云函数代码：
def main(request):
query = "select * from `myproject.mydataset.mytable`"
client = bigquery.Client()
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
dest_dataset = client
浏览 0提问于2019-09-25得票数 0
我正在使用以下Python GCP云函数将csv文件从GCS bucket加载到BigQuery表中。 def csv_in_gcs_to_table(bucket_name: str, object_name: str, dataset_id: str,
table_id: str,
schema: List[bigquery.SchemaField]) -> None:
"""Upload CSV to BigQuery table.
If
浏览 7提问于2020-11-10得票数 0
回答已采纳
我正在编写Python代码，以便使用bigquery.Client.query执行BigQuery sql删除命令语句。我得到了Cannot set destination table in job with DML statements exception。在此之前，我可以很好地使用Selection语句，但在删除时会出错
下面是我使用的Python代码
from google.cloud import bigquery
# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()
#
浏览 0提问于2020-03-06得票数 0
我使用执行数据ETL，然后将数据加载回BigQuery。
我希望每次都覆盖目标表，但目前我的代码每次运行时都会将新数据附加到该表中。我已经阅读了关于job_config的文档，并使用它为查询设置了参数，但我不知道如何为查询设置写处理。
以下是我到目前为止尝试过的：
roc_df = pd.DataFrame(roc_score)
job_config.write_disposition = bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE
dataset_ref = client.dataset('Customers')
table_ref
浏览 0提问于2019-04-01得票数 2
回答已采纳
我正在使用python2.7(现在不能更改)和google.cloud.bigquery的google.cloud.bigquery v0.28，我正在试图弄清楚如何“创建表XX作为从Y中选择a，b，c，其中n='helloworld'”。
我们将此称为“在其他数据库中创建表为SELECT”(CTAS)，但我不确定在bq中通过python实现这一目标的最佳方法是什么。
这是一篇关于使用作业的有趣文章，但是我认为bq库只有几种类型的作业，所以我不知道从哪里开始这个作业。(LoadJob，CopyJob，ExtractJob，QueryJob)
有一个很好的bigquery_cl
浏览 2提问于2017-11-22得票数 0
回答已采纳
我有大约200000个CSV(都有相同的模式)。我为他们编写了一个云函数，以便将它们插入到BigQuery中，这样，一旦我将CSV复制到一个桶中，这个函数就会被执行，并且数据被加载到BigQuery数据集中
我基本上使用了与文档中相同的代码。
dataset_id = 'my_dataset' # replace with your dataset ID
table_id = 'my_table' # replace with your table ID
table_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id).tabl
浏览 0提问于2019-04-18得票数 0
回答已采纳
我试图将表从google bigQuery导出到google数据存储，作为json文件。
运行这个python片段
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
bucket_name = 'mybucket'
destination_uri = 'gs://{}/{}'.format(bucket_name, 'myfile.json')
dataset_ref = client.dataset('mydataset')
table_ref = da
浏览 1提问于2018-03-26得票数 2
我刚刚开始使用python (Python)( BigQuery API，)，在简要地试用了()之后，我意识到pandas不支持记录类型，即不支持嵌套字段。
现在，我正在尝试将嵌套数据上载到BigQuery。我设法用相应的Schema创建了表，但是我很难上传json数据。
from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery import Dataset
from google.cloud.bigquery import LoadJobConfig
from google.cloud.bigquery import Schem
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用存储桶触发的云将数据从gcs自动摄取到bigquery中。function.the文件类型是gcs格式的json文件，可以有一个最大的2gb.the大小。云函数在小的files.however下运行得很好。当我给它提供范围从1到2 gbs.is的大文件时，它往往会超时。有一种方法可以进一步优化我的函数，下面是代码： def bigquery_job_trigger(data, context):
# Set up our GCS, and BigQuery clients
storage_client = storage.Client()
cl
浏览 14提问于2021-09-27得票数 0
谁能解释一下如何在使用JobConfig的google Bigquery中使用加载作业时创建日期分区表。 https://cloud.google.com/bigquery/docs/creating-column-partitions#creating_a_partitioned_table_when_loading_data 我无法理解文档，如果有人能用一个例子来解释，那将是非常有帮助的。 编辑:多亏了@irvifa，我想我已经弄明白了这个对象，但是我仍然不能创建一个TimePartitioned表，这是我尝试使用的代码。 import pandas
from google.cloud
浏览 32提问于2020-04-10得票数 2
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