首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在bigquery表中获取分区的最后修改时间戳

在BigQuery表中获取分区的最后修改时间戳,您可以使用BigQuery的Information Schema视图来查询相关信息。Information Schema是BigQuery的元数据视图,提供了关于表、分区和列的详细信息。

以下是获取分区最后修改时间戳的步骤:

  1. 使用以下查询语句获取表的分区信息:
代码语言:txt
复制
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  `project_id.dataset_id.__TABLES__`
WHERE
  table_id = 'your_table_name'

project_id替换为您的项目ID,dataset_id替换为您的数据集ID,your_table_name替换为您的表名。

  1. 如果您的表有多个分区,可以使用以下查询语句获取每个分区的最后修改时间戳:
代码语言:txt
复制
SELECT
  partition_id,
  last_modified_time
FROM
  `project_id.dataset_id.__TABLES__`
WHERE
  table_id = 'your_table_name'
  AND partition_id IS NOT NULL
  1. 如果您想要获取特定分区的最后修改时间戳,可以使用以下查询语句:
代码语言:txt
复制
SELECT
  last_modified_time
FROM
  `project_id.dataset_id.__TABLES__`
WHERE
  table_id = 'your_table_name'
  AND partition_id = 'your_partition_id'

your_partition_id替换为您要查询的分区ID。

这些查询将返回分区的最后修改时间戳。您可以根据需要使用这些时间戳进行进一步的分析和处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云BigQuery产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/bq
  • 腾讯云BigQuery文档:https://cloud.tencent.com/document/product/878
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库超过20亿条记录?

我们知道有可能可以使用时间,但这种方法有可能会丢失部分数据,因为 Kafka 查询数据时使用时间精度低于表列定义精度。...将数据流到分区 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新想法,比如减少数据库中表所占用空间。...其中一个想法是验证不同类型数据是如何在中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...将数据流入新 整理好数据之后,我们更新了应用程序,让它从新整理读取数据。我们继续将数据写入之前所说分区,Kafka 不断地从这个将数据推到整理。...最后,我们将所有数据流到云端,让我们客户能够轻松对所有数据进行分析。

3.2K20

20亿条记录MySQL大迁移实战

我们知道有可能可以使用时间,但这种方法有可能会丢失部分数据,因为 Kafka 查询数据时使用时间精度低于表列定义精度。...将数据流到分区 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新想法,比如减少数据库中表所占用空间。...其中一个想法是验证不同类型数据是如何在中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...我们继续将数据写入之前所说分区,Kafka 不断地从这个将数据推到整理。正如你所看到,我们通过上述解决方案解决了客户所面临问题。...因为使用了分区,存储空间不再是个问题,数据整理和索引解决了应用程序一些查询性能问题。最后,我们将所有数据流到云端,让我们客户能够轻松对所有数据进行分析。

4.5K10

谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

所有的计算操作(聚合和连接)仍然由 Hive 执行引擎处理,连接器则管理所有与 BigQuery 数据层交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶...BigQuery 是谷歌云提供无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展查询。为了确保数据一致性和可靠性,这次发布开源连接器使用 Hive 元数据来表示 BigQuery 存储。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 创建和删除 BigQuery ,以及将 BigQuery 和 BigLake 与 Hive 进行连接。...BigQuery 读取到 Spark 数据帧,并将数据帧写回 BigQuery。...但是,开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣读者,可以从 GitHub 上获取该连接器。

23820

Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

多模式索引 在 0.11.0 ,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新元数据和基于元数据file listing,以提高在大型 Hudi 分区和文件 listing 性能...例如,如果您有将时间存储为字符串列“ts”,您现在可以在谓词中使用人类可读日期来查询它,如下所示date_format(ts, "MM/dd/yyyy" ) < "04/01/2022"。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 ,Hudi 可以作为外部BigQuery 查询。...请参阅 BigQuery 集成指南页面[9]了解更多详情。 注意:这是一项实验性功能,仅适用于 hive 样式分区 Copy-On-Write 。...DataHub Meta 同步 在 0.11.0 ,Hudi 元数据(特别是模式和上次同步提交时间)可以同步到DataHub[11]。

3.5K40

Apache Hudi 0.9.0 版本发布

除此之外,INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖分区现有的批处理ETL管道现有数据。更多信息,点击SparkSQL选项卡查看我们文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。...用户可以选择删除用于生成分区路径字段(hoodie.datasource.write.drop.partition.columns),以支持使用BigQuery系统查询Hudi快照。...DeltaStreamer改进 JDBC Source[13]可以采用提取 SQL 语句并从支持 JDBC 增量获取数据。这对于例如从 RDBMS 源读取数据时很有用。...现有使用 DFSSource 方法是使用文件最后修改时间作为检查点来拉入新文件,但是如果大量文件具有相同修改时间,则可能会遇到丢失一些要从源读取文件问题。...,我们还为 kafka 源提取数据添加了两种新格式,即基于时间和组消费者偏移量。添加了在 deltastreamer 中使用模式提供程序在模式注册提供程序 url 传递基本身份验证凭据支持。

1.3K20

用MongoDB Change Streams 在BigQuery复制数据

幸运是Big Query同时支持重复和嵌套字段。 根据我们研究,最常用复制MongoDB数据方法是在集合中使用一个时间字段。...如果在一个记录添加一个新字段,管道应该足够智能,以便在插入记录时修改Big Query。 由于想要尽可能在Big Query获取数据,我们用了另外一个方法。...把所有的变更流事件以JSON块形式放在BigQuery。我们可以使用dbt这样把原始JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适SQL。...一个读取带有增量原始数据并实现在一个新查询dbt cronjob(dbt,是一个命令行工具,只需编写select语句即可转换仓库数据;cronjob,顾名思义,是一种能够在固定时间运行...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码数组所有元素。 结论 对于我们来说付出代价(迭代时间,轻松变化,简单管道)是物超所值

4.1K20

1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

这帮助团队大大减少了我们需要迁移负载数量。以下是从总体清单弃用内容细节。 图 3:在迁移过程弃用负载 对自动化框架投入帮助我们区分了用过 / 未使用内容,并在最后一步获得用户验证。...源上数据操作:由于我们在提取数据时本地系统还在运行,因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 目标。对于小,我们可以简单地重复复制整个。...例如,我们在应用程序依赖源数据包含带有隐式时区时间,并且必须将其转换为 Datetime(而非 Timestamp)才能加载到 BigQuery。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 细微差别:BigQuery 对单个查询可以触及分区数量限制,意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句,并在我们接近限制时调整拆分。...我们正在计划将来自财务、人力资源、营销和第三方系统( Salesforce)以及站点活动多个数据集整合到 BigQuery ,以实现更快业务建模和决策制定流程。

4.6K20

Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布!

文件列表索引通过从维护分区到文件映射索引检索信息,消除了对递归文件系统调用(“列表文件”)需要。事实证明这种方法非常高效,尤其是在处理大量数据集时。...• USE_TRANSITION_TIME:此策略是实验性,涉及在增量查询期间使用状态转换时间,该时间基于时间线中提交元数据文件文件修改时间。...由于新 schema 处理改进,不再需要从文件删除分区列。要启用此功能,用户可以将 hoodie.gcp.bigquery.sync.use_bq_manifest_file设置为 true。...用于增量读取值函数 hudi_table_changes Hudi 已经提供了使用增量查询类型获取自给定提交时间以来更改记录流功能。...用于流式读取动态分区修剪 在 0.14.0 之前,当查询具有恒定日期时间过滤谓词时,Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区

1.4K30

如何使用5个Python库管理大数据?

这些系统每一个都利用分布式、柱状结构和流数据之类概念来更快地向终端用户提供信息。对于更快、更新信息需求将促使数据工程师和软件工程师利用这些工具。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery,然后开始获取有关将与之交互和数据集信息。在这种情况下,Medicare数据集是任何人都可以访问开源数据集。...Spark将快速处理数据,然后将其存储到其他数据存储系统上设置。 有时候,安装PySpark可能是个挑战,因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上,因此需要Java底层基础结构才能运行。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统,它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区日志。...由于日益剧增网络能力——物联网(IoT),改进计算等等——我们得到数据将会洪流般地继续增长。

2.7K10

当Google大数据遇上以太坊数据集,这会是一个区块链+大数据成功案例吗?

下图是18年上半年以太币日常记录交易量和平均交易成本: 在公司业务决策,如上图这样可视化服务(或基础数据库查询)就显得尤为重要,比如:为平衡资产负债,应优先改进以太坊架构(比如是否准备更新),...取消按日期分区数据规范,并将其存储在 BigQuery 平台上,进行简单且具有成本效益探索。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集,使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 实时数据(注:Kernel 是 Kaggle 上一个免费浏览器编码环境)。...最后,我们对至少拥有10只迷恋猫账户进行了数据收集,其中,颜色表示所有者,将迷恋猫家族进行了可视化。其中,圆点大小就代表加密猫级别。...BigQuery 平台按时间窗口统计 Token 交易量,特别是 $ OMG Token 转移日常数量。

3.9K51

Kafka Streams 核心讲解

Time 流处理很关键一点是 时间(time) 概念,以及它模型设计、如何被整合到系统。比如有些操作( 窗口(windowing) ) 就是基于时间边界进行定义。...Kafka Streams 默认时间抽取器会原样获取这些嵌入时间。因此,应用程序时间语义取决于生效嵌入时间相关 Kafka 配置。...在 Kafka Streams ,有两种原因可能会导致相对于时间无序数据到达。在主题分区,记录时间及其偏移可能不会单调增加。...由于 Kafka Streams 始终会尝试按照偏移顺序处理主题分区记录,因此它可能导致在相同主题中具有较大时间(但偏移量较小)记录比具有较小时间(但偏移量较大)记录要早处理。...在可能正在处理多个主题分区流任务,如果用户将应用程序配置为不等待所有分区都包含一些缓冲数据,并从时间最小分区中选取来处理下一条记录,则稍后再处理从其他主题分区获取记录时,则它们时间可能小于从另一主题分区获取已处理记录时间

2.5K10

网易MySQL微专业学习笔记(十一)-MySQL业务优化与设计

IO开销 删除单个分区非常高效 ,按年份分区,删除两年前,只需删除对应分区。...分区与垂直分区 list分区 石化将来可能要给予地区,类目等方式垂直拆分数据方式 清理节点上不要数据非常高效 如按照地域各地都有一些仓库,可分成东南西北几个区。...分区与水平分区 hash分区 适合将来需要做水平拆分 清理节点上不要数据非常高效 ,当一台机器满足不了用户或用户订单数据量时候,将用户放到不同节点。...Mysql分区局限 主键或唯一键必须包含在分区字段内 分区字段必须是整数类型,或者加上返回整数函数 满足周边需求 为周边需求额外增加设计 为后台统计任务增加特殊索引 微数据迁移或同级需求增加时间...自动更新 统计需求经常要求从线上读走增量数据 第一个timestamp类型字段在写入时如果不填值,会自动写入系统时间 第一个timestamp类型字段每次记录发生更新后都会自动更新 在update_time

98410

BDK | 数据如何进行同步才好呢?

有的时候,为了保险起见,都会对历史数据进行分区,每天保持一个最新全量版本,但是时间周期一般较短(比如3-7天)。...它指的是同一个业务日期数据包含前一天或后一天凌晨附近数据或者丢失当前变更数据,因为数据仓库会对ODS进行时间切分分区存储,所以会按某些时间进行切分,但是由于时间字段准确性问题就直接导致发生数据漂移情况...时间可以分为4类: 数据库中用来标识数据记录更新时间时间字段(一般叫modified_time) 数据库日志中用来标识数据记录更新时间时间字段(一般叫log_time) 数据库中用来记录具体业务过程发生时间时间字段...(2)通过多个时间字段限制时间获取相对准确数据。...最后,将前两步结果数据做全外连接,通过限制业务时间proc_time来获取我们需要数据。

96620

Greenplum 实时数据仓库实践(5)——实时数据同步

常用四种CDC方法是:基于时间CDC、基于触发器CDC、基于快照CDC、基于日志CDC,其中前三种是侵入性5-1总结了四种CDC方案特点。...最常见属性列有以下两种。 时间:这种方法至少需要一个更新时间,但最好有两个,一个插入时间,表示记录何时创建,一个更新时间,表示记录最后一次更新时间。 序列:大多数数据库系统都提供自增功能。...这种方法实现较为简单,假设t1有一个时间字段last_inserted,t2中有一个自增序列字段id,则下面SQL语句查询结果就是新增数据,其中{last_load_time}和{last_load_id...}分别表示ETL系统记录最后一次数据装载时间和最大自增序列号。...这种方法是具有侵入性,如果操作型系统没有时间时间信息是不可用,那么不得不通过修改源系统把时间包含进去,首先要求修改操作型系统包含一个新时间列,然后建立一个触发器,在修改一行时更新时间

3.5K30

何在 CDP 湖仓一体中使用Iceberg

丰富 SQL(查询、DDL、DML)命令集:使用为 CDW 和 CDE 开发 SQL 命令创建或操作数据库对象、运行查询、加载和修改数据、执行时间旅行操作以及将 Hive 外部转换为 Iceberg...时间旅行:重现给定时间或快照ID查询,例如可用于历史审计和错误操作回滚。 就地表(架构、分区)演进:演进 Iceberg 架构和分区布局,而不会造成代价高昂干扰,例如重写数据或迁移到新。...在第一部分,我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋;使用 CDE 摄取和转换数据;并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上 SQL 和...5 2004 7129270 6 2003 6488540 7 2002 5271359 8 2001 5967780 9 2000 5683047 … … 就地分区演变 接下来,最常见数据管理任务之一是修改模式...我们可以将分区方案从按年分区更改为按年和月列分区。将新数据加载到后,所有后续查询都将受益于月列和年列分区修剪。

1.2K10

Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

登录 Google Cloud 控制台,创建数据集和已存在可跳过本步骤。 i....并点击确定 根据已获取服务账号,在配置输入 Google Cloud 相关信息,详细说明如下: 连接名称:填写具有业务意义独有名称。...基于 BigQuery 特性,Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程,Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库特征: 使用 JDBC 进行数据写入与更新,则性能较差...在数据增量阶段,先将增量事件写入一张临时,并按照一定时间间隔,将临时与全量数据通过一个 SQL 进行批量 Merge,完成更新与删除同步。...不同于传统 ETL,每一条新产生并进入到平台数据,会在秒级范围被响应,计算,处理并写入到目标。同时提供了基于时间统计分析能力,适用于实时分析场景。

8.5K10
领券