无法使用python将JSON文件从google云存储加载到bigquery

无法使用python将JSON文件从Google云存储加载到BigQuery。

Google Cloud Storage（GCS）是Google提供的一种云存储服务，用于存储和检索各种类型的数据。而BigQuery是Google Cloud的一种托管式数据仓库和分析服务，用于处理大规模结构化数据。

要将JSON文件从Google云存储加载到BigQuery，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经在Google Cloud上创建了一个项目，并且已经启用了Cloud Storage和BigQuery服务。
将JSON文件上传到Google Cloud Storage中的一个存储桶（Bucket）中。可以使用Google Cloud Console、命令行工具（如gsutil）或者编程语言的Google Cloud客户端库来完成上传操作。
在BigQuery中创建一个数据集（Dataset），用于存储将要加载的数据。
使用Python编写代码，使用Google Cloud的客户端库连接到Cloud Storage和BigQuery服务，并执行数据加载操作。以下是一个示例代码：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

# 设置Cloud Storage和BigQuery的凭据和项目ID
storage_client = storage.Client()
bigquery_client = bigquery.Client()

# 指定Cloud Storage中的JSON文件路径
bucket_name = 'your_bucket_name'
file_name = 'your_file_name.json'
blob = storage_client.bucket(bucket_name).blob(file_name)

# 指定BigQuery中的目标数据集和表
dataset_id = 'your_dataset_id'
table_id = 'your_table_id'

# 定义数据加载配置
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON
job_config.autodetect = True

# 执行数据加载操作
load_job = bigquery_client.load_table_from_uri(
    blob.uri, dataset_id + '.' + table_id, job_config=job_config
)

# 等待数据加载完成
load_job.result()

# 输出加载结果
print('Data loaded successfully into BigQuery table.')

在上述代码中，需要替换以下内容：