我有数据从服务器运行到谷歌BigQuery。我希望在R或Python中分析数据,并将结果显示在Google data Studio中,或者将结果表返回到BigQuery。我读过bigrquery和googleCloudStorageR包,但我不想每次将新数据推送到服务器时都通过R studio手动运行脚本。 有没有办法让R/Python脚本连接到每次将新数据推送到BigQuery时运行的BigQuery。我读到这在Power BI中是可能的,但找不到适用于Google Data Studio的解决方案。总结;我想要一个仪表板与实时(或频繁更新)的数据,需要一些分析在R/Python中,但没有
我想读取一个GZIP压缩的帕奎特文件从GCS到BigQuery使用Python SDK for Apache光束。但是,apache_beam.io.parquetio.ReadFromParquet方法似乎不支持从压缩文件中读取。根据源代码,压缩类型被硬编码为UNCOMPRESSED。
有没有一个技巧来读取压缩的拼图文件,而不需要在GCS中预先解压缩文件?如果这是唯一的方法,有没有办法在GCS中直接解压缩文件?
我有一个GCP数据流,它在两个不同的GCP项目中读取两个数据集并进行比较。
对于同一个项目中的两个数据集,它可以很好地工作。但是,当我试图比较不同项目中的两个数据集时,我得到了一个错误:
{
"message": "java.lang.RuntimeException: Unable to confirm BigQuery dataset presence for table \"my-other-project:my_dataset_other.2022-07-13_My_BigQuery_Table\". If the dataset is cr
我想使用BigQuery的预览/标题特性来免费查看表的示例数据,如所述,为此,我尝试使用列出的中列出的python api
from google.cloud import bigquery
# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()
# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to browse data rows.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name
对于我们的近实时分析,数据将被传输到pubsub中,Apache波束数据流管道将先写入bigquery进行处理,然后再从bigquery读取数据集,然后将聚合结果存储在Hbase中,用于OLAP多维数据集计算。
下面是用于从bigquery获取记录的示例ParDo函数
String eventInsertedQuery="Select count(*) as usercount from <tablename> where <condition>";
BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstan