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Apache Beam | Python | Dataflow -如何使用不同的键连接BigQuery的集合?

Apache Beam是一个开源的分布式数据处理框架,它提供了一种统一的编程模型,可以在不同的执行引擎上运行,包括Google Cloud Dataflow。在Python中使用Apache Beam和Dataflow连接BigQuery的集合,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
  1. 创建一个Pipeline对象,并设置相关的PipelineOptions:
代码语言:txt
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options = PipelineOptions()
p = beam.Pipeline(options=options)
  1. 定义一个处理数据的函数,用于将输入数据转换为BigQuery表的行:
代码语言:txt
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def process_data(element):
    # 处理数据的逻辑
    # 返回一个包含BigQuery表的行的字典
    return row
  1. 使用beam.io.ReadFromText读取输入数据,并使用beam.Map将数据转换为BigQuery表的行:
代码语言:txt
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input_data = p | 'ReadInputData' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')
output_data = input_data | 'ProcessData' >> beam.Map(process_data)
  1. 使用beam.io.WriteToBigQuery将转换后的数据写入BigQuery表:
代码语言:txt
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output_data | 'WriteToBigQuery' >> beam.io.WriteToBigQuery(
    table='project_id:dataset.table',
    schema='field1:STRING, field2:INTEGER, ...',
    create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
    write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND
)

在上述代码中,project_id:dataset.table表示目标BigQuery表的位置,schema定义了表的字段和类型,create_disposition指定了如果表不存在时的创建策略,write_disposition指定了写入数据时的策略。

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