BigQuery -在Python语言中创建外部表

BigQuery是Google Cloud Platform（GCP）提供的一种全托管的大数据分析数据库服务。它可以处理海量数据，并提供快速的查询和分析能力。在Python语言中创建外部表是指在BigQuery中使用Python编程语言创建一个外部表，以便从外部数据源中读取数据。

外部表是BigQuery中的一种特殊表，它可以直接引用外部数据源中的数据，而无需将数据复制到BigQuery中。这样可以节省存储空间，并且可以实时地访问外部数据源中的最新数据。外部数据源可以是Google Cloud Storage、Google Drive、Google Cloud Bigtable、Google Sheets等。

在Python语言中创建外部表的步骤如下：

首先，确保已经安装了Google Cloud SDK，并且已经进行了身份验证。
使用BigQuery Python客户端库连接到BigQuery服务。
使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表，并指定外部数据源的位置和格式。
使用SELECT语句查询外部表中的数据。

创建外部表的Python代码示例：

from google.cloud import bigquery

# 连接到BigQuery服务
client = bigquery.Client()

# 创建外部表
external_table = """
CREATE EXTERNAL TABLE external_table_name
OPTIONS (
  format = 'CSV',
  skip_leading_rows = 1
)
LOCATION 'gs://bucket_name/file.csv'
AS
SELECT *
FROM external_data_source
"""

# 执行SQL语句
query_job = client.query(external_table)
query_job.result()  # 等待查询完成

# 查询外部表中的数据
query = """
SELECT *
FROM external_table_name
"""
query_job = client.query(query)
results = query_job.result()

# 处理查询结果
for row in results:
    print(row)

在上述代码中，我们使用了Google Cloud的Python客户端库来连接到BigQuery服务。然后，我们使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建了一个外部表，指定了外部数据源的位置和格式。接着，我们使用SELECT语句查询外部表中的数据，并对查询结果进行处理。

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