Bigquery - BigQuery加载作业后数据可用性延迟
BigQuery是Google Cloud提供的一种全托管的大数据分析平台。它具有高度可扩展性和强大的查询性能，可以处理海量数据，并且能够快速地进行复杂的分析和查询操作。
BigQuery加载作业后的数据可用性延迟是指在将数据加载到BigQuery表中后，数据变得可供查询和分析的时间延迟。这个延迟取决于数据加载的方式和数据量的大小。
对于小型数据集，数据加载几乎是实时的，可以立即进行查询和分析。但对于大型数据集，数据加载可能需要一些时间来完成，并且在加载过程中数据可能不可用。
在BigQuery中，有多种方式可以加载数据，包括批量加载、流式加载和外部表。批量加载是将数据从文件或其他数据源导入到BigQuery表中的一种方式，可以使用工具如BigQuery命令行工具或API进行操作。流式加载则是实时地将数据流式传输到BigQuery表中，适用于需要实时分析的场景。外部表允许在BigQuery中查询和分析存储在云存储（如Google Cloud Storage）或外部数据源中的数据，而无需将其加载到BigQuery表中。
对于数据加载后的可用性延迟，可以通过以下几个因素来进行优化：
- 数据加载方式：选择合适的数据加载方式，根据实际需求和数据量大小来决定是使用批量加载、流式加载还是外部表。
- 数据量大小：对于大型数据集，加载时间可能会较长，因此需要合理规划数据加载的时间，以确保数据在需要查询和分析时已经可用。
- 数据分区和分片：在设计数据表结构时，可以使用分区和分片来优化数据加载和查询性能。分区可以将数据按照时间或其他维度进行划分，以提高查询效率。分片则是将数据水平划分为多个部分，可以并行加载和查询，提高处理速度。
- 数据预处理：在加载数据之前，可以进行一些数据预处理操作，如数据清洗、格式转换等，以提高数据质量和查询性能。
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HDFS:：着陆区->级1区->级2区我在Google中实现的思想过程：
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为什么从数据流/束管道写入BigQuery的速度很慢？
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通过windows服务在BigQuery表中插入记录
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出于测试目的，我能够从BigQuery表中获取数据，以检查我的BigQuery服务和Windows之间的通信。但是这个服务基本上是从MSSQL server中获取记录，然后一个接一个地向BigQuery中的目标表插入或追加一条记录。我不想使用CSV或JSON文件作为数据源。有没有办法做到这一点？
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使用BigQuery进行实时分析
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BigQuery中浮动数据类型中的值问题，同时将AVRO和parquet中的数据加载到Bigquery表中
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为什么需要临时的GCS存储桶才能将数据写入到BigQuery: pyspark
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基于许多来源，我了解到(BigQuery和Bigtable)都被认为是用于数据和的2不同的解决方案。例如，写道，如果我们需要大量数据的统计数据(例如，和、平均值、计数)，我们可以将bigQuery看作一个数据存储。相反，BigTable可以像通常的NoSql存储一样考虑。另一方面，我读过，其中提到：
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job_config.compression = bigquery.Compression.GZIP/1.24.0/generated/google.cloud.bigquery.job.ExtractJob.html#google.cloud.bigquery.job.ExtractJob)，我需要调用extract_job.result()来等待作
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<-> -> BigQuery
python、google-app-engine、google-bigquery、google-cloud-storage
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浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
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浏览 1提问于2013-07-02得票数 0
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google-bigquery、google-cloud-dataflow、apache-beam
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