group by 属于分组，会出现多行，这个需要根据分组后的数据 join的方式进行连接，不能放在现在的子查询里面

有人了解这块吗

你可以使用以下代码来在Spark/PySpark中进行身份认证并连接到BigQuery： from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .config("spark.jars", "path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar") \ .getOrCreate() # 配置Google服务帐户的密钥文件路径 config = { "spark.driver.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.jars": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.executor.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.enable": "true", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.json.keyfile": "path/to/ios-app.json" } # 应用配置 spark.conf.setAll(config) # 从BigQuery读取数据 df = spark.read \ .format("bigquery") \ .option("table", "project_id.dataset.table") \ .load() # 显示数据 df.show() 请将代码中的path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar和path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar替换为相应的jar文件的路径。 同时，请将代码中的project_id.dataset.table替换为你要读取数据的BigQuery数据集和表的名称。 这样，你就可以使用Spark/PySpark连接到BigQuery并读取数据了。希望对你有帮助！

如果您在调用网页审核结果 API 时，发现计算得到的签名与客户端签名不同，可能是因为签名生成规则不正确或者使用的参数不正确。下面是一些常见问题和解决方案： 签名生成规则不正确：确认您使用的签名生成方法与服务端约定的一致。通常情况下，签名生成规则包括对请求参数按照一定规则进行排序，并使用特定的加密算法和密钥进行签名计算。 参数不正确：确认您使用的参数是否包含了所有必要的参数，并且按照约定的顺序进行了排序。检查参数的名称和值是否正确，包括大小写和特殊字符等。 参数编码问题：在进行签名计算之前，需要对参数值进行正确的编码。常见的编码方式有 URL 编码、Base64 编码等，根据具体需求选择适当的编码方式。 密钥错误：确认您使用的密钥是否正确，包括密钥的类型和值。密钥通常由服务端提供，并且需要保密存储，以确保安全性。 如果仍然无法解决问题，请检查与服务端之间的通信是否正常，以及是否存在网络代理、防火墙等中间环节可能引起的问题。

您好，部分接口的region是必填参数哦，该参数起用以确定服务所在地域的功能。详细调用方法可以参考API EXplorer中的描述和示例：https://cloud.tencent.com/api/list image.png

你好，这个问题是怎么解决的

现在正常了吗？我扫描你的端口，看到80和22端口已经开放了。 image.png

你的url:参数信息是什么？我看你调用的是变量，url要使用https

可以了，谢谢。刚刚写错了一点

你这是什么端的，哪个版本，有没有sdk日志