首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用node.js客户端库统计已完成的BigQuery作业的行数

使用node.js客户端库统计已完成的BigQuery作业的行数可以通过以下步骤实现:

  1. 安装依赖:首先,确保已经安装了Node.js和npm。然后,在命令行中进入项目目录,并执行以下命令安装Google Cloud的相关依赖库:
代码语言:txt
复制
npm install --save @google-cloud/bigquery
  1. 创建BigQuery客户端:在代码中引入@google-cloud/bigquery库,并使用你的Google Cloud凭据创建一个BigQuery客户端实例。可以通过以下代码实现:
代码语言:txt
复制
const { BigQuery } = require('@google-cloud/bigquery');

// 创建BigQuery客户端
const bigquery = new BigQuery({
  projectId: 'your-project-id',
  keyFilename: 'path/to/your/keyfile.json'
});

确保将your-project-id替换为你的Google Cloud项目ID,并将path/to/your/keyfile.json替换为你的凭据文件的路径。

  1. 查询作业信息:使用bigquery客户端实例的job方法查询已完成的作业信息。可以通过以下代码实现:
代码语言:txt
复制
async function getJobRowCount(jobId) {
  // 获取作业
  const [job] = await bigquery.job(jobId).get();

  // 获取作业统计信息
  const [metadata] = await job.getMetadata();

  // 获取行数统计信息
  const rowCount = metadata.statistics.query.totalRows;

  return rowCount;
}

// 使用作业ID查询行数
const jobId = 'your-job-id';
getJobRowCount(jobId)
  .then(rowCount => {
    console.log(`作业 ${jobId} 的行数为:${rowCount}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error('获取行数时出错:', err);
  });

确保将your-job-id替换为你要查询的作业ID。

以上代码中,getJobRowCount函数使用作业ID查询作业的统计信息,并返回行数。最后,通过调用getJobRowCount函数并打印结果,即可获取已完成的BigQuery作业的行数。

请注意,以上代码仅演示了如何使用node.js客户端库统计已完成的BigQuery作业的行数。在实际应用中,你可能需要根据具体需求进行适当的修改和扩展。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

手把手教你如何使用 Python 操作 Mysql 进行数据库的 diff

这是无量测试之道的第193篇原创 分享主题:如何使用 Python 操作 Mysql 实现不同环境相同库的 diff 一、适用场景 项目工作中,我们会遇到测试环境特别多的情况,例如:n套beta环境...因此使用自动化脚本来完成这项工作就显得格外重要了,今天分享的主要内容就是通过自动化脚本协助你找到不同测试环境之间差异化的内容,进而可以避免同步过程中出现的遗漏问题。...在查询sql中使用的 ignoreDbSQL="('information_schema', 'mq_store','performance_schema', 'sys','edsystem')"...+ ' ' str = str + ' ' str = str+' '; return str; 8、数据库的字段与索引...TABLE_NAME': 'authorities', 'INDEX_NAME': 'idx_code', 'SEQ_IN_INDEX': 1, 'COLUMN_NAME': 'code'} } 10、使用

96610

Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持,可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...基于 BigQuery 特性,Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中,Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征: 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新,则性能较差...,无法满足实际使用要求; 如使用 StreamAPI 进行数据写入,虽然速度较快,但写入的数据在一段时间内无法更新; 一些数据操作存在 QPS 限制,无法像传统数据库一样随意对数据进行写入。...,没有变更与删除操作,因此直接使用 Stream API 进行数据导入。

8.6K10
  • 如何使用Ubuntu 18.04上的弹性分析托管的PostgreSQL数据库统计信息

    收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程,还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。...它有一个stats_reset字段,用于指定上次重置统计信息的时间。 pg_stat_user_tables :提供有关用户创建的每个表的统计信息,例如插入,删除和更新的行数。...接下来,您将可视化并探索Kibana中的一些统计数据。 第4步 - 探索Kibana中的导入数据 在本节中,您将了解如何探索描述数据库在Kibana中的性能的统计数据。...第5步 - (可选)使用pgbench进行基准测试 如果您尚未在本教程之外的数据库中工作,则可以使用pgbench对数据库进行基准测试,从而完成此步骤以创建更有趣的可视化。...pgbench将反复运行相同的SQL命令,模拟真实客户端对实际数据库的使用。

    4.2K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    用户更喜欢标准化的东西,这样他们就可以使用现有的人才库和他们喜欢的工具。 迁移路径:数据用户更喜欢一种可以轻松迁移笔记本、仪表板、批处理和计划作业中现有工件的技术。...客户联系 我们根据过去 12 个月的使用统计数据联系了仓库用户,以及该集群中的数据提供者。我们安排了时间,引导他们做出决定,并寻求他们对这次迁移的支持。这种利益相关者的支持对我们的成功迁移是很重要的。...我们使用同一套网络基础架构,让用户通过 Jupyter 笔记本、Tableau 或从他们的计划作业访问 BigQuery。...我们的仓库使用率存在季节性波动,在高峰时期运行数据提取会非常缓慢。如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输,就需要一天或整个周末来人工操作。...这些仪表板跟踪多个里程碑的数据复制进度、负载合理化以及笔记本、计划作业和干湿运行的 BI 仪表板的准备进度。示例报告如下所示。用户可以通过数据库名称和表名称来搜索以检查状态。

    4.7K20

    如何使用构建在 Redis 之上的 BullMQ 库在 Node.js 中实现一个消息队列。

    在这篇文章中,我们将使用建立在Redis之上的BullMQ库,在Node.js中实现一个消息队列。我们将实现两个消息队列。一个用于为特定订单添加退款任务。...在成功完成退款任务后,我们将启动通知任务,通知用户退款已完成。对于通知任务,我们将使用另一个队列。...我们使用了两个事件监听器 'completed' 和 'failed' 分别用于 refundWorker 和 notificationWorker。...在成功完成退款任务时,将通知任务添加到 notificationQueue。步骤6:Docker设置为了运行BullMQ的代码,我们需要在本地计算机上运行一个Redis服务器。...因此,我们将使用Docker。确保您的系统已安装Docker,并创建一个 docker-compose.yml 文件。

    82200

    对话Apache Hudi VP,洞悉数据湖的过去现在和未来

    Q2:您对不同的流行数据仓库(数据湖抽象)看法是什么?我看到的三个主要对象是Snowflake,BigQuery和带有Delta和Spark的Lakehouse架构。也许还会包括Redshift。...例如有一个简单的ETL作业(正在标准化货币换算或某些非常简单的原始操作),但必须对整个小费表表进行全表扫描,才能真正了解发生了什么变化,所以我们说:“好吧,流处理是如何解决这个问题的",这就是Hudi内置的两个基本特性...同样我们拥有一堆不同的非结构化数据格式进行转化将其提取到Hudi表中;也可以编写流式的增量ETL管道,仅从上游Hudi表中使用变更流,可以获得自某个时间点以来已插入或更新的所有记录。...然后他们将在几个小时内批量导入数据库,或者可以从这些数据库中进行更改捕获,但是他们不知道如何应用它们,因此他们需要对整个表进行批量合并,这会进行数据库的大量提取,并且它们将像事件的增量式提取那样进行。...具体地说我们有一个数据库核心和一组类似的服务,这些服务都可以水平扩展和轻松部署。如果您知道如何部署Spark作业和Flink作业,Hudi可以开箱即用。

    76220

    寻觅Azure上的Athena和BigQuery(一):落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异,例如Athena主要只支持外部表(使用S3作为数据源),而BigQuery同时还支持自有的存储,更接近一个完整的数据仓库...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件,放置在s3存储中,然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件: ?...我们的脚本中没有使用外部表(U-SQL中外部表仅支持SQLServer系数据库)但通过Extractors.Csv方法达到了同样的目的。...整个流程走下来,可以看到ADLA作为一个完全托管的服务,与Athena的设计理念的确是比较相近的,也能够轻松使用脚本直接针对对象存储中的数据文件进行数据分析。...从Azure Portal上来看,整套产品也有着颇高的完成度: ? ?

    2.4K20

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    由于数据是JSON格式,取消嵌套此数据的语法可能有点不熟悉。使用JSON_EXTRACT函数来获取需要的数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据的示例: ?...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...自动标记问题有助于组织和查找信息 为了展示如何创建应用程序,将引导完成创建可自动标记问题的GitHub应用程序的过程。此应用程序的所有代码(包括模型训练步骤)都位于GitHub存储库中。...在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。虽然GitHub上的官方文档展示了如何使用Ruby客户端,但还有许多其他语言的第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...即使将使用Github3.py库,了解上述身份验证步骤也很有用,因为可能希望使用请求库自己实现不支持的路由。

    3.2K10

    Node.js 小打小闹之爬虫入门

    本文我们将以爬取我的个人博客前端修仙之路已发布的博文为例,来实现一个简单的 Node.js 爬虫。...,则访问下一页,然后执行上面的第 3 步操作; 数据收集完成,进行数据保存操作。...了解完上述的流程,我们来分析一下使用 Node.js 应该如何实现上述的功能。我的博客是基于 Hexo 搭建,Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。...获取网页的 HTML 内容 想要获取网页的内容,我们可以利用 HTTP 客户端来发送 HTTP 请求,这里我们选用 request 这个库。...保存已获取的内容 在上一个环节,我们已经完成博文信息的爬取工作,在获取博文信息后,我们可以对数据进行持久化操作,比如保存到 Redis 或数据库(MongoDB、MySQL等)中,也可以把数据输出成文件

    1K20

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...这样,数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集,而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性,这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...Phalip 解释说: 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项:你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询,并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询,但让它们访问已迁移到...但是,开发人员仍然可以使用 BigQuery 支持的时间单位列分区选项和摄入时间分区选项。 感兴趣的读者,可以从 GitHub 上获取该连接器。

    35320

    为什么要用 Node.js

    2、以 I/O 为主的高并发应用,比如为客户端提供 API,读取数据库。 3、流式应用,比如客户端经常上传文件。 4、前后端分离。...并发 与客户端不同,服务端开发者非常关心的一项数据是并发数,也就是这台服务器最多能支持多少个客户端的并发请求。早年的 C10K 问题就是讨论如何利用单台服务器支持 10K 并发数。...2、Node.js 在一个线程中如何进行文件的异步 I/O? 3、Node.js 如何重复利用服务器上的多个 CPU 的处理能力?...数据流 使用数据流的好处很明显,生活中也有真实写照。举个例子,老师布置了暑假作业,如果学生每天都做一点(作业流),就可以比较轻松的完成任务。...Node.js 使用事件驱动, 非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效,非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。

    2.3K80

    如何在Ubuntu 16.04上使用Concourse CI设置持续集成管道

    介绍 Concourse CI是一个现代的,可扩展的集成系统,旨在通过可组合的声明性语法自动测试管道。 在本教程中,我们将演示如何在将新更改提交到存储库时使用Concourse自动运行项目的测试套件。...我们定义的新资源类型告诉Concourse如何使用npm-cache-resource,这是一种作为Docker镜像提供的资源,允许Concourse安装Node.js项目的依赖项并在作业之间共享它们。...Concourse使用资源定义来监视上游系统的变化,并了解在作业需要时如何下拉资源。默认情况下,Concourse每分钟检查一次每个新资源。设置了“触发器”选项的资源作业将在新版本可用时自动启动。...但是,几乎所有使用Node.js的工作都需要项目依赖项,因此如果您有可能并行完成的单独作业,单独的依赖项缓存的好处将会体现出来。...作业完成后,完整输出将可用,作业应变为绿色: 单击主页图标返回主管道屏幕。每个作业的绿色状态表示最新的提交已通过管道的所有阶段: 管道将继续监视存储库,并在提交更改时自动运行新测试。

    4.3K20

    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    作者 | Kamil Charłampowicz 译者 | 王者 策划 | Tina 使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?...而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...经过测试,我们确信 Big Query 是一个足够好的解决方案,能够满足客户的需求,让他们能够使用分析工具,可以在几秒钟内进行数据分析。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新的想法,比如减少数据库中表所占用的空间。...另一点很重要的是,所有这些都是在没有停机的情况下完成的,因此客户不会受到影响。 总 结 总的来说,我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

    3.2K20

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案:深度解析

    此外,可视化、仪表板和机器学习作业将原始数据转化为可操作的情报。...这一层的数据包括:用户在SAP应用中的活动(登录、交易、搜索)跟踪系统更改和用户操作的审计日志后台作业的性能和完成时间SAP进程执行指标(响应时间、内存使用情况)在这一层,您可以深入了解用户活动、审计日志...SAP响应时间数据库响应时间案例分析让我们举一个例子,说明这种集成如何帮助理解可能出现的问题的根本原因并迅速解决它们。...对SAP可观测性的全面方法不能忽视由销售、财务、物流、生产等活动产生的大量数据。这使得通过揭示隐藏的模式和改进机会来进行数据驱动的决策成为可能。...通过在LT复制服务器中安装的BigQuery连接器,企业可以实现SAP数据的近实时复制到BigQuery。

    17721

    「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第一部)

    使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加容易,同时改进了数据仓库。 市场上可用的ETL平台在很大程度上节省了资金和时间。其中一些是商业的、授权的工具,少数是开源的免费工具。...使用GUI模式来优化迁移设置和启动转换或同步。在命令行模式下计划运行保存的作业。 首先,DBConvert studio创建到数据库的并发连接。然后创建一个单独的作业来跟踪迁移/复制过程。...它包含迁移大型数据库的批量特性。 可以启用/禁用表、字段、索引、查询/视图等每个元素的转换。 在迁移或同步过程开始之前,可以进行数据验证。...#4) Sprinkle Sprinkle是一个端到端数据管理和分析平台,使用户能够自动完成从多个数据源收集数据、将数据转移到首选数据仓库、以及在路上构建报告的完整数据旅程。...增量转换的开箱即用:顾名思义,它意味着只对已更改/新数据应用转换。 没有数据离开客户的网络:Sprinkle提供可以在客户云内的虚拟机上运行的企业版本。

    4.2K20

    快速入门MongoDB:适合前端开发者的指南

    作为前端开发者,在学习Node.js时,你可能会接触到各种数据库技术。而在这些数据库中,MongoDB是一种非常适合初学者的NoSQL数据库。...在这篇文章中,我将从零开始,逐步教你如何安装、配置MongoDB,并通过Node.js与之交互,进行简单的增删改查操作。相信看完你就能立马学会。...这将为你提供一个直观的GUI界面,便于进行数据库的可视化操作。...用Node.js操作MongoDB现在,我们已经启动了MongoDB服务,是时候通过Node.js来操作数据库了。我们将使用mongodb官方驱动来连接和操作MongoDB。...结语通过这篇文章,你应该已经掌握了如何在Node.js中操作MongoDB。本文带你从最基础的安装配置到通过代码进行增删改查操作,并最终实现一个简单的前端页面与MongoDB交互。

    23910

    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    在过去几个月中,我们经历了以下三次大的系统版本升级,以满足不断增长的业务需求: 架构 1.0 Bigquery在 Footprint Analytics 初创阶段,我们使用 Bigquery 作为存储和查询引擎...也就是说,我们无法在 Doris 上完成我们的数据生产流程,所以我们退而求其次,让 OLAP 数据库解决我们的部分问题,作为查询引擎,提供快速且高并发的查询能力。...很遗憾的是,该方案 无法将 Bigquery 作为 Data Source替换掉,我们必须把不断地把 Bigquery 上的数据进行同步,同步程序的不稳定性给我们带来了非常多的麻烦,因为在使用存算分离的架构...4.4 升级效果性能测试报告给了我们足够的性能,我们团队使用了大概 2 个月时间来完成迁移,这个是我们升级之后的架构图: 丰富的计算引擎让我们可以应对各种计算需求; Trino 可以直接查询 Iceberg...总结自2021年8月推出以来,Footprint Analytics 团队在不到一年半的时间里完成了三次架构升级,这得益于其为加密货币用户带来最佳数据库技术优势的强烈愿望和决心,以及在实施和升级其底层基础设施和架构方面的扎实执行

    2.3K30

    用 Node.js 实现定时任务

    Node.js Cron Jobs By Examples 我曾经想要在特定时间执行特定的操作,而无需亲自运行它们。 在本文中,我们将研究如何在 Node 程序中创建和使用 Cron 作业。...让我们看看如何使用不同的时间间隔来安排任务。在上面的示例中,我们创建了一个简单的 Cron 作业,传递给 .schedule() 函数的参数为 * * * * *。...为了避免这种情况的发生,你还可以用 Cron 作业定期备份数据库中的现有数据。让我们来看看如何做到这一点。...正在运行数据库备份的服务器 用例3 - 每隔 一段时间发送一次电子邮件 你还可以用 Cron 作业以不同的时间间隔发送电子邮件,使你的用户了解企业的最新情况。...服务正在运行的Cron作业 ? 由Cron Job自动发送的电子邮件 总结 在本文中,我介绍了 Cron 作业以及如何在 Node.js 程序中使用。

    5.7K10

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...经过测试,我们确信 Big Query 是一个足够好的解决方案,能够满足客户的需求,让他们能够使用分析工具,可以在几秒钟内进行数据分析。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地对整个数据集进行分析,并验证一些新的想法,比如减少数据库中表所占用的空间。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现,几乎 90% 的数据是没有必要存在的,所以我们决定对数据进行整理。...另一点很重要的是,所有这些都是在没有停机的情况下完成的,因此客户不会受到影响。 总结 总的来说,我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

    4.7K10
    领券