用于Google Bigquery的Informatica中的SQL转换
Informatica是一家提供数据集成和管理解决方案的软件公司，其产品包括ETL（Extract, Transform, Load）工具和数据质量工具。在云计算领域，Informatica也提供了与各种云平台集成的解决方案，其中包括与Google Cloud的集成。
Google BigQuery是Google Cloud提供的一种快速、弹性且完全托管的大数据分析服务。它可以处理海量数据，并提供了强大的查询和分析功能。在使用Informatica进行数据集成和转换时，可以使用Informatica中的SQL转换来与Google BigQuery进行交互。
SQL转换是Informatica中的一种转换类型，它允许开发人员使用SQL语句来操作和转换数据。通过SQL转换，可以在Informatica中编写和执行SQL查询、更新、插入和删除操作，以及进行数据转换和聚合等操作。
优势：
- 灵活性：SQL转换允许开发人员使用标准的SQL语句来操作数据，具有较高的灵活性和易用性。
- 高性能：Google BigQuery是一种高性能的大数据分析服务，与Informatica的SQL转换结合使用可以实现快速的数据处理和分析。
- 扩展性：Google BigQuery具有弹性扩展的能力，可以处理大规模的数据集，适用于需要处理大数据量的场景。
应用场景：
- 数据集成：通过使用Informatica的SQL转换与Google BigQuery集成，可以实现不同数据源之间的数据集成和转换，将数据从不同的系统中提取、转换和加载到Google BigQuery中进行分析。
- 数据分析：利用Google BigQuery的强大查询和分析功能，结合Informatica的SQL转换，可以进行复杂的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的模式和趋势，支持业务决策和战略规划。
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更多关于Informatica的SQL转换和Google BigQuery的信息，您可以访问以下链接：
- Informatica官方网站：https://www.informatica.com/
- Google BigQuery官方网站：https://cloud.google.com/bigquery
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我有一个SQL脚本与多个删除和创建DDL(创建表作为选择*)，我想运行它们一次。我是informatica powercenter的新手，有人能提供在informatica中使用BigQuery的SQL转换过程吗？ 示例查询：- drop table if exists sellout.account_table;
CREATE TABLE sellout.account_table
AS
SELECT * FROM
sellout.account_src
WHERE
UPPER(account_name) IN ('RANDOM'); 与上面的查询类似，我在一个脚
浏览 23提问于2019-09-18得票数 0
2回答
我们正在将Informatica映射转换为。在其中一个映射中，有几个端口/列，例如A和B，它们在聚合器转换中没有被分组，也没有应用任何像sum、avg等聚合函数。根据我的组织中的高级devs，在Informatica中，我们将在聚合器之后得到这些端口/列的最后值。我的问题是，如何在BigQuery SQL中转换这种行为？因为不能使用select语句中的列，而select语句中的列不存在于Group子句中，因此我们不希望按这些列分组。为了获得列的最后值，我们在bigquery中有LAST_VALUE()解析函数，但即使这样，我们也不能在相同的select语句中使用group和解析函数。我真的很感
浏览 9提问于2022-08-28得票数 0
安装Google Cloud Bigquery模块后，如果我将模块导入到python代码中。我看到了这条警告消息。在python 3.7.3 Virtualenv中发生在我身上。
尝试重新安装GCP bigquery模块期望-在python代码中，如果我们写“从google.cloud导入bigquery ".Should不会导致任何错误或消息。
import os
import sys
import logging
from datetime import datetime
from google.cloud import bigquery
/home/informatica/.lo
浏览 9提问于2019-09-01得票数 96
我需要将Google Cloud SQL Server数据库中的数据导出到BigQuery，以便进行一些数据分析和报告。我发现推荐的方法是使用BigQuery Cloud SQL federated query，但这不支持SQL Server数据库，在Google Cloud SQL服务中只支持MySql和Postgres。 我正在寻找一种使用Google Cloud资源来做到这一点的方法，可能是批处理ETL工具或流工具。一个要求是BigQuery中的数据应该实时或接近实时地刷新。我是Google Cloud的新手。
浏览 22提问于2021-07-02得票数 2
我的工作是创建数据管道，它从各种常规数据库和CSV文件中提取数据，.It将使用pyspark进行预处理，然后将结果数据写入BigQuery表。
我已经将jar文件gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.12-0.23.1.jar复制到$SPARK_HOME/jars文件夹中，并且在创建spark对象时已经在spark.jars.packages中指定了相同的内容。
请给出一些建议，因为我能找到的所有博客都是以DataProc为例。
spark = SparkSession. \
builder. \
浏览 7提问于2021-12-15得票数 1
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2回答
我们目前正在讨论是在SQL中实现成对匹配函数来对发票参考号执行模糊匹配，还是沿着Informatica的路线走下去。
Informatica是一个很好的解决方案(我听说过)，但是我不熟悉这个软件。
有没有人对它的模糊匹配功能有什么经验，以及它比用SQL构建一些逻辑更有优势。
谢谢
浏览 5提问于2014-08-21得票数 0
1回答
我们目前有一个DBT实例，它位于我们的Google BigQuery数据仓库之上。现在，我们被要求将来自Google的一些数据合并到我们的建模中。
这样，DBT是否有可能直接与Google连接？例如，将Google配置为.yml文件中的直接外部数据源，还是让DBT可能运行某种BigQuery联邦SQL语句？
有一个名为DBT -外部表()的dbt包，但这似乎只适用于GoogleCloudStorage存储桶中的BigQuery +文件。
但是我在论坛和文档中看到的最常见也是最直接的选择是在Google上在BigQuery上创建一个外部表。然后让DBT连接到外部BigQuery表。
只是想检查一
浏览 10提问于2022-04-14得票数 0
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1回答
我最近开始使用R中的"bigrquery“包从Google获取一些数据，但是我收到的数据帧中的大多数整数列都有NAs。
谷歌自己的BigQuery仪表板中的相同SQL查询返回有效的结果。我也在python中尝试过，相同的查询也在那里返回有效的结果，因此它实际上是特定于R的(这不是授权问题)。
当我在R中调用query_exec(query,project=projectID)时，我收到了什么：
我在Google BigQuery中接收到的或者在Python中调用pd.io.gbq.read_gbq(query,projectID)的内容：
可能是什么原因？
我收到的
浏览 2提问于2016-06-03得票数 4
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1回答
我想知道为了在BigQuery DWH项目中工作，我需要学习哪些概念/主题？除了Big Query，我还需要熟悉或精通哪些编程语言(如python)？我目前的工作是作为数据引擎与ssis，informatica，power bi技能与强大的sql。请给出您宝贵的建议。
谢谢，文。
浏览 1提问于2020-06-27得票数 0
我知道通过BigQuery库将Google BigQuery表导入R是可能的。但是，是否有可能将R中创建的表/数据帧作为新表导出到Google BigQuery？
基本上，是否有相当于Python的temptable.insert_data(df)或df.to_sql()的R？
谢谢你的帮助，卡西娅
浏览 8提问于2016-08-09得票数 0
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我是Informatica云数据集成的新手。目前，我正在尝试将SSIS ETL转换为Informatica。 在转换时，我需要在Informatica数据集成中调用SQL Server存储过程，这主要是更新表中的一些数据。我尝试了很多方法，但都没有成功。 有人知道如何使用informatica云数据集成调用SQL Server存储过程吗？
浏览 21提问于2019-06-25得票数 0
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有一个复选框Use Cached Results来决定是否在BigQuery WebUI中使用缓存。我发现蟒蛇也能做到这样：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
sql = "sql script"
job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.use_query_cache = False
query_job = client.query(sql
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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我不理解BigQuery Read Session User的权限。我想知道我是否被指派了这个角色。我可以通过python查询Bigquery中的数据集吗？
我试过：
from google.cloud import bigquery
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'Path/xxx.json'
project_id = 'Project_ID'
client = bigquery.Client()
client.query(`SQL`)
Got：
For
浏览 17提问于2022-11-30得票数 0
1回答
我们需要将标签应用于下面的GCP Services
Cloud SQL , BigQuery and PubSub
Bigquery,Pubsub服务的数量将跨越多个GCP projects，跨越数千个。我们将一次将标签应用于所有资源，利用来自Python下面的PATCH方法实现APIs自动化。
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/datasets/patch
https://cloud.google.com/pubsub/docs/reference/rest/v1/projects.top
浏览 3提问于2020-09-06得票数 0
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我有一个脚本，它将以字符串变量(名为sql)的形式进行查询，并将数据从BigQuery中提取到Google电子表格中。如下所示：
var sql = "SELECT field1, field2 FROM table";
var queryResults;
try {
var queryRequest = BigQuery.newQueryRequest();
queryRequest.setQuery(sql).setTimeoutMs(100000).setUseLegacySql(false);
queryResults = BigQuery.Jobs.query(qu
浏览 0提问于2018-10-11得票数 1
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我已经为我的bigquery项目创建了一个client id和client secret，但是我不知道如何使用它们来成功地将数据从pyspark脚本保存到bigquery表中。下面的python代码将导致以下错误。是否有一种方法可以使用上的保存选项连接到BigQuery？
代码
df.write \
.format("bigquery") \
.option("client_id", "<MY_CLIENT_ID>") \
.option("client_secret", "<MY_CLIEN
浏览 6提问于2019-12-06得票数 4
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1回答
我正在尝试从BigQuery中获取数据。当我获取小数据时，一切都很好，但是当我尝试获取大数据时，它将永远持续。有有效的方法吗？
到目前为止，我使用的是：
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'cred.json'
import google.auth
from google.cloud import bigquery
%load_ext google.cloud.bigquery
import google.datalab.bigquery as bq
from google.cl
浏览 3提问于2020-01-15得票数 2
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当我试图使用spark连接器写入BigQuery时，我得到了这个错误。应用程序是从hadoop集群(而不是dataproc)运行的。
从元数据服务器获取访问令牌时出错: com.google.cloud.hadoop.repackaged.gcs.com.google.cloud.hadoop.util.CredentialFactory.getCredentialFromMetadataServiceAccount(CredentialFactory.java:236) at com.google.cloud.hadoop.repackaged.gcs.com.google.cloud.ha
浏览 16提问于2021-04-13得票数 0
几年来，我一直在使用机顶盒开发星火工作，我们的团队最近搬到了Google平台，允许我们利用BigQuery等的力量。
问题是，我现在经常发现自己在SQL中编写的处理步骤比用PySpark编写的要多，因为它是：
较容易推理(较少冗长)
易于维护(SQL /python代码)
如果需要，可以在GUI上轻松地运行它。
快速运行，而不必真正考虑分区、缓存等.
最后，我只在我有一些不能用SQL来表达的事情时才使用Spark。
为了明确起见，我的工作流程通常如下：
预处理(以前在Spark中，现在在SQL中)
特性工程(以前在Spark中，现在主要是中的)
机器学习模型
浏览 2提问于2019-05-07得票数 18
当我在本地运行Spark Scala代码时，我得到了以下错误： Exception in thread "main" com.google.cloud.spark.bigquery.repackaged.com.google.api.gax.rpc.InternalException: com.google.cloud.spark.bigquery.repackaged.io.grpc.StatusRuntimeException: INTERNAL: request failed: internal error
at com.google.cloud.spark.b
浏览 16提问于2020-04-08得票数 1
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我已经构建了一个Django WebApp。它有一个sql数据库。我想分析这些数据，并使用Kaggle等在线平台Jupyter notebook分享分析结果。
我已经部署到Google App Engine作为一个SQL实例，但是我不知道如何在Kaggle中查看这个SQL实例表。有一个选项可以在Kaggle中查看BigQuery数据库，但我不知道如何将数据从我的SQL实例获取到BigQuery。
浏览 16提问于2019-07-26得票数 0
我正在使用Bigquery解释器在zeppelin上运行Bigquery查询，查询是在一个表上运行的，该表的字段类型为时间戳。
行为: 1.在google控制台上执行查询时，时间戳字段被视为日期，这是有效的默认行为，因为它是可读的。对于任何SQL数据库也是如此。2.当使用bigquery解释器在zeppelin上执行相同的查询时，时间戳字段将呈现为长类型。然而，在zeppelin上，当使用JDBC解释器执行查询时，TI
我们期望时间戳列在执行select查询时被呈现为date。
当我在zeppelin源文件中添加BigQueryInterpreter.java日志时，字段值被打印为长类型，即很
浏览 1提问于2017-12-14得票数 0
我正在尝试将一串BigQuery SQL命令链接到一个ETL管道中，其中一些输出和输入将被加盖时间戳。
from datetime import timedelta
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
DAG_NAME = 'foo'
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_p
浏览 1提问于2018-07-12得票数 2
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有人对NiFi和Informatica做过比较吗？
我没有使用Informatica工具的经验，但据我理解，它是一个ETL工具，如果用例涉及大量转换，可以使用它。
NiFi可以用于在接收数据的同时很少进行转换的情况。
我们的企业有很多数据摄取用例(到Hadoop)，其中大多数(或全部)调用非常小的转换。所以我们更喜欢NiFi而不是informatica。
许可成本是NiFi相对于Informatica的唯一优势吗？这两种工具提供的连接器(或处理器)怎么办？
Informatica是否使您能够完成使用NiFi可以完成的任务？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
下面是我的main.tf文件中的代码
resource "google_bigquery_data_transfer_config" "config_queries" {
for_each = fileset("${path.module}/scheduled_queries", "*.sql")
depends_on = [google_bigquery_table.tables]
data_source_id = "scheduled_queries"
location=var.loca
浏览 6提问于2021-11-16得票数 1
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我正在尝试从用户管理的朱庇特笔记本实例中读取一些BigQuery数据(ID：my-project.mydatabase.mytable原始名称受保护)，在工作台中。我尝试的是中的灵感，更具体地说，代码是(请阅读一些关于代码本身的附加注释)：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType, ArrayType, StringType
from google.cloud import bigquery
浏览 15提问于2022-08-09得票数 1
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我正在将SQL Server表作为源导入到Informatica中。SQL Server表中列的数据类型之一是DATE。
当我导入它时，它在Informatica中显示为nvarchar。
有人能帮我理解一下吗？
浏览 6提问于2014-08-02得票数 1
我正在用getQueryResults从bigquery作业中检索一个列表，(在我看来)，向JSON的转换似乎失败了。我已经找到了，并尝试了如下注释：
@JsonAutoDetect(fieldVisibility = Visibility.ANY)
虽然没有成功。
这里是代码的一个片段：
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.google.a
浏览 2提问于2016-10-08得票数 0
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我正在尝试将所有csv.gz文件从加载到google。做这件事最好的方法是什么？
我试着使用pyspark读取csv.gz文件(因为我需要对这些文件执行一些数据清理)，但是我意识到pyspark不支持直接从url读取文件。将csv.gz文件的已清理版本加载到BigQuery中是否有意义，还是应该将原始的原始csv.gz文件转储到BigQuery中，并在BigQuery本身中执行清洗过程？
我正在阅读“谷歌BigQuery:最终指南”一书，它建议在上加载数据。我是否需要将每个csv.gz文件加载到中，还是有更简单的方法来做到这一点？
谢谢你的帮忙!
浏览 8提问于2022-11-12得票数 0
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我想自动将数据从外部PostgreSQL数据库传输到我的GCP帐户中的Google Cloud Platform BigQuery数据库。到目前为止，我已经看到可以使用EXTERNAL_QUERY()函数查询外部数据库(MySQL或PostgreSQL)，例如：https://cloud.google.com/bigquery/docs/cloud-sql-federated-queries ? 但要实现这一点，数据库必须位于GCP Cloud SQL中。我试图查看从外部PostgreSQL流到Cloud SQL PostgreSQL数据库有哪些选项，但我只能找到有关以一次性副本复制
浏览 26提问于2021-04-01得票数 2
1回答
我以前使用terraform中的以下脚本在bigquery中创建了一个表
resource "google_bigquery_dataset" "my-dataset" {
dataset_id = "datasetname"
description = "description"
}
resource "google_bigquery_table" "mytable" {
dataset_id = google_bigquery_dataset.my-dataset.dataset
浏览 5提问于2020-04-03得票数 0
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我们如何从Google BigQuery导入大型数据集到R？
我尝试使用BigQuery包并尝试导入。我能够成功地导入较小的数据集，但不能导入大型的数据集。
sql <- "SELECT * FROM Table name"
todo_copies <- query_exec(sql, project = 'data-warehouse', dataset = 'name', useLegacySql = FALSE)
字节处理错误:请求的资源太大，无法返回responseTooLarge
浏览 5提问于2019-05-30得票数 1
我正在研究如何使用GCP，特别是大数据和分析函数，我不太确定它们的功能。我做了一些映射来理解这些组件。你能帮我查一下我的理解吗？
云Pub/Sub: Apache Kafka
云Dataproc: Apache，火花
GCS: HDFS兼容
云数据流: Apache束，Flink
数据存储: MongoDB
BigQuery: Teradata
BigTable: HBase
内存: Redis
云SQL: MySQL，PostgreSQL
云编写器: Informatica
云数据工作室: Tableau
云Datalab:木星笔记本
浏览 3提问于2019-02-10得票数 0
我正在尝试使用木星笔记本中的Apache存储连接器从大型查询表中提取数据。我需要提取这些数据并使用一些分区写入gcs桶中。我在GCP中创建了一个data集群，并在其中运行了木星笔记本。下面是我的代码
在scala版本的基础上，我使用了下面列出的火花-bigquery-连接器jar的正确版本。
Scala版本2.11 - 'gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar'.
Scala版本2.12 - 'gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar'
浏览 18提问于2021-12-16得票数 1
3回答
SQL Server 2008中的输入表格式：
*Name* *Department*
1) abcd IT
2) abcd CTECH
3) abcd MECH
4) uvw
浏览 1提问于2013-05-09得票数 0
3回答
我正在尝试将以下Informatica代码转换为等效的SQL脚本。我有点卡住了，因为我不熟悉Informatica，希望能得到任何帮助。
原始informatica代码如下：
LTRIM(RTRIM(SUBSTR(COV_REINS_CONCAT_BK,11, INSTR(COV_REINS_CONCAT_BK, '|',1,3)-INSTR(COV_REINS_CONCAT_BK, '|',1,2)-1 ))) || 'C'
浏览 0提问于2015-10-27得票数 0
如何使用Informatica排除两个平面文件中匹配的行？
我有一个平面文件(源文件)，其中的数据看起来像这样(通常数据要多得多)：
1,2,3
4,5,6
第二个平面文件(源文件)如下所示：
1,2,3
我希望result (target)是一个平面文件，如下所示：
4,5,6
我知道在SQL中有一个EXCLUDE (与INTERSECT相反)可以完成这项工作。但我使用的都是平面文件和Informatica。
我是Informatica的新手。我只做了大约一个月。所以这可能是相当明显的。如果你能告诉我你会用什么变换，那就太好了。
浏览 3提问于2011-03-09得票数 2
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我正在尝试使用python下载如下:从google.cloud导入的bigquery
client = bigquery.Client()
SQL_QUERY = """
SELECT *
FROM TABLE
"""
df = client.query(SQL_QUERY).to_dataframe()
我在回溯中得到以下错误。看起来，首先将表转换为JSON格式，然后转储到CSV。
converter = _CELLDATA_FROM_JSON[field.field_type]
KeyError: 'NUMERIC'
浏览 6提问于2021-02-19得票数 0
我刚接触Google SQL，所以我才刚刚开始学习BigQuery。我使用字符串函数得到这个错误(打开了标准SQL )。我猜这个函数不适用于标准SQL，我该如何更改它？
SELECT STRing(visitor_id) as id
No matching signature for function STRING for argument types: INT64. Supported signature: STRING(TIMESTAMP, [STRING]) at [28:10]
浏览 6提问于2020-07-31得票数 0
回答已采纳
1回答
由于缺乏使用Informatica组件的经验，特别是SQL转换，我所面临的任务还没有实现。那么，在PowerCenter中实现这种子查询的最佳方法是什么：
SELECT
A.ID,
NVL2(A.SACHKONTO, B.KLAMMER, A.ID) AS KLAMMER
FROM
Table1 A,
(SELECT
A.ID AS KLAMMER,
B.ID
FROM
(SELECT
ID,
ID AS VON_ID,
LEAD(ID,1) OVER (ORDER BY ID) - 1 A
浏览 2提问于2017-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个spark作业，正在将数据加载到dataproc集群中运行的BigQuery.The spark作业中。这是代码片段 df.write
.format("bigquery")
.mode(writeMode)
.option("table",tabName)
.save() 我已经在spark-submit命令的--jars参数中指定了spark bigquery依赖jar (spark-bigquery-with-dependencies_2.12-0.19.1.jar ) 当我运行代码时，我得到了以下
浏览 145提问于2021-08-02得票数 2
回答已采纳
我正在尝试从AWS集群中将星火数据存储到BigQuery表中。我正在使用来完成这个任务。我已经从命令行将gcloud凭据服务json文件编码为Base64，并且只是粘贴用于credentials选项的字符串。但是，这不起作用，并导致下面的编码错误。我知道我的json文件是正确的，因为我在本地运行脚本时使用它。是什么引起了这个问题？
GCLOUD服务凭证JSON文件结构
{
"type": "service_account",
"project_id": "<MY_PROJECT_NAME>",
"p
浏览 5提问于2019-12-10得票数 3
回答已采纳
我正在处理datalab，但是当我试图查询bigquery中的表时，会得到以下错误：
异常:无效:读取表时出错：.错误消息:读取电子表格失败。错误:没有找到带有Google作用域的OAuth令牌。
这种情况只发生在与google驱动器表链接的表中。
现在，在gcp中启用google驱动器应用程序。
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
sql = """
SELECT * FROM `proyect-xxxx.set_xxx.table_x` LIMIT 1000
"&
浏览 1提问于2019-04-19得票数 0
我试着用下面的方法读取GBQ表，
from pyspark.sql.functions import col, current_timestamp
def analyze(spark, config, query = None):
df = spark.read \
.format("bigquery") \
.load("projectName.dataset.tablename")
resultDf = df \
.filter(col('colName')=='
浏览 7提问于2022-06-07得票数 3
1回答
我有以下informatica编码，但是，我很难将其转换为等效的SQL编码。我希望有人能提供一些帮助。
informatica编码如下：
'CLASS'||'|'||in_inputfile_name||'|'||REPLACECHR(0, in_cust_number, 'Z' , '' )||'|'||in_order_number
浏览 0提问于2015-10-24得票数 0
在BigQuery中，哪个元数据表(Information_Schema)具有表名、列和“列注释”？
Informatica连接到GCP大查询，在Informatica“目标映射”中，我们选择了创建后端表并加载数据的选项，它是成功的，但是目标表没有用table列的注释进行更新，而且我们没有找到使用informatica工具获取列注释的选项。源系统100+表有200到400个列，每个列都有列注释，但是informatica工具没有作为源表列注释的特性(这个列注释功能不可用)。
寻找一种可能的方法来更新所有表列的注释的元数据GCP表，但不要用列注释更改表。
请告诉我是否有一个Information
浏览 7提问于2022-05-11得票数 0
我已经在bigquery中创建了一个模式和一个表，同时在GCP VM中配置jupyter notebook中访问该表的sql结果时，得到了"Request had authentication scopes“。 import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
sql = """ SELECT * FROM odsdata.food_data """
df = client.query(sql).to_dataframe(
浏览 11提问于2020-01-29得票数 0
我在我的BigQuery中保存了一个Saved。我想在这个视图上运行SQL查询。我们可以对表运行SQL查询，如下所示：
%%bq query
SELECT *
FROM tablename
WHERE condition
但是在运行相同的视图时，我得到了错误：
%%bq query
SELECT * FROM viewname
错误：
invalidQuery:不能在标准SQL查询中引用旧的SQL视图。
或
import google.datalab.bigquery as bq
c = bq.View.query(sql='SELECT * From viewname
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
回答已采纳
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
import google.auth
# from google.cloud import bigquery
# Create credentials with Drive & BigQuery API scopes
# Both APIs must be enabled for your project before running this code
credentials, project = google.auth.default(scopes=[
'
浏览 105提问于2019-07-09得票数 6
回答已采纳
我需要将我的两个表从Google Cloud SQL迁移到Google Bigquery。
该数据的大小约为1TB，并包含约5个月的股市节拍数据。
我从文档中了解到，我可以将数据导出为CSV并将其加载到Bigquery中。我希望按照最佳实践中的建议，在Google Bigquery中进行日期分区。此外，我希望在每个日期的数据迁移后做一个健壮的验证，以确保数据在传输过程中不会被破坏。
我的问题是，我如何编写代码来在每个循环中执行此循环：
从谷歌云导出SQL加载到谷歌BigQuery测试数据在transfer中未损坏
浏览 1提问于2018-01-30得票数 4
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