我试图深入研究BigQuery架构，但被我收集的关于BigQuery架构的信息弄得相当困惑。描述的是，执行引擎Dremel将数据从BigQuery文件系统巨人加载到Dremel的叶子节点的本地存储中，并从那里进行处理。为什么需要将数据重新存储在本地存
浏览 16提问于2020-07-09得票数 0
回答已采纳
2回答
我们正在开发处理日志数据的项目。我的想法是
请注意。对于python脚本，我们正在考虑是在google应用程序引擎上运行还是在google计算引擎
浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
回答已采纳
BigQuery有自己的存储系统，与完全分离。
我的问题是:为什么BQ不像Hadoop那样直接处理存储在GCS上的数据？这种设计的好处和必要性是什么？
浏览 1提问于2019-01-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我在Google云存储中有大量json文件，我想将这些文件加载到Bigquery中。平均文件大小为5MB，未压缩。问题是它们不是新分隔的行，所以我不能像bigquery那样加载它们。我是否应该使用Google函数或数据准备，或者只是旋转一个服务器，让它下载该文件，重新格式化它并将其上传回云存储，然后上传到Bigquery？
浏览 0提问于2018-12-05得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个应用程序，从API发送数据给我。数据是半结构化的(json数据) 我想把这个数据发送到Google Big Query，以便储存所有的信息。 但是，我不知道如何才能正确地做到这一点。到目前为止，我已经在自己的服务器上使用Node通过POST请求获取数据。 你能帮帮我吗？特纳克。
浏览 17提问于2019-10-15得票数 0
我正在使用RStudio对存储在BigQuery中的大型数据集运行分析。该数据集是私有的，来自一家大型零售商，该零售商通过BigQuery与我共享了该数据集，以运行所需的分析。我使用bigrquery库将R连接到BigQuery，但是找不到以下两个问题的答案：
1)当我使用R运行分析时(例如，首先使用SELECT获取数据并将其存储在R中的数据框中)，然后数据是否以某种方式存
浏览 0提问于2018-08-10得票数 0
需要从oracle数据库中提取数据并存储在Google云平台中。数据大小约为10 TB。有没有可能通过Spark？数据必须每月传输一次。在GCP中存储和处理的数据如下：
Oracle数据库到云存储(不必做CSV导出)，然后它将是干净的，并准备在Dataprep中，这将通过数据流进一步处理，最后它将被存储在Big Query下(从大查询数据
浏览 2提问于2019-11-17得票数 0
这个设备有自己的接口来读取生成的数据，我有它用来做这件事的代码。我需要帮助使用代码获取生成的数据，并将其发送到云上。我是一个初学者，我不知道如何去解决这个问题，所以任何类型的方向都将非常感谢。下面是用于获取数据并将其打印到HTML表上的代码。
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
我目前正在编写一个软件，用于导出大量的BigQuery数据，并将查询的结果本地存储为CSV文件。我使用Python 3和google提供的客户端。我做了配置和身份验证，但问题是，我无法在本地存储数据。每次执行时，我都会得到以下错误消息
这是我的职务配置
浏览 5提问于2015-07-27得票数 21
回答已采纳
我正在编写一个小型云函数python脚本来重写来自存储的csv文件(跳过一些列)，并将其发送到BigQuery。我的脚本的BigQuery部分如下所示： job_config.skip_leading_rows = 1 uri = "gs://url.appspot.com/fi
浏览 0提问于2019-12-16得票数 0
回答已采纳
机器学习模型:基于Tensorflow (版本1.9)和Python版本3.6数据输出:到Bigquery
该模型从Google读取输入数据，输出预测必须用Google编写。有一些数据准备脚本必须在运行模型预测之前运行。因此，在这种方法中，我必须拆分一个VM，以执行
浏览 1提问于2018-10-03得票数 2
我每天都需要加载到BigQuery的分区表中，在s3中创建了(2 TB)大小为20k的文件。文件每5分钟滚动一次。
将数据传输到BigQuery的最经济高效的方法是什么？我正在寻找在亚马逊网络服务s3到GCP网络出口和实际数据加载的成本优化。
浏览 1提问于2019-12-19得票数 0
我在BigQuery中有一个大表(假设每天插入2000万行)。我希望有大约2000万行数据，在python/大熊猫/dask中有大约50列的数据来做一些分析。我尝试过使用bqclient、panda和bq存储API方法，但在python中拥有500万行需要30分钟。还有其他办法吗？甚至有任何谷歌服务可以做类似的工作？
浏览 2提问于2019-03-06得票数 6
回答已采纳
所以，我第一次尝试在我的一个项目中使用Google BigQuery，我有点困惑。这些文档并没有多大帮助，从谷歌的博客判断，所有的谷歌员工似乎都因为当前的流行病而离开了公司。我已经有几个.csv文件，其中包含表的未标记的数字数据上传到Google存储，在他们的澳大利亚服务器。我想要做的是使用BigQuery来执行k均值聚类和分析它们上的变量之间的相关性。但是，我在试图将数据传输到BigQuery时遇到了问题。我试着使用“数据<
浏览 0提问于2020-04-10得票数 1
3回答
虽然BQ确实有一个CSV加载器，但我拥有的CSV文件是非常非标准的，如果不对其进行格式化，最终无法正确加载到BQ。通常，我会将csv文件下载到服务器上进行“处理”，并将其直接保存到BQ或保存到BQ可以轻松摄取的avro文件。但是，文件非常大，如果不编写大量代码来优化/流式处理，我很可能(也很可能)没有存储/内存来进行批处理。 这是使用Cloud Dataflow的好用例吗？有没有什么教程可以将GCS中的"X“格式的文件导入BQ？任何教程指针
浏览 123提问于2019-01-09得票数 1
回答已采纳
我是GCP新手，我想为我的项目创建一个数据流。长话短说，我的设备将数据发送到发布/订阅，然后，我想使用ML模型进行预测，然后将所有这些预测输出到BigQuery和实时firebase数据库。我找到了这个(我看过流+微批处理，但没有实现它)和这个，但我真的不知道如何运行它，如果有人能帮我一把，我将非常感激。
用云函数实现所有这些功能会更容易吗？
浏览 2提问于2019-11-26得票数 0
downloadGbqToCsv(self,table_name,csv):
bigquery= discovery.build('bigquery', 'v2', credentials=credentials)
'sourceTableresult = bigquery.jobs().in
浏览 1提问于2016-03-28得票数 1
有一个GAE数据存储类型，其中有几个100‘2000个对象。我想做几个相关的查询(涉及计数查询)。大型查询似乎非常适合做这件事。
目前是否有使用大查询查询实时AppEngine数据存储区的简单方法？
浏览 0提问于2012-06-10得票数 15
回答已采纳
快速扫描
SELECT * FROM table WHEREcountry="US"
谓词下推将获取country='US'并在本机源上对其进行评估，而如果我们没有谓词下推(在本例中)，它将涉及运行SELECT * FROM table --将所有数据复制到处理服务器谓词下推和行筛选计算似乎是一回事，但其中之一可能意味着
浏览 5提问于2022-07-02得票数 0
为了使用Tensorflow进行机器学习，我尝试了两种方法，在Google中将大约5000万行( 18GB )的大表导入到BigQuery中。allowLargeResult': True}})
有什么想法吗？
谢谢
浏览 1提问于2017-07-02得票数 3
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
实时音视频
腾讯云开发者
