尝试使用Python将数据写入bigquery时出现''configure_mtls_channel‘错误
在使用Python将数据写入BigQuery时出现"configure_mtls_channel"错误是由于未正确配置MTLS（Mutual Transport Layer Security）通道导致的。MTLS是一种双向认证的安全通信协议，用于确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
要解决这个错误，可以按照以下步骤进行操作：
- 确保你已经安装了Google Cloud SDK，并且已经正确配置了认证信息。你可以通过运行以下命令来验证：
- 确保你已经安装了Google Cloud SDK，并且已经正确配置了认证信息。你可以通过运行以下命令来验证：
- 如果没有正确配置认证信息，可以使用以下命令进行配置：
- 如果没有正确配置认证信息，可以使用以下命令进行配置：
- 确保你已经安装了Google Cloud BigQuery的Python客户端库。你可以使用以下命令进行安装：
- 确保你已经安装了Google Cloud BigQuery的Python客户端库。你可以使用以下命令进行安装：
- 在你的Python代码中，确保你已经正确设置了BigQuery的认证凭据。你可以使用以下代码片段来设置认证凭据：
- 在你的Python代码中，确保你已经正确设置了BigQuery的认证凭据。你可以使用以下代码片段来设置认证凭据：
- 在上面的代码中，将
path/to/service_account.json替换为你的服务账号的JSON文件路径。 - 如果你的网络环境需要使用代理服务器进行访问，你需要在代码中设置代理。你可以使用以下代码片段来设置代理：
- 如果你的网络环境需要使用代理服务器进行访问，你需要在代码中设置代理。你可以使用以下代码片段来设置代理：
- 在上面的代码中，将
your_proxy_server和proxy_port替换为你的代理服务器地址和端口。 - 最后，确保你的代码中没有其他语法错误或逻辑错误。你可以参考Google Cloud BigQuery的官方文档和示例代码来了解更多关于使用Python写入数据到BigQuery的详细信息。
总结起来，解决"configure_mtls_channel"错误的关键是正确配置BigQuery的认证凭据和代理设置。通过以上步骤，你应该能够成功将数据写入BigQuery。如果你需要更多关于BigQuery的信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
- 腾讯云产品：云数据库 BigQuery
- 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/bigquery
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我正在尝试将数据帧写入bigquery表。我已经使用所需的参数设置了sparkSession。然而，在写的时候，我得到了一个错误：
<code>A0</code>
代码如下：
<code>A1</code>
如果从代码中删除write，我不会得到任何错误，所以错误是在尝试编写时出现的，并且可能与使用bigquery操作的auxiliar存储桶相关
浏览 17提问于2020-11-14得票数 1
我看到以下错误:加载操作中出现BigQuery错误:令牌无效-令牌无效：
Stateless token expired
当我尝试上传一个大的纯文本(或gzip)(约9000万条记录)文件时
下面是我尝试上传数据时使用的命令：
~/bigquery-2.0.6]$ python bq.py load --skip_leading_rows 7 -F"\t“conn_logs.conn /scratch/CON.LOG/scratch/CON.schema
如果我尝试较小的文件，数据加载就很好。
您知道这是什么原因造成的吗?我如何续订令牌以使其不过期？
谢谢,
浏览 0提问于2012-07-03得票数 0
1回答
我正在尝试将数据从BigQuery加载到Redis中，在查看了过去3天的文档之后，我转向了它，因为我没有发现任何具体的数据。那么，从BigQuery到Redis加载多个查询的结果(每个查询大约有几百条记录)的好方法是什么？是否有任何代码示例，至少说明了如何将结果集转换为适合加载到Redis中的键值对？我想使用Python来实现这个管道。请帮帮忙。谢谢!
编辑：我们有一些数据集我们想要推到，所以当用户运行一个查询时，它运行的是Redis，而不是BigQuery。我有一个片段，它将数据从查询中提取到Python中的数据帧中。我一直无法找到加载这些数据的代码片段，甚至无法将其转换为键值对，以供使用到
浏览 0提问于2018-01-24得票数 3
我正在尝试将json数组加载到bigquery表中。数据结构如下：
[{"image":"testimage1","component":"component1"},{"image":"testimage2","component":"component2"}]
每个json记录对应于BigQuery中的一行。BigQuery中的列是: image和component。当我试图摄取数据时，它会失败，并出现解析错误。如果我试图将结构更改为这个，它就能工作。
{"
浏览 1提问于2022-02-24得票数 0
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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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2回答
我正在执行Mysql到bigquery的数据迁移，使用jdbc到数据流中的bigquery模板。 但在mysql上执行"select * from teable1“命令时，由于某种原因，我也想将选中的数据插入到同一数据库中的另一个表中。 如何在数据流模板中同时执行select和insert查询？在两个查询之间使用分号时出现错误。
浏览 46提问于2020-11-11得票数 0
我正在使用Apache和Dataflow开发一个使用Python的ETL，并使用BigQuery作为数据库/数据仓库。
ETL基本上执行一些处理，然后更新已经在BigQuery中的数据。由于Apache中没有更新转换，所以我不得不使用BigQuery SDK并编写自己的更新查询，并将其映射到每一行。
当按顺序执行查询时，查询工作正常，但是当我使用多个工作人员时，我会得到以下错误：
{'reason': 'invalidQuery', 'message': 'Could not serialize access to table my_ta
浏览 15提问于2022-09-13得票数 2
我想使用BigQuery的预览/标题特性来免费查看表的示例数据，如所述，为此，我尝试使用列出的中列出的python api
from google.cloud import bigquery
# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()
# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to browse data rows.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name&#
浏览 0提问于2021-06-15得票数 0
2回答
我正在尝试用Dataflow创建一个流管道，它从PubSub主题中读取消息，最终将它们写入BigQuery表中。我不想使用任何数据流模板。
目前，我只想在从Google实例执行的Python3脚本中创建一个管道，以执行来自Pubsub的每条消息的加载和转换过程(解析其中包含的记录并添加一个新字段)，最终将结果写入BigQuery表。
简化后，我的代码将是：
#!/usr/bin/env python
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from google.cloud import pubsub_v
浏览 0提问于2019-11-14得票数 3
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我正在运行查看BigQuery的工作流，以查看依赖工作流的输出是否已成功运行。问题是，有时输出是空的，但我仍然希望创建表/分区，即使它不包含任何数据。
以前，当我为我的表(table_YYYYMMDD)使用切分时，这很好，因为当没有数据时，表仍然被创建，这将表明工作流成功运行。现在，当我使用一个分区表时，数据流不会生成一个空分区。
当我使用python BigQuery库并上传一个空文件时，这将创建一个空分区。
我希望我可以设置一些参数来直接解决数据流中的这个问题。
有什么建议吗？我现在的WriteToBigQuery步骤是这样的：
# Write to BigQuery.
浏览 9提问于2022-08-31得票数 0
解决了:正如Felipe在评论中所建议的那样，正在使用EU作为数据位置。流在BigQuery的欧盟数据中心是不可用的，因此我不得不将我的数据迁移到美国数据中心，之后一切都按预期进行了工作。
我的问题：我正在尝试使用Google (python )将数据推送到BigQuery。在实际插入发生之前，一切看起来都很好，之后我会得到一个HTTP 501错误。谷歌的错误代码表告诉我“联系支持”。
错误响应：
HttpError: https://www.googleapis.com/bigquery/v2/projects/[PROJECT]/datasets/[DATASET]/tables/[TA
浏览 4提问于2015-08-24得票数 4
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2回答
我找不到使用Tensorflow将数据写入BigQuery的示例。到目前为止我得到了以下信息，
import tensorflow as tf
from google.protobuf import json_format
from tensorflow.contrib.cloud.python.ops.bigquery_reader_ops import BigQueryReader
PROJECT=...
DATASET=...
TABLE=...
TIME=0
NUM_PARTITIONS=5
graph = tf.Graph()
sess = tf.Session(graph
浏览 5提问于2017-04-28得票数 0
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1回答
我创建了一个脚本来导出来自Firebase配置的BigQuery数据。手动脚本运行良好，但是当我试图在python中创建它时，我会得到错误。
这是我根据我在手工创建的一个中看到的信任所做的尝试
from google.cloud import bigquery_datatransfer
transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient(credentials=credentials)
project_id = 'my_project_id'
dataset_id = 'analytic
浏览 1提问于2022-01-14得票数 0
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我正在把一个表格从BigQuery读到Spark。该表具有以下列: id(int)、string1(字符串)、string2(字符串)、string3(字符串)、date(日期)、timestamp(int)。现在，我想将结果数据帧中的行根据id写到BigQuery中的不同表中。例如，有700行id为1的行，我想创建一个表project.dataset.id1，并将这700行(所有列)都写到该表中，然后所有id为2的行都应该写到一个表project.dataset.id2中，依此类推。
如果我正在写文本文件，我将使用write.partitionBy('id')，当我写到Big
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
我正在尝试导入一个python包，但是我不断地得到一个错误；
from google.cloud import bigquery
运行后出现的错误如下所示；
‘`ImportError回溯(最近一次调用)在1#导入python包中->2从google.cloud导入bigquery
ImportError:无法从“google.cloud”(未知位置)导入名称“bigquery”
“”背后的原因是什么呢？请帮帮忙。
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
我已经安装了一个firebase扩展“collection to bigquery”来将我的firebase集合中的数据导出到BigQuery表中。我在一个小时前安装了这个扩展，但在BigQuery中仍然看不到任何数据。我刚接触FireBase，所以有人能告诉我数据最终开始出现在BigQuery中通常需要多长时间吗？
谢谢!
浏览 7提问于2021-01-21得票数 0
{“数字”：“1234123”}我使用python中的bigquery.LoadJobConfig将这些数据分配给我的Bigquery表。bigquery表中数字列的类型是string。当我执行load操作时，它将bigquery表中的数据类型转换为整数。我怎么才能解决这个问题？我加载的文件类型: json。
job_config = bigquery.LoadJobConfig(
create_disposition=bigquery.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
write_disposition=bigquery.WriteDisposition
浏览 4提问于2022-11-21得票数 0
2回答
在中使用时
、、
在用python测试和开发了一些Google模板几天之后，我想问自己，使用BigQuery是否适合我们的项目。
为什么这么想？
BigQuery专注于联机分析处理(OLAP)，因此将BigQuery视为联机事务处理()可能不是最好的选择。
即使知道了这一点，我还是决定使用BQ，因为它与Google具有更好的兼容性。
在开发了的模板的第一个版本并尝试使用一些数据之后，这个方法工作得很好。使用流或批处理执行这个管道，我没有任何特殊的问题。
当我尝试像OLTP一样使用BQ时，问题就开始了。这里我发现了一些问题，因为我的用例:在某些情况下，我不能使用批量更新，我必须使用单行突变，
浏览 0提问于2018-12-05得票数 1
问题中的错误： AttributeError: 'function' object has no attribute 'tableId' 有问题的代码： def get_table_spec(row: Dict[str, str]):
data = json.loads(opts.data.get())
network = data['network']
gco = opts.view_as(GoogleCloudOptions)
project = gco.project
return f'{
浏览 8提问于2019-10-17得票数 1
我正在尝试从云存储中读取数据，并将数据写入BigQuery表。使用Pandas库读取GCS中的数据，并使用client.load_table_from_dataframe方法写入数据。我在Google cloud composer中以python操作符的身份执行此代码。当我执行代码时，出现了下面的错误。 [2020-06-23 17:09:36,119] {taskinstance.py:1059} ERROR - 'str' object has no attribute 'to_api_repr'@-@{"workflow": "D
浏览 14提问于2020-06-24得票数 0
回答已采纳
我正在尝试编写一个数据流作业，它需要处理存储中的日志并将它们写入不同的BigQuery表中。要使用哪些输出表取决于日志中的记录。因此，我对日志进行了一些处理，并根据日志中的值生成了一个键。在此之后，我将日志分组在密钥上。我需要将分组在同一个键上的所有日志写入到一个表中。
我正在尝试使用带有可调用的beam.io.gcp.bigquery.WriteToBigQuery模块作为表参数，如中所述
我想使用一个日期分区表，因为这样可以很容易地在不同的分区上进行write_truncate。
现在我遇到了两个主要问题：
CREATE_IF_NEEDED给出了一个错误，因为它必须创建一个分区表。我可
浏览 2提问于2019-07-09得票数 0
1回答
我目前正在尝试将(Python3.x)写入Google。该表有一个带有dtype对象的列，该列包含一个字符串值数组。
I的目标是创建一个BQ表，该表维护嵌套的表结构，如下所示：和以下模式：
我使用库，因为它允许df转换为每个文档支持嵌套数组值的Parquet格式：
所用代码：
client = bigquery.Client()
table_id = 'dataset.table'
job_config = bigquery.LoadJobConfig(
schema = [
bigquery.SchemaField('route_i
浏览 3提问于2020-03-06得票数 6
我创建了一个google流作业，从PubSub读取并插入到BigQuery中。我使用JSON将STREAMING_INSERT数据插入到BiqQuery表中。我正面临插入问题，说明请求的大小超过了10 Mb的允许限制。数据流错误如下所示。根据我的理解，每个记录的大小是1-2Mb，根据我的理解，数据流作业将流数据插入到微批处理中，这导致了这一错误。
你能不能给我一些解决办法。
来自worker的错误消息: java.lang.RuntimeException:我们观察到一行大小为24625273字节。BigQuery支持高达10 is的请求大小，这一行太大了。您可以更改重试策略，以取消阻塞该管
浏览 6提问于2022-10-13得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用python 3和google bigquery构建一个带有以下docker文件的对接程序：
FROM python:3.10-alpine
RUN pip3 install google-cloud-bigquery
WORKDIR /home
COPY *.py /home/
ENTRYPOINT ["python3", "-u", "myscript.py"]
但是在pip3 install google-cloud-bigquery上出现错误(在这里太长了)。
在蟒蛇-高山上安装它缺少什么？
浏览 13提问于2022-07-11得票数 0
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我在bigquery中有一个巨大的数据集，有5000万行和57列。我想做很多过滤/转换/清理，而不是使用sql。我尝试使用dask/panda/python将数据加载到本地mac的dask数据帧中，进行转换，然后将数据推送回bigquery，以便其他总线可以使用它。将数据推送回bigquery需要超过3个小时。有没有其他方式，或者谷歌云服务，我可以利用？
浏览 2提问于2019-03-30得票数 0
1回答
我在python文件中定义了一个气流DAG。希望对本地化在美国的bigquery公共数据运行查询，并将结果存储在欧盟位置的biquery中。在一个DAG步骤中管理操作将是很棒的。
使用如下代码，但会引发错误:将位置设置为US，但输出数据集位于另一个位置。
get_data = bigquery_operator.BigQueryOperator(
...
location='US',
sql="""
select ...
from 'bigquery-public-data.new_tork_taxi_trips.tl
浏览 4提问于2019-10-29得票数 0
回答已采纳
我可以使用服务帐户从本机BigQuery表中获取数据。
但是，当我试图使用相同的服务帐户从BigQuery中基于Google表的表进行BigQuery时，我遇到了一个错误。
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client.from_service_account_json(
json_credentials_path='creds.json',
project='xxx',
)
# this works fine
print('test basic query: s
浏览 1提问于2017-11-22得票数 3
我想使用BigQuery写存储API将单个数据行流到一个表中。但是，我不想为每一行创建新的写流。
，每个表都有一个可以写入的默认流。谷歌的解释是：
此外，每个表都有一个名为“_default”的特殊流，可以将数据写入其中。这个流不需要使用CreateWriteStream创建。它是一个可以被任意数量的客户同时使用的流。写入该流的数据一旦收到确认就被认为已提交。
我想知道如何访问这个"_default“流并使用Python写入它？
我尝试了以下几点：
from google.cloud import bigquery_storage_v1
write_client = bigq
浏览 11提问于2022-02-09得票数 4
回答已采纳
1回答
从发布/订阅流到BigQuery
、、、、
我正在尝试使用python数据流将一些数据从google PubSub传输到BigQuery中。出于测试目的，我已经将以下代码修改为流管道，方法是设置
options.view_as(StandardOptions).streaming = True
因此，我将record_ids管道更改为从发布/订阅读取
# ADDED THIS
lines = p | 'Read PubSub' >> beam.io.ReadStringsFromPubSub(INPUT_TOPIC) | beam.WindowInto(window.FixedWindows(15))
# C
浏览 1提问于2017-09-07得票数 5
1回答
我刚刚开始学习GCP，所以很抱歉这个新手问题。
我目前有数以千计的json文件需要处理并加载回云存储(可能还有BigQuery)。目前，我们使用运行在计算引擎上的Python应用程序来实现这一点。
这些文件不需要分组或聚合，只需要单独处理(添加时间戳、排序条目、为BigQuery添加换行符等)。我只是想要一些简单的方法来并行化这个进程，而不是处理Python子进程和/或启动更多的机器。这是数据流的好用例吗？如果是这样，我是不是更好地将其视为流解决方案，并将所有文件发送到Pub/Sub？或者将其视为批量问题？
欢迎任何帮助/意见。
谢谢，b/
浏览 10提问于2017-08-08得票数 0
回答已采纳
我试图通过python多次调用Bigquery，将一个大型数据集导出到csv。(例如0-10000行、10001-2000排等)。但我不知道如何正确设置动态参数。即不断更新a和b。
我需要将查询放入循环的原因是数据集太大，不能一次性提取。
a = 0
b = 10000
while a <= max(counts): #i.e. counts = 7165920
query = """
SELECT *
FROM `bigquery-public-data.ethereum_blockchain.blocks`
lim
浏览 2提问于2019-02-03得票数 1
我正在尝试使用Python脚本将AVRO文件加载到BigQuery。这个过程本身是成功的，但是我在让BigQuery在创建表的过程中使用AVRO的逻辑数据类型时遇到了一些问题。 Google here记录了使用这些逻辑类型，并将其添加到google-cloud-python库here中。 我不是一个专业的程序员，但我希望下面的代码片段是正确的…然而，use_avro_logical_types属性似乎被忽略了，时间戳被加载为INT而不是时间戳。 ...
with open(full_name, 'rb') as source_file:
var_
浏览 7提问于2019-01-18得票数 1
1回答
如何在数据流中创建新的BigQuery数据集以将数据保存在？
我希望dataset名称使用dataflow程序中的version标记进行版本化。
我正在使用python，并尝试使用BigQuery客户机在beam.io.BigQuerySink之外执行此操作，但是在gcp上运行流时，我会得到以下错误：ImportError: No module named cloud，它引用了bigquery from google.cloud import bigquery。
做这件事最好的方法是什么？
浏览 5提问于2017-03-13得票数 0
回答已采纳
根据这里的文档：，BigQuery应该可以根据数据创建表。
将数据加载到BigQuery中时，可以将数据加载到新的表或分区中，可以将数据附加到现有的表或分区，也可以覆盖表或分区。在加载数据之前，不需要创建空表。您可以创建新表并同时加载数据。
但是，每当我尝试从BigQuery将数据流到时，我就会收到一个错误，即我的表不存在。
这是一个insert语句的示例，该语句工作，但只在我手动创建表之后：
InsertAllResponse response = bigQuery
.insertAll(
InsertAllRequest
浏览 1提问于2018-09-25得票数 0
我使用BigQuery的InsertAll方法将行插入到InsertAll中。一切都很顺利。但是，当我们试图从JAVA代码中更新同一行时，会出现以下错误，
com.google.cloud.bigquery.BigQueryException更新或删除表project123:mydataset.test上的DML语句将影响流缓冲区中的行，这是不支持的。
所以我试着从BigQueryConsole。
我使用INSERT查询插入一行，然后立即更新同一行的。效果很好。
当我阅读BIGQUERY的文章时，他们提到了来自JAVA的InsertAll和使用流缓冲区从控制台插入查询。在这种情况下，控
浏览 2提问于2020-09-30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
将日志数据从本地日志存储更新到
编写python脚本插入作业，将日志数据从导入到BigQuery中
编写python脚本以处理BigQuery本身中的数据
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计算引擎上运行。
问题是
这是实际的解决办法吗？
日志数据的结构经常会发生变化，这会导致一个错误，当插入到BigQuery.How时，我们要在python中处理它？
在这种情况下，我们必须在特定时期重新运行日志数据。我们怎么做到的?需要编写python脚本吗？
谢谢
浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
回答已采纳
我们的GAE应用程序使用与BigQuery进行通信(目前我们使用的是版本1.3.1)和GAE特定的身份验证帮助程序。在与BigQuery通信时，经常会出现套接字错误。
更具体地说，我们构建了一个python客户机，如下所示
1. bq_scope = 'https://www.googleapis.com/auth/bigquery'
2. credentials = AppAssertionCredentials(scope=bq_scope)
3. http = credentials.authorize(httplib2.Http())
4. bq_service = b
浏览 1提问于2015-05-06得票数 7
从几天前开始，在和数据集上运行BigQuery查询时，我一直收到以下错误：
Access Denied: Project ghtorrent-bq: User does not have bigquery.jobs.create permission in project ghtorrent-bq.
即使对于最简单的查询(如SELECT * FROM 'ghtorrent-bq.ght.issues' LIMIT 1000 )，也会出现错误。直到几天前，同样的查询还没有出现任何问题，我不知道是什么原因导致了这种新的行为。
浏览 16提问于2020-05-11得票数 4
回答已采纳
我需要使用R访问BigQuery中的数据表，但无法访问。有没有人能够通过RStudio访问BigQuery中的表？
我使用以下代码成功地建立了连接，但在尝试访问表时出现错误
bq_con <- dbConnect(bigrquery::bigquery(),
project = "projectid",
dataset = "datasetname"
)
错误:无法获取Google凭据。您是否在非交互式会话中运行bigrquery？考虑：*使用所有必要的细节直接调用bq_auth()。
浏览 0提问于2019-07-25得票数 0
目前，我有一个系统，希望通过Google函数将该系统中的数据发送到BigQuery (使用Python)。我的想法是分两个简单的步骤：
系统调用Google函数并向该函数发送JSON数据
Google功能将数据解压缩并存储在Google包的Google BigQuery表中。
我认为这是个好主意，直到我意识到谷歌BigQuery在添加数据方面存在利率限制(例如，参见 )。
因为我想使用这个系统每天触发超过一千次，我想我需要一个更好的设置。
你建议我怎么做？
我已经想到了两件事：
使用添加数据，但我不确定该数据是否具有相同的速率限制，以及是否可以轻松地将该数据传输到BigQu
浏览 5提问于2022-06-28得票数 0
回答已采纳
我使用一个BigQuery视图从一个BigQuery表中获取昨天的数据，然后尝试使用Dataprep将数据写入一个日期分区表。
我的第一个问题是，Dataprep不能正确地获取DATE类型的列，但是将它们转换为TIMESTAMP工作(谢谢Elliot)。
但是，在使用Dataprep和设置输出BigQuery表时，只有3种选项用于：Append、Truncate或Drop现有表。如果对表进行了日期分区，并且使用了Truncate，它将删除所有现有数据，而不仅仅是该分区中的数据。
还有别的方法可以让我用吗？我的替代方法是使用Dataprep来覆盖表，然后使用Composer运行一些SQL，将这些
浏览 0提问于2018-08-23得票数 2
我有一个带有自定义公式的google插件，它从我的API中获取数据以在其结果中显示。对于许多用户来说，问题是这个插件经常到达Urlfetch配额。因此，我试图为我的公式使用另一个数据源，我一直试图为此设置BigQuery (我知道这并不意味着会被那样使用)。我的方法是这样的:当用户执行一个公式时，我首先在BigQuery中查看数据是否已经存在，如果不是从API获取，则将结果存储在BigQuery中。
我尝试了一个概念证明，我在中用代码示例向我的插件添加了一个自定义函数，在这里，我为自己的projectId替换了projectId，并在执行时查询了一个示例表--公式得到了以下错误：
Googl
浏览 5提问于2022-11-01得票数 -2
根据，在从数据流将数据加载到BigQuery时，目前无法设置maxBadRecords配置。建议在将数据流作业中的行插入BigQuery之前验证它们。
如果我有TableSchema和TableRow，如何确保行可以安全地插入到表中？
必须有一种比迭代模式中的字段、查看它们的类型和查看行中值的类更简单的方法来实现这一点，对吗？这似乎很容易出错，而且该方法必须是可靠的，因为如果无法加载单个行，整个管道就会失败。
更新：
我的用例是一个ETL作业，它最初将运行在JSON (每行一个对象)上，记录在云存储上并批量写入BigQuery，但之后将从PubSub读取对象并连续写入BigQuery。这些对象
浏览 3提问于2016-02-03得票数 10
回答已采纳
在将数据流到BigQuery时，我们在使用https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/tabledata/insertAll请求时使用BigQuery Java库时会遇到一些数据不一致的问题。
一些批处理在错误代码: backendError中失败，而一些请求超时与异常堆栈跟踪：https://gist.github.com/anonymous/18aea1c72f8d22d2ea1792bb2ffd6139。
对于失败的批次，我们观察到了与摄入的数据相关的3种不同行为：
该批中的所有记录都没有被BigQuery吸收。
只有
浏览 0提问于2016-12-19得票数 0
我正在尝试用Python3创建一个数据流管道，它从Pub/Sub主题中读取消息，最终将它们写到BigQuery表上“从头开始”。我在名为的Dataflow Java模板中看到了第3步中的一段代码，用于处理转换为表行的Pub/Sub消息，当您试图将它们插入到BigQuery表中时会失败。最后，在步骤4和步骤5的代码段中，这些部分是扁平的，并插入到错误表中：
第3步：
PCollection<FailsafeElement<String, String>> failedInserts =
writeResult
.getF
浏览 3提问于2019-11-22得票数 1
在尝试使用Python3.7从BigQuery查询数据时，我遇到了相同的错误代码。我已经启用了应用程序接口，并遵循了使用MacOS上的终端下载哪些客户端库的说明。 我不确定问题出在哪里，但每次我尝试输入代码from google.cloud import bigquery时，它都会返回以下错误： ModuleNotFoundError: No module named 'google‘ 我对这些环境非常陌生，包括python，并且不熟悉如何设置$PATH来运行我的参数化查询。我正在尝试运行的示例可以在这里找到：https://github.com/googleapis/python-
浏览 6提问于2021-08-09得票数 0
使用Python从Bigquery公共数据集中选择数据，得到结果后需要将其打印到JSON format.How中将结果转换为JSON？谢谢!
我已经尝试过row[0]，但出现了错误。
try:
raw_results = query.rows[0]
zipped_results = zip(field_names, raw_results)
results = {x[0]: x[1] for x in zipped_results}
except IndexError:
results = None
# from google.cloud import big
浏览 0提问于2019-04-15得票数 5
注意:这几乎是的重复，区别是在本例中源表是日期分区的，而目标表还不存在。而且，这个问题的公认解决方案在这种情况下是行不通的。
我正在尝试将一天的数据从一个日期分区表复制到一个我还没有创建的新的日期分区表中。我希望BigQuery能够像通常对非日期分区的情况一样，为我创建日期分区的目标表。
使用BigQuery CLI，下面是我的命令：
bq cp mydataset.sourcetable\$20161231 mydataset.desttable\$20161231
下面是该命令的输出：
cp操作中的BigQuery错误:错误处理作业‘myproject:bqjob_bqjob’：为了创建
浏览 7提问于2017-06-16得票数 5
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我在BigQuery中使用Python时遇到了一个问题。 我已经设置了一个bigquery客户端bigquery.Client(credentials=credentials, project=project_id, location=location)，它的工作方式和预期的一样。datasets = list(client.list_datasets())返回项目中的数据集列表。 %%bigquery --project project_id df
SELECT *
FROM `cached.csv_reports_sessions_report` Magics请求工作并创建所需的数据帧。
浏览 22提问于2020-06-10得票数 0
我正在尝试将存储在桶(换行符分隔的json文件)中的一堆数据移动到BigQuery中。BigQuery禁止字段名中的某些字符，例如虚线-或slashes。不幸的是，我们的数据在许多字段名中都有破折号，即
jsonPayload.request.x-search
我尝试将BigQuery模式中的字段重命名为jsonPayload.request.x_search，希望加载程序能够发挥一些神奇的作用，但没有。
除了运行一个作业来重命名存储中的字段(特别是因为每小时都会有新的文件出现)之外，有没有一种方法可以将JSON文件中的字段映射到BQ模式中的字段？
我一直在使用控制台UI，但它对我来说，使用什
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
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