Airflow BigQueryOperator:如何将输出数据保存到指定的分区列，而不是摄取时间

Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，而BigQueryOperator是Airflow中用于执行BigQuery任务的操作符。当使用BigQueryOperator执行任务时，默认情况下，输出数据会保存到摄取时间所对应的分区列中。如果想将输出数据保存到指定的分区列，可以通过设置BigQueryOperator的参数来实现。

在BigQueryOperator中，可以使用write_disposition参数来指定输出数据的写入模式。其中，write_disposition参数有以下几个可选值：

WRITE_TRUNCATE：如果目标表已存在，则会先清空表中的数据，然后将输出数据写入表中。
WRITE_APPEND：如果目标表已存在，则会将输出数据追加到表的末尾。
WRITE_EMPTY：如果目标表已存在且不为空，则任务会失败。如果目标表不存在，则会创建新表并将输出数据写入其中。

除了write_disposition参数，还可以使用time_partitioning参数来指定输出数据的分区方式。time_partitioning参数有以下几个可选值：

time_partitioning_type：指定分区的类型，可以是DAY、HOUR、MONTH等。
time_partitioning_field：指定用于分区的列名。

通过设置time_partitioning_field参数，可以将输出数据保存到指定的分区列中，而不是默认的摄取时间分区列。

以下是一个示例代码，演示如何将输出数据保存到指定的分区列：

from airflow.contrib.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator

task = BigQueryOperator(
    task_id='example_task',
    sql='SELECT * FROM your_table',
    destination_dataset_table='your_project.your_dataset.your_table',
    write_disposition='WRITE_APPEND',
    time_partitioning={
        'type': 'DAY',
        'field': 'your_partition_column'
    },
    dag=dag
)

在上述示例中，destination_dataset_table参数指定了输出数据的目标表，write_disposition参数设置为WRITE_APPEND，表示追加写入数据，time_partitioning参数指定了分区方式，其中field参数指定了用于分区的列名。

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