GBQ批量转换数据类型
GBQ是Google BigQuery的缩写，是一种全托管的、高度可扩展的云原生数据仓库解决方案。它可以用于存储和分析大规模数据集，并提供了强大的查询和分析功能。
批量转换数据类型是指在GBQ中对数据集中的某一列或多列进行数据类型的批量转换操作。数据类型是指数据在计算机中的表示方式，不同的数据类型具有不同的存储格式和操作规则。
在GBQ中，可以使用以下方法进行批量转换数据类型：
- 使用ALTER TABLE语句：可以使用ALTER TABLE语句修改表的结构，包括修改列的数据类型。例如，可以使用以下语句将某一列的数据类型从字符串类型（STRING）转换为整数类型（INTEGER）：
- 使用ALTER TABLE语句：可以使用ALTER TABLE语句修改表的结构，包括修改列的数据类型。例如，可以使用以下语句将某一列的数据类型从字符串类型（STRING）转换为整数类型（INTEGER）：
- 使用CAST函数：可以使用CAST函数将某一列的数据类型转换为其他类型。例如，可以使用以下语句将某一列的数据类型从字符串类型（STRING）转换为日期类型（DATE）：
- 使用CAST函数：可以使用CAST函数将某一列的数据类型转换为其他类型。例如，可以使用以下语句将某一列的数据类型从字符串类型（STRING）转换为日期类型（DATE）：
- 使用PARSE函数：可以使用PARSE函数将某一列的字符串数据解析为其他类型。例如，可以使用以下语句将某一列的字符串数据解析为浮点数类型（FLOAT）：
- 使用PARSE函数：可以使用PARSE函数将某一列的字符串数据解析为其他类型。例如，可以使用以下语句将某一列的字符串数据解析为浮点数类型（FLOAT）：
批量转换数据类型在以下场景中非常有用：
- 数据清洗和预处理：在数据分析和建模过程中，经常需要对数据进行清洗和预处理，包括转换数据类型。通过批量转换数据类型，可以将数据转换为适合分析和建模的格式。
- 数据迁移和整合：在数据迁移和整合过程中，不同数据源的数据类型可能不一致。通过批量转换数据类型，可以将不同数据源的数据统一为相同的类型，方便后续的数据处理和分析。
- 数据分析和报表生成：在数据分析和报表生成过程中，需要对数据进行聚合、计算和可视化。通过批量转换数据类型，可以将数据转换为适合分析和报表生成的格式。
腾讯云提供了类似的云计算服务，可以使用腾讯云的数据仓库和数据分析服务来实现批量转换数据类型的需求。例如，可以使用腾讯云的数据仓库服务TencentDB和数据分析服务Tencent Analytics来进行数据类型的批量转换操作。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的官方文档：
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在尝试使用to_gbq更新Google BigQuery表时，我得到了以下响应：
GenericGBQException: Reason: 400 Error while reading data, error message: JSON table encountered too many errors, giving up. Rows: 1; errors: 1.
我的代码：
gbq.to_gbq(mini_df,'Name-of-Table','Project-id',chunksize=10000,reauth=False,if_exists='
浏览 9提问于2018-01-10得票数 6
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我希望通过pyhton的zlib库向bigquery输入字符串数据。
下面是使用zlib生成数据的示例代码：
import zlib
import pandas as pd
string = 'abs'
df = pd.DataFrame()
data = zlib.compress(bytearray(string, encoding='utf-8'), -1)
df.append({'id' : 1, 'data' : data}, ignore_index=True)
我还尝试过bigquery提供的这两种方法，
浏览 13提问于2022-05-13得票数 0
我使用Pands to_gbq将一个数据帧附加到一个大的查询表中，就像我在过去成功使用它所做的那样(我只在模式中显式声明了一个字段，这样它就会将其识别为一个日期，否则它会强制它为一个字符串)：
schema = [{'name': 'Week', 'type': 'DATE'}]
def load_to_BQ():
dataframe.to_gbq(destination_table='Table.my_table',
project_id='myprojectid
浏览 2提问于2021-07-23得票数 0
任何人都有这个错误的线索：
{u‘’kind‘：U’‘bigquery#tableDataInsertAllResponse’，u‘’insertErrors‘：[{u’‘index’：90，u‘错误’：{u‘原因’：U‘’timeout‘}，
我试图执行：
from pandas.io import gbq
df.to_gbq(tablename, project_id=projectid)
df -是一个有数百万行的数据格式。
谢谢。
浏览 1提问于2015-02-14得票数 1
我正在尝试从MySQL服务器查询数据，并使用pandas .to_gbq api将其写入谷歌BigQuery。
def production_to_gbq(table_name_prod,prefix,table_name_gbq,dataset,project):
# Extract data from Production
q = """
SELECT *
FROM
{}
""".format(table_name_prod)
df = pd.
浏览 2提问于2018-04-03得票数 5
我在Google bigquery中有一个表，其中有一列设置为数据类型timestamp。 我必须使用pandas的to_gbq函数插入数据。 如果我将数据类型设置为string，而不是timestamp，那么数据就会加载到表中。 但是我希望列是时间戳数据类型。 如何将dataframe的列类型转换为与Google bigquery兼容的时间戳。 错误 ? 表模式 ?
浏览 22提问于2019-09-11得票数 0
pandas dataframe.to_gbq()函数是大容量加载到表中还是插入到表中？
浏览 1提问于2017-06-21得票数 0
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1回答
我有以下熊猫资料：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id": [1,2,3], "items": [('a', 'b'), ('a', 'b', 'c'), tuple('d')]}
>print(df)
id items
0 1 (a, b)
1 2 (a, b, c)
2 3 (d,)
在以正常的方式注册我的GCP/BQ证书之后.
os.environ
浏览 4提问于2022-10-03得票数 0
我正在尝试将数据从数据框架推送到。
我将数据帧的日期字段设置为
df['time'] = df['time'].astype('datetime64[ns]')
我将谷歌的大查询日期设置为*DATETIME*。当我从Python导出到GBQ时，会得到以下错误：
InvalidSchema:请验证DataFrame中的结构和数据类型是否与目标表的架构相匹配。
如果我把所有东西都变成字符串格式，它就能工作。我认为您不能仅仅将数据帧字段设置为date，对吗？是否有一种聪明的方法使这个工作，或日期必须设置为字符串？
蒂娅。
浏览 3提问于2018-11-30得票数 0
我的google表中的模式如下所示： price_datetime : DATETIME,
symbol : STRING,
bid_open : FLOAT,
bid_high : FLOAT,
bid_low : FLOAT,
bid_close : FLOAT,
ask_open : FLOAT,
ask_high : FLOAT,
ask_low : FLOAT,
ask_close : FLOAT 在我执行pandas.read_gbq之后，我得到了一个具有如下列数据类型
浏览 44提问于2017-07-06得票数 4
回答已采纳
pandas.to_gbq()最近开始返回一个错误，尽管df模式/数据类型与BigQuery表的数据类型完全相同，但当我试图将数据添加到BigQuery表时，返回了一个错误。
下面的代码片段：
df.to_gbq(destination_table = PROCESSED_DATA_TABLE_NAME,
project_id = PROJECT_NAME,
if_exists = 'append')
返回：
File ~\Documents\DartsModel\update_processed_visit_data\main_de
浏览 49提问于2022-07-08得票数 3
我需要将100万条(甚至更多)记录从Server表插入到BigQuery表中，该表作为“链接服务器”存在于Server中，通过中的远程处理守护进程作为“链接服务器”存在。
此外，源表可能没有行数、Id等数的列。
现在，我可以使用此驱动程序将每秒1记录插入到BigQuery中，使用以下查询：
INSERT INTO [GBQ].[CDataGoogleBigQuery].[GoogleBigQuery].[natality]
SELECT *
FROM [natality].[dbo].[natality]
GO
但是对于这么多的记录，比如一百万甚至更多，这是一个非常低的性能
浏览 6提问于2015-10-29得票数 0
1回答
function findit($gbq, $kwords){
$original_file = file_get_contents($gbq);
$keytar = $kwords;
$ckeytar = strtoupper($keytar);
$okeytar = strtolower($keytar);
$arrit = array(
"original" => $keytar,
"ocap" => $ckeytar,
"olow" => $okeytar,
);
if(strpos($o
浏览 0提问于2012-05-15得票数 0
我试图直接将JSON加载到一个新的Google BigQuery表中，而不将其转换为CSV。
我收到的JSON格式如下：
{'columns': ['Month ', 'Product ', 'Customer', 'sales_qty', 'net_sales'],
'data': [['201701', '001117', 'C00899', 72.0, 27400.0], ['201701', '0011
浏览 6提问于2020-12-03得票数 0
回答已采纳
下面的Redis脚本返回的是false而不是nil，这与文档中的内容相矛盾：
> eval "local r = redis.call('get', 'none'); if r==nil then return 42 end" 0
(nil)
> eval "local r = redis.call('get', 'none'); if r==false then return 42 end" 0
(integer) 42
> eval "local r = redis.c
浏览 2提问于2017-02-08得票数 3
回答已采纳
这个错误刚刚开始在我们的管道中弹出。我正在使用pandas.to_gbq方法移动大约150万行的数据帧。
任何帮助都将不胜感激！
代码：
output.to_gbq('table_name',
'project-id',
chunksize=50000,
private_key='ga_auth.json',
if_exists='replace'
)
错误：
Traceback (most recent call last):
File ".\rfm_bigquery.py", line 175,
浏览 1提问于2018-12-05得票数 0
以下代码在Google中工作，但在我的本地计算机上不起作用。
import pandas as pd
from google.oauth2 import service_account
df = pd.DataFrame()
df['A'] = [[1], [2], [3]]
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info({--credential infos--},)
df.to_gbq(destination_table='raw.test', project_
浏览 15提问于2022-10-20得票数 1
我目前在ECS上使用1.10.9气流。我在requirements.txt文件中显式地指定了气流版本，如下所示。
apache-airflow[aws,celery,crypto,gcp,jdbc,mysql,password,postgres,slack,statsd]==1.10.9
在发布pandas_gbq.gbq 0.15.0之后，我们的气流集群在Web上显示了这个错误。
cannot import name '_check_google_client_version' from 'pandas_gbq.gbq'
这是因为bigquery_hook从p
浏览 4提问于2021-04-07得票数 4
回答已采纳
我使用pandas_gbq.to_gbq()将DataFrame导出到具有空值的col1的谷歌BigQuery。
>>>df
col1 day
apple 2019-03-01
None 2019-03-02
banana 2019-03-02
None 2019-03-03
>>>df.dtypes
col1 object
day datetime64[ns]
dtype: object
在不定义表模式的情况下，我能够成功地导出BigQuery中的表，并在col1中使用null值。
from google.cloud i
浏览 4提问于2020-02-23得票数 2
回答已采纳
我正在尝试从BigQuery获取一个包含熊猫的数据表。我决定使用pandas read_gbq，但它并没有像我预期的那样工作，并得到了一个错误。
projectid = 'my-dev-2'
query = 'select * from firestore.mylog;'
df = pd.read_gbq(query, projectid, dialect='standard')
然后出现错误
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values
实际上，如果我尝试这
浏览 14提问于2021-03-11得票数 2
1回答
我已经编写了一个脚本来查询本地API和Google BigQuery，在这里我使用pandas.io.gbq将查询传递给BigQuery并将它们返回到pandas dataframe。例如。
raw_page_id_date = gbq.read_gbq(query, project_id=project_id, dialect='standard')
gbq.to_gbq(raw_page_id_date, destination_table='ohalloranb.raw_page_id_date', project_id='tmg-
浏览 3提问于2017-03-07得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
我在Google BigQuery(GBQ)中有一个表，其中有近300万条记录(行)，这些记录(行)是根据每天来自MySQL db的数据创建的。这个数据插入到GBQ表中，使用Python大熊猫数据框架(.to_gbq())。
在这个方向上，用python同步从MySQL到GBQ更改的最佳方法是什么。
浏览 3提问于2018-05-21得票数 1
1回答
我创建了一个python脚本，用于将熊猫数据帧推送到Google BigQuery中，看起来我可以直接从GBQ查询表。但是，当另一个用户从我在GBQ上生成的同一个表中进行查询时，他们无法查看结果。这似乎是一个大查询问题，因为当他们尝试连接到GBQ并使用pandas间接查询表时，(pd.read_gbq("SELECT * FROM ...", project_id))似乎工作得很好。是什么导致了这种奇怪的行为？
我看到的是：
他们所看到的：
浏览 0提问于2019-09-13得票数 1
1回答
我想用Google笔记本创建一个用于基因组数据的bigQuery表，并按列限制。这张桌子是由熊猫DataFrame制作的。
# to communicate with Google BigQuery
from pandas.io import gbq
gbq.to_gbq(df_pgp_input, 'pgp_orielresearch.pgp_PIK3CA_all_ml', 'speedy-emissary-167213', chunksize=10000, verbose=True)
GenericGBQException:原因:无效，消息:太多字段: 1
浏览 3提问于2017-06-28得票数 1
我很难在熊猫中使用软件包。我已经安装了google python-客户端以及熊猫-gbq软件包。但是由于某种原因，当我去查询一个表时，我会得到一个DistributionNotFound: The 'google-api-python-client' distribution was not found and is required by the application错误。下面是我的代码片段：
import pandas as pd from pandas.io import gbq
count_block = gbq.read_gbq('SELECT count(
浏览 0提问于2018-06-25得票数 0
回答已采纳
我正在使用下面的命令将一个熊猫数据帧上传到bigquery： pandas_gbq.to_gbq(df, table_id, table_schema=schema_,if_exists= 'append', chunksize = 100) 如您所见，我是分块上传数据的。 一开始，这个过程是工作的，它正在将数据块上载到所需的表，但在某些时候(经过255次迭代)，我得到了下一个错误： PermissionError: [WinError 32] The process cannot access the file because it is being used by ano
浏览 18提问于2021-06-21得票数 0
回答已采纳
我有一个BigQuery表，我希望使用熊猫-gbq填充。该表具有一个预定义的架构，其中包括可空int和string字段。目前，我正在为每个数据字段生成一个列表的dict，并在缺少值时放置pandas.NA或None (我尝试过两者)。我目前丢失了我的一个可空int字段的值，例如：
df_dict = {'ints': [1,2,None, 3], 'strings': ['a','b','c','d']}
df = pandas.DataFrame(df_dict)
df.astype({"
浏览 2提问于2022-01-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用Spyder在spyder python脚本中运行read_gbq，我可以单击授权URL并粘贴授权代码，但在按下shift+enter后，它将进入bad handshake。任何帮助都将不胜感激。 附件是相同的屏幕截图： spyder中使用的Python代码： import pandas_gbq
import pandas as pd
project_id ='<'project_id'>
sql = 'select * from <datasetname.tablename> limit 10'
df = pa
浏览 16提问于2020-01-03得票数 0
1回答
嗨，我需要一个如何添加这个模块的解决方案，我在运行一些代码时遇到了一个错误:导入pandas_gbq ModuleNotFoundError:没有名为'pandas_gbq‘的模块
我尝试使用: pip安装熊猫-gbq(但它不起作用)
浏览 7提问于2022-02-07得票数 0
我想使用数据。我如何允许大的结果？
对于非Pandas BigQuery交互，这可以像一样实现.
Pandas当前代码：
sProjectID = "project-id"
sQuery = '''
SELECT
column1, column2
FROM [dataset_name.tablename]
'''
from pandas.io import gbq
df = gbq.read_gbq(sQuery, sProjectID)
浏览 3提问于2015-12-10得票数 11
回答已采纳
我对GBQ比较陌生。我正在尝试在IICS中创建一个映射，以便从GBQ复制一个视图，以便在GBQ中创建表。在这一点上，我没有做任何转换，只是一个源到目标的拷贝。我得到了下面的错误--错误，查询作业失败，错误--无法在遗留SQL查询中引用标准的SQL视图。 请注意，IICS映射显示为有效，并且在运行映射时，会在GBQ中动态创建目标表，但是映射失败，并抛出上述错误。请帮帮忙。 谢谢
浏览 11提问于2019-01-26得票数 3
回答已采纳
1回答
我问这个问题是因为我没有收到谷歌论坛的答复，也没有收到GCP支持小组的答复。
我已经将产品Google BigQuery ( GBQ )链接到Google ( GA )以获得视图ID，该视图ID将从GA到GBQ数据集中的所有数据在各自表中的两个视图下获取如下：
我有两个关于日内意见的问题：
为什么GBQ中没有填充当前表？即使是GBQ也不支持GA的实时数据，至少他们应该在几个小时的缓冲区内提供延迟数据。
GBQ是否有固定的时间在一天内更新日内表trice？
我如何处理这些情况？
浏览 0提问于2018-02-13得票数 0
我正在尝试通过pandas将一个表附加到另一个表，从BigQuery中提取数据并将其发送到另一个BigQuery dataset。虽然表模式完全相同，但我收到错误“”请验证结构和“pandas_gbq.gbq.InvalidSchema:请验证DataFrame中的结构和数据类型是否与目标表的模式匹配。”
这个错误发生在我之前改写表的地方，但在这种情况下，数据集太大，无法做到这一点(这不是一个可持续的解决方案)。
df = pd.read_gbq(query, project_id="my-project", credentials=bigquery_key,
浏览 0提问于2019-06-11得票数 11
1回答
是否可以根据同一GBQ表中的其他日期来选择分区日期范围？ _partitiondate的数据类型为时间戳 purchase_date的数据类型为字符串 下面是我正在尝试做的事情： _PARTITIONDATE < DATE(CAST(purchase_date as TIMESTAMP))
and _PARTITIONDATE >= date_add(date(CAST(purchase_date as TIMESTAMP)), interval -30 day) 我得到以下错误- Cannot query over table 'project.dataset.tabl
浏览 40提问于2020-03-25得票数 0
回答已采纳
2回答
我在一个.json文件中有一个模式，我想用它在中创建一个空表。
我正在使用pandas_gbq.to_gbq(dataframe=None, destination_table="{}.{}".format(dataset, table), project_id=project_id, if_exists="fail", table_schema=schema, credentials=credentials_obj)
但是我得到了错误AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '
浏览 0提问于2019-12-04得票数 0
回答已采纳
我在GBQ有这样的专栏。
[{rank_start: 1, rank_end: 1, prize: {unit_type: 'UNIT_TYPE1', units: 50, unit_currency: 'UNIT_CURRENCY1'}}, {rank_start: 2, rank_end: 50, prize: {unit_type: 'UNIT_TYPE2', units: 20, unit_currency: 'UNIT_CURRENCY2'}}, {rank_start: 51, rank_end: 100, prize
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
1回答
我正在尝试从GCP导入数据，但是下面有错误。
代码：
import pandas as pd
from pandas.io import gbq
DF = """SELECT * FROM `im-test-209122.PPM_UAT.SAP_PS_CONSOLIDATED` LIMIT 1000"""
DF = gbq.read_gbq(DF,project_id="im-test-209122")
DF.head(3)
错误：
ConnectionError：(“连接中止”，ConnectionResetError(100
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
1回答
我正在将数据上传到bigquery表。
df.to_gbq('Deduplic.DailyReport', project_id=BQ_PROJECT_ID, credentials=credentials, if_exists='append')
我得到了以下错误：
OSError Traceback (most recent call last)
~/.local/lib/python3.8/site-packages/google/cloud/bigquery/client.py in l
浏览 18提问于2022-05-09得票数 0
回答已采纳
我用pd.read_gbq()在Jupiter Notebook中加载了GBQ中的数据。然后我对它们进行预处理并建立ML模型(我知道BigQueryML，但这对我的任务来说还不够)。我知道如何在GBQ中加载结果，但我不知道如何自动生成结果。我需要每天训练模型和预测。云服务有没有商机？也许可以用可乐？
浏览 22提问于2019-10-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用python从大型查询中获取数据。下面是我的代码： bg_client = bigquery.Client.from_service_account_json("soy-serenity.json")
QUERY = "(SELECT * from table_name)"
df = gbq.read_gbq(QUERY, project_id = 'soy-serenity', dialect = 'standard') 一直持续到昨天。不知何故，它给出了下面的错误： read_gbq() got an un
浏览 10提问于2019-04-17得票数 0
我通过google选项将数据集上传到bigquery，并将google电子表格链接到我称为“dim_table”的数据集
然后，我创建了一个查询，从我每天运行的dim_table数据集中提取数据。
我正在尝试创建一个自动化脚本，它将运行我创建的相同的查询代码，以获取dim_table数据集并创建一个名为chart_A的新数据集。
当我运行这个简单的代码时：
import pandas_gbq as gbq
gbq.read_gbq("Select * from data.dim_stats",'ProjectID')
我收到一个错误：
GenericGBQEx
浏览 1提问于2018-07-23得票数 1
我正在学习这篇针对GCP平台的教程。我尝试使用以下命令对BigQuery进行API调用：
def query_to_dataframe(query):
import pandas as pd
import pkgutil
privatekey = pkgutil.get_data('trainer', 'privatekey.json')
print(privatekey[:200])
return pd.read_gbq(query,
project_id=PROJECT,
浏览 0提问于2020-06-05得票数 0
我有一个DataFrame df。我创建了一个BigQuery表。
# Create the schema, using the convenience of basing it on example DataFrame
schema = bq.Schema.from_dataframe(df)
# Create the dataset
bq.DataSet('ids').create()
# Create the table
suri_table = bq.Table('ids.suri').create(schema = schema, overwrit
浏览 0提问于2015-11-23得票数 0
回答已采纳
我正在做一个从API到Google BigQuery环境的ETL。在尝试使用pandas_gbq.to_gbq()将熊猫数据帧上传到bigquery时，我遇到了这个错误： google.api_core.exceptions.BadRequest: 400 Error while reading data, error message: Error
detected while parsing row starting at position: 0. Error: Bad character (ASCII 0) encountered. 在检查了我收到此错误的行之后，我找不到ASCII符号
浏览 31提问于2021-10-11得票数 3
我想在我的数据集上使用elasticsearch执行地理位置查询，如下所示： {"index": {"_index": "city","_type":"city_info", "_id":0} }
{"fields": { "city" : "AGAWAM",
"loc" : [ -72.622739, 42.070206 ],
"pop" : 15338, &#
浏览 32提问于2020-03-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试创建一个遍历列表的脚本，并使用list值作为WHERE条件的一部分运行sql查询。所讨论的SQL服务是GBQ，我正在通过python运行脚本过程。
我让脚本按预期工作，将结果保存到一个动态变量中，在这个变量中，我打算使用f字符串。我的代码如下(出于隐私原因编辑)：
import pandas_gbq
import pandas as pd
list = ["1", "2"]
for i in list :
query = f'''SELECT *, FROM TABLEA, WHERE CONDITION LIKE &
浏览 3提问于2022-10-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我在python中使用Tkinter模块，并试图将python中的变量传递给tcl
我知道我可以传递变量
tclsh = Tkinter.Tcl()
num = 1
tclsh.eval("set num {}".format(1))
我还有别的办法可以做到吗？因为我要传递许多变量，所以我希望有一种优雅的方法来传递变量
就像这篇文章中的
但我试过了，这对我没用
浏览 2提问于2019-09-17得票数 0
回答已采纳
我有一堆大的csv文件要导入到BigQuery。其中有些包含格式错误的数据行，有些行需要修改(例如，从行中总结两列)等等。清除这些数据的最佳方法是什么？我是否应该将所有脏数据上传到一个表中，然后在每一行上运行一个云函数脚本来对其进行清理、修改(如果需要)并存储到另一个“干净”表中？或者我应该用来做这个？或者我应该让App处理每个csv并逐行插入到BigQuery中？
更新：
我还没有找到在GBQ中运行转换/验证的方法，而不把这些数据拖到调用它的应用程序中。例如，API服务器(Kubernetes引擎)负责文件上传。然后触发文件导入。但之后呢？NodeJS SDK有CRUD操作，但是它需要从GB
浏览 13提问于2017-11-29得票数 0
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1回答
我试图使用bcp实用程序将文件中的数据批量插入到MS中，但它在错误方面并没有像我预期的那样起作用。我想知道我做错了什么或者我的假设是不正确的。
使用以下命令：
bcp mydatabase.dbo.mytable IN "c:\infile.txt" -f "c:\infile.fmt" -T -m0 -S myserver -e "c:\errors.txt"
我期望bcp将文件中的所有记录包含在一个批处理中，并在遇到第一个错误后失败，并报告错误文件中的错误。但是，它通过在整个文件中导入尽可能多的记录来完成。它不会停止或回退任何交易。
如果我将
浏览 0提问于2018-04-01得票数 2
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