Blog

Cách xuất dữ liệu ra File trong Google BigQuery

Last updated on March 3rd, 2022 at 11:37 am

Việc xuất dữ liệu sang File từ BigQuery yêu cầu sử dụng Google Cloud Storage để lưu trữ tệp đã xuất. Sau khi tệp được lưu trữ trong Google Cloud Storage, bạn có thể tải xuống hoặc xuất tệp ở nơi khác nếu cần.

Khi bạn đã tạo Cloud Storage, bạn cũng sẽ cần tạo một bucket

Cloud Storage URI Format

Với Cloud Storage URI, cần thông báo cho BigQuery nơi bạn xuất tập tin, theo định dạng đơn giản như sau: gs://<bucket-name>/<file-name>.

Nếu bạn muốn đặt file trong các thư mục, chỉ cần thêm đường URI: gs://<bucket-name>/<parent-directory>/<child-directory>/<file-name>.

Xuất qua WebUI

Để xuất bảng BigQuery sang File qua WebUI ta làm như sau:

  • Truy cập WebUI BigQuery .
  • Chọn tệp table bạn muốn xuất.
  • Nhấp vào Export Table ở trên cùng bên phải.
  • Chọn Export formatvà Compression, nếu cần.
  • Thay đổi Google Cloud Storage URI nếu cần thiết để khớp với các thư mục trong bucket, và nhập file-name bạn muốn xuất sang.
  • Nhấp OK và đợi công việc hoàn thành.

Xuất qua API

Để xuất File trong BigQuery bằng API BigQuery, bạn cần thực hiện lệnh gọi Jobs.insert. Cấu trúc cấu hình cơ bản được đưa ra dưới đây:

{
  'jobReference': {
    'projectId': projectId,
    'jobId': uniqueIdentifier
  },
  'configuration': {
    'extract': {
      'sourceTable': {
        'projectId': projectId,
        'datasetId': datasetId,
        'tableId': tableId
      },
      'destinationUris': [cloudStorageURI],
      'destinationFormat': 'CSV',
      'compression': 'NONE'
    }
  }
}
  • uniqueIdentifier chỉ đơn giản là một chuỗi duy nhất xác định công việc cụ thể này, vì vậy sẽ không có bất kỳ sự trùng lặp dữ liệu nào nếu công việc không thành công trong quá trình xử lý.
  • projectId là ID dự án BigQuery.
  • datasetId là ID tập dữ liệu BigQuery.
  • tableId tất nhiên là ID bảng BigQuery.
  • destinationFormat mặc định CSV nhưng cũng có thể là NEWLINE_DELIMITED_JSON và AVRO.
  • compression mặc định NONE nhưng cũng có thể GZIP.

Ví dụ: nếu chúng ta muốn xuất sang melville trong tập dữ liệu exports của mình, dự án: bookstore-1382, Ta có thể sử dụng cấu hình như sau:

{
  'jobReference': {
    'projectId': 'bookstore-1382',
    'jobId': 'bcd56153-b882-4f78-8a30-f509b583a568'
  },
  'configuration': {
    'extract': {
      'sourceTable': {
        'projectId': 'bookstore-1382',
        'datasetId': 'exports',
        'tableId': 'melville'
      },
      'destinationUris': ['gs://bookstore/melville.json'],
      'destinationFormat': 'NEWLINE_DELIMITED_JSON',
      'compression': 'NONE'
    }
  }
}

Đợi quá trình xử lý, Làm mới bookstore bucket  trong Cloud Storage sẽ hiển thị tệp  melville.json :

{"BookMeta_Title":"Typee, a Romance of the South Seas","BookMeta_Date":"1920","BookMeta_Creator":"Herman Melville","BookMeta_Language":"English","BookMeta_Publisher":"Harcourt, Brace and Howe"}
{"BookMeta_Title":"Typee: A Real Romance of the South Seas","BookMeta_Date":"1904","BookMeta_Creator":"Herman Melville ,  William Clark Russell ,  Marie Clothilde Balfour","BookMeta_Language":"English","BookMeta_Publisher":"John Lane, the BodleyHead"}
{"BookMeta_Title":"Typee: A Narrative of a Four Months' Residence Among the Natives of a Valley of the Marquesas ...","BookMeta_Date":"1893","BookMeta_Creator":"Herman Melville","BookMeta_Language":"English","BookMeta_Publisher":"J. Murray"}
...

Sử dụng Wildcard URI cho Multiple File Output

Trong một số trường hợp, bạn có thể xuất một bảng vượt quá kích thước tối đa của mỗi tệp là 1GB. Trong những trường hợp như vậy, bạn nên sử dụng ký tự đại diện URI bằng cách thêm dấu hoa thị * trong file-name

Ví dụ: một Cloud Storage URI: gs://bookstore/melville-*.json trong cấu hình sẽ trở thành một chuỗi lặp đi lặp lại, các tên tệp tăng dần, như sau:

gs://bookstore/melville-000000000000.json
gs://bookstore/melville-000000000001.json
gs://bookstore/melville-000000000002.json
...

Đọc thêm: Khóa học Google BigQuery for Data Analytics & Machine Learning

    Xin vui lòng điền vào form dưới đây. Chúng tôi sẽ liên hệ lại ngay cho bạn khi nhận được thông tin:


    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Kecerdasan Buatan Mengubah Standar Operasional Platform Kasino Online Interaktif Modern Memahami Transparansi Alagoritma Ekosistem Game Online yang Lebih Adaptif Analitik Prediktif Blackjack Mulai Mendominasi Strategi Pengembangan Game Digital Pendekatan Pola Baru dalam Interaksi Objek Mahjong Wins Dengan Presisi Tinggi Ekosistem Hiburan Interaktif Makin Bergantung pada Analisis Perilaku Pengguna Evolusi Mahjong Digital Menjadi Bukti Nyata Adaptasi Teknologi Masa Kini Transformasi Game Konsol ke Digital Mengubah Cara Platform Hiburan Melindungi Pemain Inovasi Desain Antarmuka Membawa Pengalaman Bermain ke Level yang Berbeda Infrastruktur Kasino Online Sangat Bergantung pada Optimasi Stabilitas System Evaluasi Mendalam Tentang Pentingnya Pemrosesan Data Cerdas Era Modern Mengapa Ekosistem Game Online Adaptif Semakin Populer di Kalangan Pengguna Digital Analisis Desain Oriental Mahjong Digital yang Memikat Pengguna Infrastruktur Ekosistem Kasino Online Semakin Canggih Yang Jamin Stabilitas Platform Cara Sistem Anti-Fraud Lindungi Ekosistem Mahjong Ways Yang Lebih Adaptif Strategi Analisis Perilaku Pelanggan Dan Integrasi Ekonomi Digital Inovasi Algoritma Standar Mahjong Wins Mengubah Otomatisasi Anilisis Data Cerdas Strategi Psikologis di Balik Retensi Kasino Online Yang Semakin Diminati Kompleksitas Pemrosesan Big Data di Balik Ekosistem PGSoft Teknologi Platform Hiburan Merubah Transparansi Alagoritma Permainan Masa Kini Pertumbuhan Game Online Optimalkan Performa Ekspansi AI slot88 slot4d slot4d slot4d sv388 slot88 suhubet demo slot slot4d demo slot https://fabritec.pe/asesor.php suhubet bujangjp https://kibf.pk/ slotsensa buku303 totogacor slot4d sbobet sv388 sv388 slot gacor Slot Gacor toto gacor slot gacor slot thailand slot jepang totogacor totogacor totogacor demo slot slot 4d totogacor totogacor demo slot totogacor slot thailand totogacor bujangjp situs gacor situs gacor