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如何使用GCP Dataflow中的python管道代码读取BigQuery表

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了如何使用GCP Dataflow中的python管道代码读取BigQuery表，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含886字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

有人可以分享语法来读取/写入在python中为GCP Dataflow编写的管道中的bigquery表

解决方法:

在Dataflow上运行

首先,使用以下选项构造一个Pipeline,以便在GCP DataFlow上运行：

import apache_beam as beam

options = {'project': <project>,
           'runner': 'DataflowRunner',
           'region': <region>,
           'setup_file': <setup.py file>}
pipeline_options = beam.pipeline.PipelineOptions(flags=[], **options)
pipeline = beam.Pipeline(options = pipeline_options)

从BigQuery读取

使用您的查询定义BigQuerySource并使用beam.io.Read从BQ读取数据：

BQ_source = beam.io.BigQuerySource(query = <query>)
BQ_data = pipeline | beam.io.Read(BQ_source)

写信给BigQuery

写入bigquery有两种选择：

>使用BigQuerySink和beam.io.Write：

BQ_sink = beam.io.BigQuerySink(<table>, dataset=<dataset>, project=<project>)
BQ_data | beam.io.Write(BQ_sink)

>使用beam.io.WriteToBigQuery：

BQ_data | beam.io.WriteToBigQuery(<table>, dataset=<dataset>, project=<project>)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的如何使用GCP Dataflow中的python管道代码读取BigQuery表全部内容，希望文章能够帮你解决如何使用GCP Dataflow中的python管道代码读取BigQuery表所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】