创建 bigquery 身份验证。使用 python 存在源数据集的不同云项目中的视图

Question

我们可以在谷歌云项目 A 中创建一个授权的 bigquery 视图，它的源数据存在于与 python API 不同的云项目 B 中。

我可以从 BQ UI 手动创建上述过程，但我想自动化创建大约 800 个身份验证的过程。 来自 python 进程的视图。

我面临的问题是在给定时间，我只能调用一个 bigquery 服务凭据，因此每当我触发我的流程/代码时，我都会丢失源数据集或查看数据集凭据

from google.cloud import bigquery
import os

from config_files import config
from config_files import db2_table_config


os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = config.bq_service_account #service credentials of project B
client = bigquery.Client()
project = 'project_A'
source_dataset_id = 'dataset_b' # which is in different project
source_table_id = 'table'  # which is in different project
shared_dataset_ref = client.dataset('dataset_a') #target dataset for project B


view_ref = shared_dataset_ref.table("my_shared_view") #need to be created in project B
view = bigquery.Table(view_ref)
view.view_query =  "select query"

view = client.create_table(view)  # API request

print("Successfully created view at {}".format(view.full_table_id))

Answer 1

如果您的用例是与具有不同需求的不同群体“共享视图”。 我建议您查看这篇文章。 在 BigQuery 中共享“视图”的微妙艺术，这准确地解释了实现目标所需的条件。 尽管本演练专门涉及通过控制台 UI 进行设置。 我认为这是一篇很好的文章，可以帮助理解为具有不同需求的用户在不同项目之间共享视图所需的权限。