Bigquery - 通過python將新數據行插入表中

Question

我閱讀了很多關於google bigquery-python的文檔，但我無法理解如何通過python代碼管理bigquery數據。

首先，我創建一個新表，如下所示。

credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
service = build('bigquery', 'v2', credentials = credentials)

project_id = 'my_project'
dataset_id = 'my_dataset'
table_id = 'my_table'

project_ref = {'projectId': project_id}
dataset_ref = {'datasetId': dataset_id,
               'projectId': project_id}
table_ref = {'tableId': table_id,
             'datasetId': dataset_id,
             'projectId': project_id}

dataset = {'datasetReference': dataset_ref}
table = {'tableReference': table_ref}
table['schema'] = {'fields': [
    {'name': 'id', 'type': 'string'},
...
]}

table = service.tables().insert(body = table, **dataset_ref).execute()

然后我想在這個表中插入一個數據，所以我試着這樣做。

fetch_list = []
patch = {'key': 'value'}
fetch_list.append(patch)

table = service.tables().patch(body = fetch_list, **table_ref).execute()

但什么都沒發生。

如何將新數據更新到bigquery表？

請給我看一些示例代碼。

Answer 1

編輯2018年11月：

這個問題的答案已經過時，因為谷歌雲客戶端自上一篇文章以來已經有了很大的發展。

此鏈接顯示如何使用最新的客戶端進行流式處理， 這個鏈接有一個作業插入操作的示例，如前面在答案中所述。

原答案：

您可以使用幾種不同的方法將數據插入BQ。

為了更深入地了解python-api是如何工作的，這里有你需要的一切： bq-python-api （起初文檔有些可怕但是在你掌握它之后它相當簡單）。

我使用兩種主要方法將數據插入BQ。 第一個是數據流 ，當你可以以實時方式逐行插入時，它應該被使用。 代碼示例：

import uuid
def stream_data(self, table, data, schema):
    # first checks if table already exists. If it doesn't, then create it
    r = self.service.tables().list(projectId=your_project_id,
                                     datasetId=your_dataset_id).execute()
    table_exists = [row['tableReference']['tableId'] for row in
                    r['tables'] if
                    row['tableReference']['tableId'] == table]
    if not table_exists:
        body = {
            'tableReference': {
                'tableId': table,
                'projectId': your_project_id,
                'datasetId': your_dataset_id
            },
            'schema': schema
        }
        self.service.tables().insert(projectId=your_project_id,
                                     datasetId=your_dataset_id,
                                     body=body).execute()

    # with table created, now we can stream the data
    # to do so we'll use the tabledata().insertall() function.
    body = {
        'rows': [
            {
                'json': data,
                'insertId': str(uuid.uuid4())
            }
        ]
    }
    self.service.tabledata().insertAll(projectId=your_project_id),
                                       datasetId=your_dataset_id,
                                       tableId=table,
                                         body=body).execute(num_retries=5)

在這里，我的self.service與您的service對象相對應。

我們項目中的輸入data示例：

data = {u'days_validated': '20', u'days_trained': '80', u'navigated_score': '1', u'description': 'First trial of top seller alg. No filter nor any condition is applied. Skus not present in train count as rank=0.5', u'init_cv_date': '2016-03-06', u'metric': 'rank', u'unix_date': '1461610020241117', u'purchased_score': '10', u'result': '0.32677139316724546', u'date': '2016-04-25', u'carted_score': '3', u'end_cv_date': '2016-03-25'}

及其通訊schema ：

schema = {u'fields': [{u'type': u'STRING', u'name': u'date', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'unix_date', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'STRING', u'name': u'init_cv_date', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'STRING', u'name': u'end_cv_date', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'days_trained', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'days_validated', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'navigated_score', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'carted_score', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'INTEGER', u'name': u'purchased_score', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'STRING', u'name': u'description', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'STRING', u'name': u'metric', u'mode': u'NULLABLE'}, {u'type': u'FLOAT', u'name': u'result', u'mode': u'NULLABLE'}]}

插入數據的另一種方法是使用作業插入功能。 正如您在文檔中看到的，它接受了幾個數據源。 我有一個例子，說明如何通過將查詢結果加載到另一個表中來實現：

def create_table_from_query(self,
                            query,
                            dest_table,
                            how):
    body = {
        'configuration': {
            'query': {
                'destinationTable': {
                    'projectId': your_project_id,
                    'tableId': dest_table,
                    'datasetId': your_dataset_id
                },
                'writeDisposition': how,
                'query': query,
            },
        }
    }

    response = self.connector.jobs().insert(projectId=self._project_id,
                                            body=body).execute()
    self.wait_job_completion(response['jobReference']['jobId'])

def wait_job_completion(self, job_id):
    while True:
        response = self.connector.jobs().get(projectId=self._project_id,
                                             jobId=job_id).execute()
        if response['status']['state'] == 'DONE':
            return

輸入how接受文檔中此字段的可用選項（例如“WRITE_TRUNCATE”或“WRITE_APPEND”）。

例如，您可以從csv文件加載數據，在這種情況下， configuration變量將按以下方式定義：

"configuration": {
  "load": {
    "fieldDelimiter": "\t"
    "sourceFormat": "CSV"
    "destinationTable": {
      "projectId": your_project_id,
      "tableId": table_id,
      "datasetId": your_dataset_id
    },
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
    "schema": schema,
    "sourceUris": file_location_in_google_cloud_storage
  },
}

（例如，使用由制表符分隔的csv文件。它也可以是json文件，文檔將引導您完成可用選項）。

運行jobs（）需要一些時間才能完成（這就是我們創建wait_job_completion方法的原因）。 與實時流相比，它應該更便宜。

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