crea tabelle BigLake di Cloud Storage

Questo documento descrive come creare una tabella BigLake di Cloud Storage. Una tabella BigLake ti consente di utilizzare la delega di accesso per eseguire query sui dati strutturati in Cloud Storage. Accesso delega disaccoppia l'accesso alla tabella BigLake dall'accesso al datastore sottostante.

Prima di iniziare

  1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  3. Enable the BigQuery Connection API.

    Enable the API

    Se vuoi leggere le tabelle BigLake da motori open source come Apache Spark, devi abilitare API BigQuery Storage Read.

  4. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

  5. Assicurati di avere un set di dati BigQuery.

  6. Assicurati che la versione del Google Cloud SDK sia 366.0.0 o successiva:

    gcloud version

    Se necessario, aggiornare Google Cloud SDK.

    1. (Facoltativo) Per Terraform, terraform-provider-google versione 4.25.0 o in un secondo momento. Le release terraform-provider-google sono elencate su GitHub. Puoi scaricare l'ultima versione di Terraform da Download di hashiCorp Terraform.

  7. Crea una connessione alle risorse Cloud in base all'origine dati esterna e concedi la connessione per accedere a Cloud Storage. Se non hai le autorizzazioni appropriate per creare una connessione, chiedi l'amministratore BigQuery per creare una connessione e la condividiamo con te.

Ruoli obbligatori

Per creare una tabella BigLake, è necessario quanto segue Autorizzazioni IAM (Identity and Access Management) di BigQuery:

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.connections.delegate

L'amministratore BigQuery (roles/bigquery.admin) predefinito Il ruolo Identity and Access Management include queste autorizzazioni.

Se non sei un'entità con questo ruolo, chiedi all'amministratore per concederti l'accesso o per creare la tabella BigLake per te.

Per ulteriori informazioni sui ruoli e sulle autorizzazioni di Identity and Access Management in BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni predefiniti.

Considerazione della posizione

Quando utilizzi Cloud Storage per archiviare i file di dati, puoi migliorare il rendimento utilizzando i bucket Cloud Storage a livello di regione singola o a due regioni anziché i bucket multiregione.

Creare tabelle BigLake su dati non partizionati

Se hai dimestichezza con la creazione di tabelle in BigQuery, la procedura per creare una tabella BigLake è simile. La tabella può utilizzare qualsiasi formato file supportato da BigLake. Per maggiori informazioni, consulta Limiti.

Prima di creare una tabella BigLake, devi disporre di un set di dati e di una connessione a una risorsa cloud che possa accedere a Cloud Storage.

Per creare una tabella BigLake, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

  1. Vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

  3. Espandi Azioni e fai clic su Crea tabella.

  4. Nella sezione Origine, specifica i seguenti dettagli:

    1. In Crea tabella da, seleziona Google Cloud Storage.

    2. In Seleziona un file dal bucket GCS o usa un pattern URI, vai a seleziona il bucket e il file da utilizzare oppure digita il percorso nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_name.

      Non puoi specificare più URI nella console Google Cloud, ma puoi selezionare più file specificando un carattere jolly asterisco (*). Ad esempio, gs://mybucket/file_name*. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Supporto dei caratteri jolly per gli URI Cloud Storage.

      Il bucket Cloud Storage deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati contenente la tabella che stai creando.

    3. In Formato file, seleziona il formato corrispondente al tuo file.

  5. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:

    1. In Progetto, scegli il progetto in cui creare la tabella.

    2. In Set di dati, scegli il set di dati in cui creare la tabella.

    3. In Tabella, inserisci il nome della tabella che stai creando.

    4. Per Tipo di tabella, seleziona Tabella esterna.

    5. Seleziona Crea una tabella BigLake utilizzando una connessione a una risorsa cloud.

    6. In ID connessione, seleziona la connessione creata in precedenza.

  6. Nella sezione Schema, puoi abilitare il rilevamento automatico dello schema o specificare manualmente se hai un file di origine. Se non hai un file di origine, devi specificare manualmente uno schema.

    • Per attivare il rilevamento automatico dello schema, seleziona l'opzione Rilevamento automatico.

    • Per specificare manualmente uno schema, lascia l'opzione Rilevamento automatico deselezionata. Attiva Modifica come testo e inserisci lo schema della tabella come Array JSON.

  7. Per ignorare le righe con valori di colonna aggiuntivi che non corrispondono allo schema, espandi la sezione Opzioni avanzate e seleziona Valori sconosciuti.

  8. Fai clic su Crea tabella.

Dopo aver creato la tabella permanente, puoi eseguire una query su di essa come se fosse una tabella BigQuery nativa. Al termine della query, puoi esportare i risultati come file CSV o JSON, salvarli come tabella o in Fogli Google.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL CREATE EXTERNAL TABLE. Puoi specificare lo schema in modo esplicito o utilizzare rilevamento automatico dello schema per dedurre lo schema dai dati esterni.

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione:

    CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
  WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (
    format ="TABLE_FORMAT",
    uris = ['BUCKET_PATH'[,...]],
    max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
    metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE'
    );

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il nome del tuo progetto in cui vuoi creare la tabella, ad esempio myproject
    • DATASET: il nome del set di dati BigQuery in cui vuoi creare la tabella, ad esempio mydataset
    • EXTERNAL_TABLE_NAME: il nome della tabella che vuoi creare, ad esempio mytable
    • REGION: la regione che contiene la connessione, ad esempio us
    • CONNECTION_ID: l'ID connessione, ad esempio myconnection

      Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore riportato nell'ultima sezione ID connessione completo mostrato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

    • TABLE_FORMAT: il formato della tabella che vuoi creare, ad esempio PARQUET

      Per ulteriori informazioni sui formati supportati, consulta Limitazioni.

    • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella esterna, nel formato ['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'].

      Puoi selezionare più file dal bucket specificando un asterisco (*) carattere jolly nel percorso. Ad esempio, ['gs://mybucket/file_name*']. Per ulteriori informazioni, consulta Supporto dei caratteri jolly per gli URI di Cloud Storage.

      Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi di addestramento.

      I seguenti esempi mostrano valori uris validi:

      • ['gs://bucket/path1/myfile.csv']
      • ['gs://bucket/path1/*.csv']
      • ['gs://bucket/path1/*', 'gs://bucket/path2/file00*']

      Se specifichi i valori uris che hanno come target più file, questi i file devono condividere uno schema compatibile.

      Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

    • STALENESS_INTERVAL: specifica se i metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni sulla tabella BigLake e quanto aggiornati devono essere i metadati memorizzati nella cache affinché l'operazione possa utilizzarli. Per ulteriori informazioni sulle considerazioni relative alla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento.

      Per disabilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

      Per abilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica valore letterale intervallo compreso tra 30 minuti e 7 giorni. Ad esempio, specifica INTERVAL 4 HOUR per un intervallo di inattività di 4 ore. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se sono stati aggiornati nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache sono precedenti a questa data, l'operazione recupera i metadati da Cloud Storage.

    • CACHE_MODE: specifica se la cache dei metadati viene aggiornata automaticamente o manualmente. Per ulteriori informazioni considerazioni sulla memorizzazione nella cache dei metadati, Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

      Imposta il valore AUTOMATIC affinché la cache dei metadati venga vengono aggiornati a un intervallo definito dal sistema, solitamente compreso tra 30 e 60 minuti.

      Imposta su MANUAL se vuoi aggiornare dei metadati in base a una pianificazione determinata da te. In questo caso, puoi chiamare la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache.

      Devi impostare CACHE_MODE se STALENESS_INTERVAL è impostato su un valore maggiore di 0.

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Opzione 1: file di definizione della tabella

Usa il comando bq mkdef per creare un file di definizione della tabella, quindi passare il percorso del file il comando bq mk come segue:

bq mkdef \
    --connection_id=CONNECTION_ID \
    --source_format=SOURCE_FORMAT \
  BUCKET_PATH > DEFINITION_FILE

bq mk --table \
    --external_table_definition=DEFINITION_FILE \
    --max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
    PROJECT_ID:DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME \
    SCHEMA

Sostituisci quanto segue:

  • CONNECTION_ID: l'ID connessione per esempio, myconnection

    Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore riportato nell'ultima sezione ID connessione completo mostrato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

  • SOURCE_FORMAT: il formato dell'origine dati esterna. Ad esempio, PARQUET.

  • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern.

    Puoi selezionare più file dal bucket specificando un asterisco (*) carattere jolly nel campo file_pattern. Ad esempio: gs://mybucket/file00*.parquet. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Supporto dei caratteri jolly per gli URI Cloud Storage.

    Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi di addestramento.

    I seguenti esempi mostrano valori uris validi:

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

    Quando specifichi valori uris che hanno come target più file, tutti questi file devono condividere uno schema compatibile.

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

  • DEFINITION_FILE: il percorso file di definizione della tabella sul tuo computer locale.

  • STALENESS_INTERVAL: specifica se I metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni nella tabella BigLake l'aggiornamento dei metadati memorizzati nella cache affinché l'operazione usarla. Per ulteriori informazioni sulle considerazioni sulla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

    Per disattivare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

    Per attivare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica un valore di intervallo compreso tra 30 minuti e 7 giorni, utilizzando il formato Y-M D H:M:S descritto nella documentazione del tipo di dato INTERVAL. Ad esempio, specifica 0-0 0 4:0:0 per un 4 di inattività di ora. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se sono stati aggiornati nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache precedente, l'operazione recupera i metadati Cloud Storage.

  • DATASET: il nome del set di dati BigQuery in cui vuoi creare una tabella, ad esempio mydataset

  • EXTERNAL_TABLE_NAME: il nome della tabella che vuoi creare, ad esempio mytable

  • SCHEMA: lo schema della tabella BigLake

Esempio:

bq mkdef
    --connection_id=myconnection
    --metadata_cache_mode=CACHE_MODE
    --source_format=CSV 'gs://mybucket/*.csv' > mytable_def

bq mk
    --table
    --external_table_definition=mytable_def='gs://mybucket/*.csv'
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0
    myproject:mydataset.mybiglaketable
    Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

Per utilizzare il rilevamento automatico dello schema, imposta il flag --autodetect=true nella mkdef e ometti lo schema:

bq mkdef \
    --connection_id=myconnection \
    --metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
    --source_format=CSV --autodetect=true \
    gs://mybucket/*.csv > mytable_def

bq mk \
    --table \
    --external_table_definition=mytable_def=gs://mybucket/*.csv \
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0 \
    myproject:mydataset.myexternaltable

Opzione 2: definizione di una tabella incorporata

Anziché creare un file di definizione della tabella, puoi passare la definizione della tabella direttamente al comando bq mk. Utilizza il decoratore @connection per specificare la connessione da utilizzare alla fine del --external_table_definition.

bq mk --table \
  --external_table_definition=@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH@projects/PROJECT_ID/locations/REGION/connections/CONNECTION_ID \
  DATASET_NAME.TABLE_NAME \
  SCHEMA

Sostituisci quanto segue:

  • SOURCE_FORMAT: il formato dell'origine dati esterna

    Ad esempio, CSV.

  • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern.

    Puoi selezionare più file dal bucket specificando un asterisco (*) carattere jolly nel campo file_pattern. Ad esempio: gs://mybucket/file00*.parquet. Per ulteriori informazioni, consulta Supporto dei caratteri jolly per gli URI di Cloud Storage.

    Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi.

    I seguenti esempi mostrano valori uris validi:

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

    Se specifichi i valori uris che hanno come target più file, questi i file devono condividere uno schema compatibile.

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

  • PROJECT_ID: il nome del tuo progetto in cui vuoi creare la tabella, ad esempio myproject

  • REGION: la regione che contiene connessione, us

  • CONNECTION_ID: l'ID connessione, ad esempio myconnection

    Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo visualizzato in ID connessione, ad esempioprojects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

  • DATASET_NAME: il nome del set di dati in cui vuoi creare la tabella BigLake

  • TABLE_NAME: il nome della tabella BigLake

  • SCHEMA: lo schema per Tabella BigLake

Esempio:

bq mk --table \
    --external_table_definition=@CSV=gs://mybucket/*.parquet@projects/myproject/locations/us/connections/myconnection \
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0 \
    myproject:mydataset.myexternaltable \
    Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

API

Chiama il metodo API tables.insert e crea un ExternalDataConfiguration nella risorsa Table che passi.

Specifica la proprietà schema o imposta la proprietà autodetect su true per attivare il rilevamento automatico dello schema per le origini dati supportate.

Specifica la proprietà connectionId per identificare la connessione da utilizzare per la connessione a Cloud Storage.

Terraform

Questo esempio crea una tabella BigLake su dati non partizionati.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura il valore predefinito dell'applicazione Credenziali. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom suffix.
resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.default.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "project" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.project.id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This makes the script wait for seven minutes before proceeding.
# This lets IAM permissions propagate.
resource "time_sleep" "default" {
  create_duration = "7m"

  depends_on = [google_project_iam_member.default]
}

# This defines a Google BigQuery dataset with
# default expiration times for partitions and tables, a
# description, a location, and a maximum time travel.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "my_dataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "My dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  # This defines a map of labels for the bucket resource,
  # including the labels "billing_group" and "pii".
  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}


# This creates a BigQuery Table with automatic metadata caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "my_table"
  schema = jsonencode([
    { "name" : "country", "type" : "STRING" },
    { "name" : "product", "type" : "STRING" },
    { "name" : "price", "type" : "INT64" }
  ])
  external_data_configuration {
    # This defines an external data configuration for the BigQuery table
    # that reads Parquet data from the publish directory of the default
    # Google Cloud Storage bucket.
    autodetect    = false
    source_format = "PARQUET"
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    source_uris   = ["gs://${google_storage_bucket.default.name}/data/*"]
    # This enables automatic metadata refresh.
    metadata_cache_mode = "AUTOMATIC"
  }

  # This sets the maximum staleness of the metadata cache to 10 hours.
  max_staleness = "0-0 0 10:0:0"

  deletion_protection = false

  depends_on = [time_sleep.default]
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle seguenti sezioni.

Prepara Cloud Shell

  1. Avvia Cloud Shell.

  2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito dove vuoi applicare le configurazioni Terraform.

    Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione di Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

  1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome del file deve contenere .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice di esempio in ogni sezione o passaggio.

    Copia il codice di esempio nel file main.tf appena creato.

    Facoltativamente, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

  3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
  4. Salva le modifiche.
  5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory. 
    terraform init

    Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi -upgrade : 

    terraform init -upgrade

Applica le modifiche

  1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative: 
    terraform plan

    Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

  2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt: 
    terraform apply

    Attendi finché Terraform non visualizzi il messaggio "Applicazione completata!". per creare un nuovo messaggio email.

  3. Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

BigLake supporta il rilevamento automatico dello schema. Tuttavia, se non hai fornito uno schema e all'account di servizio non è stato concesso l'accesso nei passaggi precedenti, questi passaggi non vanno a buon fine con un messaggio di accesso negato se provi a rilevare automaticamente lo schema.

Creare tabelle BigLake sui dati partizionati di Hive

Puoi creare una tabella BigLake per i dati partizionati di Hive in Cloud Storage. Dopo aver creato una tabella con partizioni esterne, non puoi modificare la chiave di partizione. Devi ricreare la tabella per modificare di partizione.

Per creare una tabella BigLake basata su dati partizionati da Hive in Cloud Storage, seleziona una delle opzioni seguenti:

Console

  1. Vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e seleziona un set di dati.

  3. Fai clic su Visualizza azioni, e poi fai clic su Crea tabella. Si aprirà il riquadro Crea tabella.

  4. Nella sezione Origine, specifica i seguenti dettagli:

    1. Per Crea tabella da, seleziona Google Cloud Storage.

    2. Specifica il percorso della cartella utilizzando caratteri jolly. Ad esempio, my_bucket/my_files*. La cartella deve trovarsi nella stessa posizione del set di dati che contiene e la tabella che desideri creare, aggiungere o sovrascrivere.

    3. Seleziona il tipo di file dall'elenco Formato file.

    4. Seleziona la casella di controllo Partizionamento dei dati di origine e poi specifica i seguenti dettagli:

      1. In Seleziona prefisso URI di origine, inserisci il Prefisso URI. Ad esempio, gs://my_bucket/my_files.
      2. (Facoltativo) Per richiedere un filtro di partizione per tutte le query per questa tabella, seleziona la casella di controllo Richiedi filtro di partizione. La richiesta di un filtro di partizionamento può ridurre i costi e migliorare le prestazioni dei dispositivi. Per ulteriori informazioni, consulta Requisire filtri di predicato sulle chiavi di partizione nelle query.

      3. Nella sezione Modalità di inferenza della partizione, seleziona una delle seguenti opzioni:

        • Deduzione automatica dei tipi: imposta la modalità di rilevamento dello schema della partizione su AUTO.
        • Tutte le colonne sono stringhe: imposta lo schema di partizione modalità di rilevamento su STRINGS.
        • Fornisci il mio: imposta la modalità di rilevamento dello schema della partizione su CUSTOM e inserisci manualmente le informazioni sullo schema per le chiavi di partizione. Per ulteriori informazioni, vedi Fornisci uno schema di chiave di partizione personalizzato.

  5. Nella sezione Destinazione, specifica i seguenti dettagli:

    1. In Progetto, seleziona il progetto in cui vuoi creare nella tabella.
    2. In Set di dati, seleziona il set di dati in cui creare nella tabella.
    3. In Tabella, inserisci il nome della tabella che vuoi creare.
    4. In Tipo di tabella, seleziona Tabella esterna.
    5. Seleziona Crea una tabella BigLake utilizzando una risorsa cloud connessione.
    6. In ID connessione, seleziona la connessione che hai creato. in precedenza.

  6. Nella sezione Schema, puoi abilitare il rilevamento automatico dello schema o specificare manualmente se hai un file di origine. Se non hai un file di origine, devi specificare manualmente uno schema.

    • Per attivare il rilevamento automatico dello schema, seleziona l'opzione Rilevamento automatico.

    • Per specificare manualmente uno schema, lascia l'opzione Rilevamento automatico non selezionata. Attiva Modifica come testo e inserisci lo schema della tabella come array JSON.

  7. Per ignorare le righe con valori di colonna aggiuntivi che non corrispondono allo schema, espandi la sezione Opzioni avanzate e seleziona Valori sconosciuti.

  8. Fai clic su Crea tabella.

SQL

Utilizza l'istruzione DDL CREATE EXTERNAL TABLE:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

    CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
WITH PARTITION COLUMNS
(
  PARTITION_COLUMN PARTITION_COLUMN_TYPE,
)
WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
OPTIONS (
  hive_partition_uri_prefix = "HIVE_PARTITION_URI_PREFIX",
  uris=['FILE_PATH'],
  max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
  metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE',
  format ="TABLE_FORMAT"
);

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il nome del tuo progetto in cui vuoi creare la tabella, ad esempio myproject
    • DATASET: il nome del set di dati BigQuery in cui vuoi creare la tabella, ad esempio mydataset
    • EXTERNAL_TABLE_NAME: il nome della tabella che vuoi creare, ad esempio mytable
    • PARTITION_COLUMN: il nome del colonna di partizionamento
    • PARTITION_COLUMN_TYPE: il tipo di colonna di partizionamento
    • REGION: la regione che contiene la connessione, ad esempio us
    • CONNECTION_ID: l'ID connessione per esempio, myconnection

      Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore riportato nell'ultima sezione ID connessione completo mostrato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

    • HIVE_PARTITION_URI_PREFIX: prefisso dell'uri per la suddivisione in parti di Hive, ad esempio gs://mybucket/
    • FILE_PATH: percorso dell'origine dati per la tabella esterna che vuoi creare, ad esempio gs://mybucket/*.parquet
    • STALENESS_INTERVAL: specifica se i metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni sulla tabella BigLake e quanto aggiornati devono essere i metadati memorizzati nella cache affinché l'operazione possa utilizzarli. Per ulteriori informazioni sulle considerazioni relative alla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento.

      Per disabilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

      Per attivare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica un valore di letterale intervallo compreso tra 30 minuti e 7 giorni. Ad esempio, specifica INTERVAL 4 HOUR per un intervallo di inattività di 4 ore. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se è stato aggiornato nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache sono precedenti a questa data, l'operazione recupera i metadati da Cloud Storage.

    • CACHE_MODE: specifica se i metadati la cache viene aggiornata automaticamente o manualmente. Per ulteriori informazioni sulle considerazioni relative alla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento.

      Imposta il valore AUTOMATIC affinché la cache dei metadati venga vengono aggiornati a un intervallo definito dal sistema, solitamente compreso tra 30 e 60 minuti.

      Imposta su MANUAL se vuoi aggiornare dei metadati in base a una pianificazione determinata da te. In questo caso, puoi chiamare la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache.

      Devi impostare CACHE_MODE se STALENESS_INTERVAL è impostato su un valore maggiore di 0.

    • TABLE_FORMAT: il formato della tabella che che vuoi creare, ad esempio PARQUET

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

Esempi

L'esempio seguente crea una tabella BigLake su dati partizionati in cui:

  • Lo schema viene rilevato automaticamente.
  • L'intervallo di inattività della cache dei metadati per la tabella è di 1 giorno.
  • La cache dei metadati si aggiorna automaticamente.
CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.my_table`
WITH PARTITION COLUMNS
(
  sku STRING,
)
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  hive_partition_uri_prefix = "gs://mybucket/products",
  uris = ['gs://mybucket/products/*'],
  max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
  metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC'
);

L'esempio seguente crea una tabella BigLake sopra partizionati dove:

  • Lo schema è specificato.
  • L'intervallo di inattività della cache dei metadati per la tabella è di 8 ore.
  • La cache dei metadati deve essere aggiornata manualmente.
CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.my_table`
(
  ProductId INTEGER,
  ProductName STRING,
  ProductType STRING
)
WITH PARTITION COLUMNS
(
  sku STRING,
)
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  hive_partition_uri_prefix = "gs://mybucket/products",
  uris = ['gs://mybucket/products/*'],
  max_staleness = INTERVAL 8 HOUR,
  metadata_cache_mode = 'MANUAL'
);

bq

Per prima cosa, utilizza Comando bq mkdef per crea un file di definizione della tabella:

bq mkdef \
--source_format=SOURCE_FORMAT \
--connection_id=REGION.CONNECTION_ID \
--hive_partitioning_mode=PARTITIONING_MODE \
--hive_partitioning_source_uri_prefix=GCS_URI_SHARED_PREFIX \
--require_hive_partition_filter=BOOLEAN \
--metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
 GCS_URIS > DEFINITION_FILE

Sostituisci quanto segue:

  • SOURCE_FORMAT: il formato dei dati esterni sorgente. Ad esempio, CSV.
  • REGION: la regione che contiene connessione attiva, ad esempio us.

  • CONNECTION_ID: l'ID connessione per ad esempio myconnection.

    Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, l'ID connessione è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo visualizzato in ID connessione, ad esempioprojects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

  • PARTITIONING_MODE: la modalità di partizionamento Hive. Utilizza uno dei seguenti i seguenti valori:

    • AUTO: rileva automaticamente i nomi e i tipi di chiavi.
    • STRINGS: converte automaticamente i nomi delle chiavi in stringhe.
    • CUSTOM: codifica lo schema della chiave nel prefisso dell'URI di origine.

  • GCS_URI_SHARED_PREFIX: il prefisso dell'URI di origine.

  • BOOLEAN: specifica se è necessario un filtro predicato al momento della query. Questo flag è facoltativo. Il valore predefinito è false.

  • CACHE_MODE: specifica se la cache dei metadati viene aggiornata automaticamente o manualmente. Devi solo includere questo se prevedi di usare anche il flag --max_staleness nella successivo comando bq mk per abilitare la memorizzazione nella cache dei metadati. Per maggiori informazioni informazioni sulla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

    Imposta su AUTOMATIC per aggiornare la cache dei metadati a un intervallo definito dal sistema, in genere compreso tra 30 e 60 minuti.

    Imposta su MANUAL se vuoi aggiornare dei metadati in base a una pianificazione determinata da te. In questo caso, puoi chiamare il Procedura di sistema di BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache.

    Devi impostare CACHE_MODE se STALENESS_INTERVAL è impostato su un valore maggiore di 0.

  • GCS_URIS: il percorso della cartella Cloud Storage, utilizzando carattere jolly.

  • DEFINITION_FILE: il percorso del file di definizione della tabella sulla tua macchina locale.

Se PARTITIONING_MODE è CUSTOM, includi lo schema della chiave di partizione nel prefisso dell'URI di origine, utilizzando il seguente formato:

--hive_partitioning_source_uri_prefix=GCS_URI_SHARED_PREFIX/{KEY1:TYPE1}/{KEY2:TYPE2}/...

Dopo aver creato il file di definizione della tabella, utilizza il comando bq mk per creare la tabella BigLake:

bq mk --external_table_definition=DEFINITION_FILE \
--max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
DATASET_NAME.TABLE_NAME \
SCHEMA

Sostituisci quanto segue:

  • DEFINITION_FILE: il percorso del file di definizione della tabella.

  • STALENESS_INTERVAL: specifica se I metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni nella tabella BigLake l'aggiornamento dei metadati memorizzati nella cache affinché l'operazione usarla. Se includi questo flag, devi aver specificato anche un valore per il flag --metadata_cache_mode nel comando bq mkdef precedente. Per ulteriori informazioni sui metadati considerazioni sulla memorizzazione nella cache, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

    Per disabilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

    Per abilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica un intervallo di valori compreso tra 30 minuti e 7 giorni, utilizzando Y-M D H:M:S descritto in Tipo di dati INTERVAL documentazione. Ad esempio, specifica 0-0 0 4:0:0 per un 4 di inattività di ora. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se sono stati aggiornati nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache sono precedenti a questa data, l'operazione recupera i metadati da Cloud Storage.

  • DATASET_NAME: il nome del set di dati che contiene tabella.

  • TABLE_NAME: il nome della tabella che stai creando.

  • SCHEMA: specifica un percorso a un file dello schema JSON oppure specifica lo schema nel formato field:data_type,field:data_type,.... Per utilizzare lo schema rilevamento automatico, ometti questo argomento.

Esempi

L'esempio seguente utilizza la AUTOmodalità di partizione Hive e imposta anche la cache dei metadati in modo che abbia un intervallo di inattività di 12 ore e venga aggiornata automaticamente:

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=AUTO \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable \
  --metadata_cache_mode=AUTOMATIC \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  --max_staleness=0-0 0 12:0:0 \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

L'esempio seguente utilizza la STRINGmodalità di partizionamento Hive:

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=STRING \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

L'esempio seguente utilizza la CUSTOMmodalità di partizionamento Hive:

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=CUSTOM \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable/{dt:DATE}/{val:STRING} \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

API

Per impostare la partizione Hive utilizzando l'API BigQuery, includi l'oggetto hivePartitioningOptions nell'oggetto ExternalDataConfiguration quando crei il file di definizione della tabella. Per creare una tabella BigLake, devi anche specificare un valore per il campo connectionId.

Se imposti il campo hivePartitioningOptions.mode su CUSTOM, devi codificare lo schema della chiave di partizione nel campo hivePartitioningOptions.sourceUriPrefix come segue: gs://BUCKET/PATH_TO_TABLE/{KEY1:TYPE1}/{KEY2:TYPE2}/...

Per applicare l'utilizzo di un filtro predicato al momento della query, imposta il campo hivePartitioningOptions.requirePartitionFilter su true.

Terraform

Questo esempio crea una tabella BigLake su dati partizionati.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura il valore predefinito dell'applicazione Credenziali. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.


# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom
# suffix.
resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.default.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "default" {
  # This creates a fake message to create partition locations on the table.
  # Otherwise, the table deployment fails.
  name    = "publish/dt=2000-01-01/hr=00/min=00/fake_message.json"
  content = "{\"column1\": \"XXX\"}"
  bucket  = google_storage_bucket.default.name
}

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.default.id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This makes the script wait for seven minutes before proceeding. This lets IAM
# permissions propagate.
resource "time_sleep" "default" {
  create_duration = "7m"

  depends_on = [google_project_iam_member.default]
}

# This defines a Google BigQuery dataset with default expiration times for
# partitions and tables, a description, a location, and a maximum time travel.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "my_dataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "My dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  # This defines a map of labels for the bucket resource,
  # including the labels "billing_group" and "pii".
  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

# This creates a BigQuery table with partitioning and automatic metadata
# caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "my_table"
  schema     = jsonencode([{ "name" : "column1", "type" : "STRING", "mode" : "NULLABLE" }])
  external_data_configuration {
    # This defines an external data configuration for the BigQuery table
    # that reads Parquet data from the publish directory of the default
    # Google Cloud Storage bucket.
    autodetect    = false
    source_format = "PARQUET"
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    source_uris   = ["gs://${google_storage_bucket.default.name}/publish/*"]
    # This configures Hive partitioning for the BigQuery table,
    # partitioning the data by date and time.
    hive_partitioning_options {
      mode                     = "CUSTOM"
      source_uri_prefix        = "gs://${google_storage_bucket.default.name}/publish/{dt:STRING}/{hr:STRING}/{min:STRING}"
      require_partition_filter = false
    }
    # This enables automatic metadata refresh.
    metadata_cache_mode = "AUTOMATIC"
  }


  # This sets the maximum staleness of the metadata cache to 10 hours.
  max_staleness = "0-0 0 10:0:0"

  deletion_protection = false

  depends_on = [
    time_sleep.default,
    google_storage_bucket_object.default
  ]
}

Per applicare la configurazione Terraform a un progetto Google Cloud, completa i passaggi nella le sezioni seguenti.

Prepara Cloud Shell

  1. Avvia Cloud Shell.

  2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito dove vuoi applicare le configurazioni Terraform.

    Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione di Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

  1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo all'interno di quella directory. Il nome del file deve contenere .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice di esempio in ogni sezione o passaggio.

    Copia il codice di esempio nel file main.tf appena creato.

    Facoltativamente, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

  3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
  4. Salva le modifiche.
  5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory. 
    terraform init

    Facoltativamente, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi -upgrade : 

    terraform init -upgrade

Applica le modifiche

  1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative: 
    terraform plan

    Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

  2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt: 
    terraform apply

    Attendi che Terraform mostri il messaggio "Applicazione completata".

  3. Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nella UI per assicurarti create o aggiornate da Terraform.

Configura i criteri di controllo dell'accesso

Puoi utilizzare diversi metodi per controllare l'accesso alle tabelle BigLake:

Ad esempio, supponiamo che tu voglia limitare l'accesso alle righe per la tabella mytable nel set di dati mydataset:

+---------+---------+-------+
| country | product | price |
+---------+---------+-------+
| US      | phone   |   100 |
| JP      | tablet  |   300 |
| UK      | laptop  |   200 |
+---------+---------+-------+

Puoi creare un filtro a livello di riga per Kim (kim@example.com) che limita il suo accesso alle righe dove country è uguale a US.

CREATE ROW ACCESS POLICY only_us_filter
ON mydataset.mytable
GRANT TO ('user:kim@example.com')
FILTER USING (country = 'US');

Quindi, Kim esegue la query seguente:

SELECT * FROM projectid.mydataset.mytable;

L'output mostra solo le righe in cui country è uguale a US:

+---------+---------+-------+
| country | product | price |
+---------+---------+-------+
| US      | phone   |   100 |
+---------+---------+-------+

Esegui query sulle tabelle BigLake

Per ulteriori informazioni, consulta Eseguire query sui dati di Cloud Storage nelle tabelle BigLake.

Aggiorna le tabelle BigLake

Se necessario, puoi aggiornare le tabelle BigLake, ad esempio per cambia il loro memorizzazione nella cache dei metadati. Per visualizzare i dettagli della tabella, come il formato e l'URI di origine, consulta Ottenere informazioni sulle tabelle.

Puoi utilizzare la stessa procedura anche per eseguire l'upgrade delle tabelle esterne basate su Cloud Storage alle tabelle BigLake associando la tabella esterna a una connessione. Per ulteriori informazioni, vedi Esegui l'upgrade delle tabelle esterne a tabelle BigLake.

Per aggiornare una tabella BigLake, seleziona una delle seguenti opzioni:

SQL

Utilizza la CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE Istruzione DDL per aggiornare una tabella:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

    CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE
  `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
  WITH CONNECTION `REGION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS(
    format ="TABLE_FORMAT",
    uris = ['BUCKET_PATH'],
    max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
    metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE'
    );

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il nome del progetto che contiene la tabella
    • DATASET: il nome del set di dati che contiene la tabella
    • EXTERNAL_TABLE_NAME: il nome del tavola
    • REGION: la regione che contiene connessione
    • CONNECTION_ID: il nome della connessione per utilizzare
    • TABLE_FORMAT: il formato utilizzato dalla tabella

      Non puoi modificarlo quando aggiorni la tabella.

    • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella esterna, nel formato ['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'].

      Puoi selezionare più file dal bucket specificando un asterisco (*) carattere jolly nel percorso. Ad esempio, ['gs://mybucket/file_name*']. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Supporto dei caratteri jolly per gli URI Cloud Storage.

      Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi di addestramento.

      I seguenti esempi mostrano valori uris validi:

      • ['gs://bucket/path1/myfile.csv']
      • ['gs://bucket/path1/*.csv']
      • ['gs://bucket/path1/*', 'gs://bucket/path2/file00*']

      Quando specifichi valori uris che hanno come target più file, tutti questi file devono condividere uno schema compatibile.

      Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, vedi Percorso della risorsa di Cloud Storage.

    • STALENESS_INTERVAL: specifica se i metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni sulla tabella e l'aggiornamento dei metadati memorizzati nella cache affinché l'operazione usalo

      Per ulteriori informazioni sulle considerazioni relative alla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento.

      Per disattivare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

      Per abilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica valore letterale intervallo compreso tra 30 minuti e 7 giorni. Ad esempio, specifica INTERVAL 4 HOUR per un intervallo di inattività di 4 ore. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se sono stati aggiornati nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache precedente, l'operazione recupera i metadati Cloud Storage.

    • CACHE_MODE: specifica se la cache dei metadati viene aggiornata automaticamente o manualmente

      Per ulteriori informazioni considerazioni sulla memorizzazione nella cache dei metadati, Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

      Imposta su AUTOMATIC per aggiornare la cache dei metadati a un intervallo definito dal sistema, in genere tra 30 e 60 minuti.

      Imposta MANUAL se vuoi aggiornare la cache dei metadati in base a una pianificazione che hai stabilito. In questo caso, puoi chiamare la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache.

      Devi impostare CACHE_MODE se STALENESS_INTERVAL è impostato su un valore maggiore di 0.

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire query, consulta Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza i comandi bq mkdef e bq update per aggiornare una tabella:

  1. Genera una definizione della tabella esterna, che descrive gli aspetti della tabella da modificare:

    bq mkdef --connection_id=PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID \
--source_format=TABLE_FORMAT \
--metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
"BUCKET_PATH" > /tmp/DEFINITION_FILE

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il nome del progetto che contiene la connessione
    • REGION: la regione che contiene la connessione
    • CONNECTION_ID: il nome della connessione da utilizzare
    • TABLE_FORMAT: il formato utilizzato tabella. Non puoi modificare questa impostazione durante l'aggiornamento della tabella.

    • CACHE_MODE: specifica se la cache dei metadati viene aggiornata automaticamente o manualmente. Per ulteriori informazioni sulle considerazioni relative alla memorizzazione nella cache dei metadati, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento.

      Imposta AUTOMATIC per aggiornare la cache dei metadati in un definito dal sistema, di solito tra 30 e 60 minuti.

      Imposta su MANUAL se desideri aggiornare la cache dei metadati su una il piano di controllo da te determinato. In questo caso, puoi chiamare la procedura di sistema BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE per aggiornare la cache.

      Devi impostare CACHE_MODE se STALENESS_INTERVAL è impostato su un valore maggiore di 0.

    • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage contenente i dati della tabella externa, nel formato gs://bucket_name/[folder_name/]file_name.

      Puoi limitare i file selezionati dal bucket specificando un asterisco (*) carattere jolly nel percorso. Ad esempio, gs://mybucket/file_name*. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Supporto dei caratteri jolly per gli URI Cloud Storage.

      Puoi specificare più bucket per l'opzione uris fornendo più percorsi.

      I seguenti esempi mostrano valori uris validi:

      • gs://bucket/path1/myfile.csv
      • gs://bucket/path1/*.csv
      • gs://bucket/path1/*,gs://bucket/path2/file00*

      Quando specifichi valori uris che hanno come target più file, tutti questi file devono condividere uno schema compatibile.

      Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli URI Cloud Storage in BigQuery, consulta Percorso della risorsa Cloud Storage.

    • DEFINITION_FILE: il nome della tabella di definizione del file che stai creando.

  2. Aggiorna la tabella utilizzando la nuova definizione della tabella esterna:

    bq update --max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
--external_table_definition=/tmp/DEFINITION_FILE \
PROJECT_ID:DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME

    Sostituisci quanto segue:

    • STALENESS_INTERVAL: specifica se i metadati memorizzati nella cache vengono utilizzati dalle operazioni sulla tabella e quanto devono essere aggiornati per poter essere utilizzati dall'operazione. Per ulteriori informazioni sui metadati considerazioni sulla memorizzazione nella cache, consulta Memorizzazione nella cache dei metadati per migliorare le prestazioni.

      Per disattivare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica 0. Questa è l'impostazione predefinita.

      Per abilitare la memorizzazione nella cache dei metadati, specifica un intervallo di valori compreso tra 30 minuti e 7 giorni, utilizzando Y-M D H:M:S descritto in Tipo di dati INTERVAL documentazione. Ad esempio, specifica 0-0 0 4:0:0 per un 4 di inattività di ora. Con questo valore, le operazioni sulla tabella utilizzano i metadati memorizzati nella cache se è stato aggiornato nelle ultime 4 ore. Se i metadati memorizzati nella cache precedente, l'operazione recupera i metadati Cloud Storage.

    • DEFINITION_FILE: il nome del file di definizione della tabella che hai creato o aggiornato.

    • PROJECT_ID: il nome del progetto che contiene la tabella

    • DATASET: il nome del set di dati che contiene la tabella

    • EXTERNAL_TABLE_NAME: il nome della tabella

Esempio

L'esempio seguente aggiorna mytable in modo che utilizzi i metadati memorizzati nella cache, a condizione che sia stato aggiornato nelle ultime 4, 5 ore e anche di aggiornare automaticamente i metadati:

bq update --project_id=myproject --max_staleness='0-0 0 4:30:0' \
--external_table_definition=enable_metadata.json mydataset.mytable

Dove enable_metadata.json presenta i seguenti contenuti: { "metadataCacheMode": "AUTOMATIC" }

Audit logging

Per informazioni sul logging in BigQuery, consulta Introduzione alle Monitoraggio di BigQuery. Per saperne di più sul logging in Google Cloud, consulta Cloud Logging.

Passaggi successivi