Como carregar dados CSV do Cloud Storage

Como carregar arquivos CSV do Cloud Storage

Ao carregar dados CSV do Cloud Storage, você pode anexá-los ou substituir uma tabela ou partição existente. Também é possível carregá-los em uma nova tabela ou partição. Quando os dados são carregados no BigQuery, eles são convertidos no formato de colunas do Capacitor, o formato de armazenamento do BigQuery.

Quando você carrega dados do Cloud Storage a uma tabela do BigQuery, o conjunto de dados que contém a tabela precisa estar na mesma região ou multirregião que o intervalo do Cloud Storage.

Para saber mais sobre como carregar dados CSV de um arquivo local, consulte Como carregar dados ao BigQuery de uma fonte de dados local.

Limitações

Ao carregar dados CSV do Cloud Storage ao BigQuery, observe estes pontos:

  • Os arquivos CSV não são compatíveis com dados aninhados ou repetidos.
  • Se você usa a compressão gzip, o BigQuery não pode ler os dados em paralelo. O carregamento de dados CSV compactados no BigQuery é mais lento do que o carregamento de dados não compactados.
  • Quando você carrega dados CSV ou JSON, os valores nas colunas DATE precisam usar o separador traço (-) e precisam estar no seguinte formato: YYYY-MM-DD (ano-mês-dia).
  • Quando você carrega dados JSON ou CSV, os valores nas colunas TIMESTAMP precisam usar o separador de traço (-) na parte de data do carimbo de data/hora, e a data precisa estar no seguinte formato: YYYY-MM-DD (ano-mês-dia). A parte hh:mm:ss (hora-minuto-segundo) do carimbo de data/hora precisa usar um separador dois-pontos (:).

Codificação de CSV

Para o BigQuery, é necessário que os dados CSV estejam codificados em UTF-8. Se você tiver arquivos CSV com dados codificados no formato ISO-8859-1 (também conhecido como Latin-1), especifique explicitamente a codificação ao carregar seus dados para que seja possível converter em UTF-8.

Em arquivos CSV, os delimitadores podem ser qualquer caractere de um byte em ISO-8859-1. Para usar um caractere no intervalo 128-255, codifique-o como UTF-8. O BigQuery converte a string para a codificação ISO-8859-1 e usa o primeiro byte dela para dividir os dados em seu estado bruto, binário.

Permissões exigidas

Ao carregar dados no BigQuery, você precisa de permissões para os envolvidos no projeto ou no nível do conjunto de dados para carregar dados em tabelas e partições novas ou antigas do BigQuery. Se você estiver carregando dados do Cloud Storage, também precisará acessar o intervalo que contém os dados.

Permissões do BigQuery

Ao carregar dados no BigQuery a partir do Cloud Storage, você precisa ter concedido os papéis bigquery.dataOwner ou bigquery.dataEditor para envolvidos no projeto ou no nível do conjunto de dados. Os dois papéis concedem aos usuários e grupos permissão para carregar dados em uma nova tabela, anexá-los a uma tabela ou substitui-la.

Ao conceder os papéis para envolvidos no projeto, os usuários ou grupos têm permissão para carregar dados em tabelas em cada conjunto de dados no projeto. Já com os papéis no nível do conjunto de dados, os usuários ou grupos podem carregar dados apenas em tabelas desse conjunto de dados.

Para mais informações sobre como configurar o acesso aos conjuntos de dados, consulte Como controlar o acesso a conjuntos de dados. Para saber mais sobre papéis do IAM no BigQuery, consulte Controle de acesso.

Permissões do Cloud Storage

Para carregar dados de um intervalo do Cloud Storage, você precisa de permissões storage.objects.get no nível do projeto ou do intervalo individual. Se você estiver usando um caractere curinga de URI, também precisará ter permissões storage.objects.list.

o papel predefinido de IAM storage.objectViewer pode ser concedido para atribuir as permissões storage.objects.get e storage.objects.list.

Como carregar dados CSV em uma tabela

Para carregar dados CSV do Cloud Storage em uma nova tabela do BigQuery ou anexar dados a uma tabela atual:

Console

  1. Abra a IU da Web do BigQuery no Console do GCP.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, na seção Recursos, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.

  3. No lado direito da janela, no painel de detalhes, clique em Criar tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

    Ver conjunto de dados

  4. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Origem:

    • Em Criar tabela de, selecione o tipo de fonte desejada.

      Ver conjunto de dados

    • No campo de origem, procure o arquivo/intervalo do Cloud Storage ou insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU da Web do BigQuery, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está criando.

      Ver conjunto de dados

    • Em Formato de arquivo, selecione CSV.

  5. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto apropriado.

      Ver conjunto de dados

    • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela que você está criando no BigQuery.

    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  6. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

    • Insira as informações do esquema manualmente:

      • Ative Editar como texto e insira o esquema da tabela como uma matriz JSON.

      • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema.

  7. Selecione itens aplicáveis na seção Opções avançadas e clique em Criar tabela. Para mais informações sobre as opções disponíveis, consulte as opções CSV.

IU clássica

  1. Acesse a IU da Web do BigQuery.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, passe o cursor sobre um conjunto de dados, clique no ícone de seta para baixo imagem do ícone de seta para baixo e depois em Criar nova tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

  3. Na página Criar tabela, na seção Dados de origem:

    • Em Local, selecione Cloud Storage e, no campo de origem, insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU da Web do BigQuery, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está criando.
    • Em Formato do arquivo, selecione Valores separados por vírgulas (CSV).

  4. Na página Criar tabela, na seção Tabela de destino:

    • Em Nome da tabela, escolha o conjunto de dados apropriado e, no campo de nome da tabela, insira um nome para a tabela que você está criando no BigQuery.
    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  5. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

    • Insira as informações do esquema manualmente:

      • Clique em Editar como texto e insira o esquema da tabela como matriz JSON:

        Adicionar esquema como matriz JSON

      • Use Adicionar campo para fazer a entrada do esquema manualmente.

        Adicionar esquemas usando campos de adição

  6. Selecione os itens aplicáveis na seção Opções e clique em Criar tabela. Para mais informações sobre as opções disponíveis, consulte as opções CSV.

Linha de comando

Use o comando bq load, especifique CSV como source_format e inclua um URI do Cloud Storage. É possível incluir um único URI, uma lista de URIs separados por vírgulas ou um URI contendo um caractere curinga.

Forneça a sinalização --location e defina o valor como seu local.

bq --location=[LOCATION] load --source_format=[FORMAT] [DATASET].[TABLE] [PATH_TO_SOURCE] [SCHEMA]

em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, poderá definir o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
  • [FORMAT] é CSV;
  • [DATASET] é um conjunto de dados existente;
  • [TABLE] é o nome da tabela em que você está carregando dados;
  • [PATH_TO_SOURCE] é um URI do Cloud Storage totalmente qualificado ou uma lista de URIs separados por vírgulas. Caracteres curinga também são aceitos;
  • [SCHEMA] é um esquema válido. Ele pode ser um arquivo JSON local ou inserido in-line como parte do comando. Você também pode usar o sinalizador --autodetect em vez de fornecer uma definição de esquema.

Além disso, você pode adicionar sinalizações para opções CSV que permitem controlar a forma como o BigQuery analisa seus dados. Por exemplo, você pode usar o sinalizador --skip_leading_rows para ignorar linhas de cabeçalho no arquivo CSV e pode usar o sinalizador --encoding para identificar a codificação de caracteres dos dados.

Exemplos:

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv em uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido em um arquivo de esquema local chamado myschema.json. mybucket e mydataset foram criados no local multirregional US.

    bq --location=US load --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv ./myschema.json

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv em uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido in-line no formato [FIELD]:[DATA_TYPE], [FIELD]:[DATA_TYPE]. mybucket e mydataset foram criados no local multirregional US.

    bq --location=US load --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

    Ao especificar o esquema na linha de comando, não é possível incluir um tipo RECORD (STRUCT), adicionar uma descrição de campo nem especificar o modo de campo. Todos os modos de campo assumem NULLABLE como padrão. Para incluir descrições, modos e tipos RECORD de campo, forneça um arquivo de esquema JSON.

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv em uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido em um arquivo de esquema local chamado myschema.json e a sinalização --skip_leading_rows é usada para ignorar as duas primeiras linhas de cabeçalho no arquivo CSV. mybucket e mydataset foram criados na região asia-northeast1.

    bq --location=asia-northeast1 load --skip_leading_rows=2 --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv ./myschema.json

API

Defina as seguintes propriedades para carregar dados CSV usando a API.

  1. Crie um job de carregamento que aponte para os dados de origem no Cloud Storage.

  2. Especifique o local na propriedade location da seção jobReference do recurso de job.

  3. Os URIs de origem precisam ser totalmente qualificados no formato gs://[BUCKET]/[OBJECT]. Cada URI pode conter um caractere curinga "*".

  4. Especifique o formato de dados CSV definindo a propriedade configuration.load.sourceFormat como CSV.

  5. Para verificar o status do job, chame jobs.get([JOB_ID]*), em que [JOB_ID] é o código do job retornado pela solicitação inicial.

    • O resultado status.state = DONE mostra que o job foi concluído com sucesso.
    • A presença da propriedade status.errorResult mostra que houve falha na solicitação, e o objeto incluirá informações que descrevem o erro. Quando há falha na solicitação, nenhuma tabela é criada e não são adicionados dados.
    • Se status.errorResult estiver ausente, o job foi concluído com sucesso, embora possa haver alguns erros não fatais, como problemas ao importar algumas linhas. Os erros não fatais são listados na propriedade status.errors do objeto de job retornado.

Observações sobre a API:

  • Os jobs de carregamento são atômicos e consistentes. Se um deles falhar, nenhum dos dados estará disponível, e se um deles for bem-sucedido, todos os dados estarão disponíveis.

  • Como prática recomendada, gere um código exclusivo e o transmita como jobReference.jobId ao chamar jobs.insert() para a criação de um job de carregamento. Essa abordagem é mais resistente a falhas de rede porque o cliente pode pesquisar ou tentar novamente com o código do job conhecido.

  • A chamada jobs.insert() com um determinado código de job é idempotente, ou seja, é possível repeti-la quantas vezes quiser com o mesmo código e, no máximo, uma das operações será bem-sucedida.

C#

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do C# no Início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para C#. 

using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryLoadTableGcsCsv
{
    public void LoadTableGcsCsv(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var gcsURI = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        var schema = new TableSchemaBuilder {
            { "name", BigQueryDbType.String },
            { "post_abbr", BigQueryDbType.String }
        }.Build();
        var destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            // The source format defaults to CSV; line below is optional.
            SourceFormat = FileFormat.Csv,
            SkipLeadingRows = 1
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI, destination: destinationTableRef,
            schema: schema, options: jobOptions);
        loadJob.PollUntilCompleted();  // Waits for the job to complete.
        // Display the number of rows uploaded
        BigQueryTable table = client.GetTable(destinationTableRef);
        Console.WriteLine(
            $"Loaded {table.Resource.NumRows} rows to {table.FullyQualifiedId}");
    }
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Go (em inglês). 

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
gcsRef.SkipLeadingRows = 1
gcsRef.Schema = bigquery.Schema{
	{Name: "name", Type: bigquery.StringFieldType},
	{Name: "post_abbr", Type: bigquery.StringFieldType},
}
loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty

job, err := loader.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}

if status.Err() != nil {
	return fmt.Errorf("Job completed with error: %v", status.Err())
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Java (em inglês). 

Job job = table.load(FormatOptions.csv(), sourceUri);
// Wait for the job to complete
try {
  Job completedJob =
      job.waitFor(
          RetryOption.initialRetryDelay(Duration.ofSeconds(1)),
          RetryOption.totalTimeout(Duration.ofMinutes(3)));
  if (completedJob != null && completedJob.getStatus().getError() == null) {
    // Job completed successfully
  } else {
    // Handle error case
  }
} catch (InterruptedException e) {
  // Handle interrupted wait
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Node.js. 

// Import the Google Cloud client libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const datasetId = "my_dataset";
// const tableId = "my_table";

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCS() {
  // Imports a GCS file into a table with manually defined schema.

  // Instantiate clients
  const bigqueryClient = new BigQuery();
  const storageClient = new Storage();

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.load
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigqueryClient
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storageClient.bucket(bucketName).file(filename), metadata);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}
loadCSVFromGCS();

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do PHP em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table('us_states');

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$schema = [
    'fields' => [
        ['name' => 'name', 'type' => 'string'],
        ['name' => 'post_abbr', 'type' => 'string']
    ]
];
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->schema($schema)->skipLeadingRows(1);
$job = $table->runJob($loadConfig);
// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

Use o método Client.load_table_from_uri() para carregar dados de um arquivo CSV no Cloud Storage. Forneça uma definição de esquema explícita ao definir a propriedade LoadJobConfig.schema para uma lista de objetos SchemaField.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
]
job_config.skip_leading_rows = 1
# The source format defaults to CSV, so the line below is optional.
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, dataset_ref.table("us_states"), job_config=job_config
)  # API request
print("Starting job {}".format(load_job.job_id))

load_job.result()  # Waits for table load to complete.
print("Job finished.")

destination_table = client.get_table(dataset_ref.table("us_states"))
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Ruby

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Ruby no Início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Ruby. 

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_csv dataset_id = "your_dataset_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  gcs_uri  = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
  table_id = "us_states"

  load_job = dataset.load_job table_id, gcs_uri, skip_leading: 1 do |schema|
    schema.string "name"
    schema.string "post_abbr"
  end
  puts "Starting job #{load_job.job_id}"

  load_job.wait_until_done!  # Waits for table load to complete.
  puts "Job finished."

  table = dataset.table(table_id)
  puts "Loaded #{table.rows_count} rows to table #{table.id}"
end

Como carregar dados CSV com detecção automática de esquema

Console

  1. Abra a IU da Web do BigQuery no Console do GCP.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, na seção Recursos, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.

  3. No lado direito da janela, no painel de detalhes, clique em Criar tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

    Ver conjunto de dados

  4. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Origem:

    • Em Criar tabela de, selecione o tipo de fonte desejada.

      Ver conjunto de dados

    • No campo de origem, procure o arquivo/intervalo do Cloud Storage ou insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU da Web do BigQuery, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está criando.

      Ver conjunto de dados

    • Em Formato de arquivo, selecione CSV.

  5. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto apropriado.

      Ver conjunto de dados

    • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela que você está criando no BigQuery.

    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  6. Na seção Esquema, em Detectar automaticamente, marque Parâmetros de esquema e entrada para ativar a detecção automática do esquema.

    link da detecção automática

  7. Selecione itens aplicáveis na seção Opções avançadas e clique em Criar tabela. Para mais informações sobre as opções disponíveis, consulte as opções CSV.

IU clássica

  1. Acesse a IU da Web do BigQuery.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, passe o cursor sobre um conjunto de dados, clique no ícone de seta para baixo imagem do ícone de seta para baixo e depois em Criar nova tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

  3. Na página Criar tabela, na seção Dados de origem:

    • Em Local, selecione Cloud Storage e, no campo de origem, insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU da Web do BigQuery, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está criando.
    • Em Formato do arquivo, selecione Valores separados por vírgulas (CSV).

  4. Na página Criar tabela, na seção Tabela de destino:

    • Em Nome da tabela, escolha o conjunto de dados apropriado e, no campo de nome da tabela, insira um nome para a tabela que você está criando no BigQuery.
    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  5. Na seção Esquema, marque a opção Detectar automaticamente para ativar a detecção automática do esquema.

    link da detecção automática

  6. Selecione os itens aplicáveis na seção Opções e clique em Criar tabela. Para mais informações sobre as opções disponíveis, consulte as opções CSV.

Linha de comando

Use o comando bq load, especifique CSV como source_format e inclua um URI do Cloud Storage. É possível incluir um único URI, uma lista de URIs separados por vírgulas ou um URI contendo um caractere curinga.

Forneça a sinalização --location e defina o valor como seu local.

bq --location=[LOCATION] load --autodetect --source_format=[FORMAT] [DATASET].[TABLE] [PATH_TO_SOURCE]

em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando o BigQuery na região de Tóquio, poderá definir o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
  • a sinalização --autodetect permite a detecção automática do esquema;
  • [FORMAT] é CSV;
  • [DATASET] é um conjunto de dados existente;
  • [TABLE] é o nome da tabela em que você está carregando dados;
  • [PATH_TO_SOURCE] é um URI do Cloud Storage totalmente qualificado ou uma lista de URIs separados por vírgulas. Caracteres curinga também são aceitos;

Além disso, você pode adicionar sinalizações para opções CSV que permitem controlar a forma como o BigQuery analisa seus dados. Por exemplo, você pode usar o sinalizador --skip_leading_rows para ignorar linhas de cabeçalho no arquivo CSV e pode usar o sinalizador --encoding para identificar a codificação de caracteres dos dados.

Exemplos:

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv em uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido por meio da detecção automática de esquema: mybucket e mydataset foram criados na multirregião US.

    bq --location=US load --autodetect --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv

  • O comando a seguir carrega dados de vários arquivos em gs://mybucket/ em uma tabela chamada mytable no mydataset. O URI do Cloud Storage usa um caractere curinga, e o esquema é definido usando a detecção automática de esquema. mybucket e mydataset foram criados na região asia-northeast1.

    bq --location=asia-northeast1 load --autodetect --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata*.csv

  • O comando a seguir carrega dados de vários arquivos em gs://mybucket/ em uma tabela chamada mytable no mydataset. O comando inclui uma lista separada por vírgulas de URIs do Cloud Storage, e o esquema é definido usando a detecção automática de esquema. mybucket e mydataset foram criados na região asia-northeast1.

    bq --location=asia-northeast1 load --autodetect --source_format=CSV mydataset.mytable "gs://mybucket/myfile.csv,gs://mybucket/myfile2.csv"

API

Defina as seguintes propriedades para carregar dados CSV usando a API.

  1. Crie um job de carregamento que aponte para os dados de origem no Cloud Storage.

  2. Especifique o local na propriedade location da seção jobReference do recurso de job.

  3. Os URIs de origem precisam ser totalmente qualificados no formato gs://[BUCKET]/[OBJECT]. Cada URI pode conter um caractere curinga "*".

  4. Especifique o formato de dados CSV definindo a propriedade configuration.load.sourceFormat como CSV.

  5. Para verificar o status do job, chame jobs.get([JOB_ID]*), em que [JOB_ID] é o código do job retornado pela solicitação inicial.

    • O resultado status.state = DONE mostra que o job foi concluído com sucesso.
    • A presença da propriedade status.errorResult mostra que houve falha na solicitação, e o objeto incluirá informações que descrevem o erro. Quando há falha na solicitação, nenhuma tabela é criada e não são adicionados dados.
    • Se status.errorResult estiver ausente, o job foi concluído com sucesso, embora possa haver alguns erros não fatais, como problemas ao importar algumas linhas. Os erros não fatais são listados na propriedade status.errors do objeto de job retornado.

Observações sobre a API:

  • Os jobs de carregamento são atômicos e consistentes. Se um deles falhar, nenhum dos dados estará disponível, e se um deles for bem-sucedido, todos os dados estarão disponíveis.

  • Como prática recomendada, gere um código exclusivo e o transmita como jobReference.jobId ao chamar jobs.insert() para a criação de um job de carregamento. Essa abordagem é mais resistente a falhas de rede porque o cliente pode pesquisar ou tentar novamente com o código do job conhecido.

  • A chamada jobs.insert() com um determinado código de job é idempotente, ou seja, é possível repeti-la quantas vezes quiser com o mesmo código e, no máximo, uma das operações será bem-sucedida.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Go (em inglês). 

gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
gcsRef.SourceFormat = bigquery.CSV
gcsRef.AutoDetect = true
gcsRef.SkipLeadingRows = 1
loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)

job, err := loader.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}

if status.Err() != nil {
	return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Node.js. 

// Import the Google Cloud client libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
 */
// const datasetId = "my_dataset";
// const tableId = "my_table";

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCSAutodetect() {
  // Imports a GCS file into a table with autodetected schema.

  // Instantiate clients
  const bigqueryClient = new BigQuery();
  const storageClient = new Storage();

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.load
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    autodetect: true,
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigqueryClient
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storageClient.bucket(bucketName).file(filename), metadata);
  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}
loadCSVFromGCSAutodetect();

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do PHP em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId  = 'The Google project ID';
// $datasetId  = 'The BigQuery dataset ID';

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$dataset = $bigQuery->dataset($datasetId);
$table = $dataset->table('us_states');

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->autodetect(true)->skipLeadingRows(1);
$job = $table->runJob($loadConfig);
// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});
// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

Defina a propriedade LoadJobConfig.autodetect como True para que o BigQuery deduza o esquema a partir de uma amostra dos dados de entrada:

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.autodetect = True
job_config.skip_leading_rows = 1
# The source format defaults to CSV, so the line below is optional.
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, dataset_ref.table("us_states"), job_config=job_config
)  # API request
print("Starting job {}".format(load_job.job_id))

load_job.result()  # Waits for table load to complete.
print("Job finished.")

destination_table = client.get_table(dataset_ref.table("us_states"))
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Como substituir uma tabela por dados CSV

É possível carregar mais dados em uma tabela a partir dos arquivos de origem ou anexando resultados de consultas. Se o esquema dos dados não corresponder ao da tabela ou partição de destino, você poderá substitui-lo ou atualizá-lo quando anexar à tabela.

Quando você atualiza o esquema anexando dados, o BigQuery permite:

  • adicionar novos campos;
  • relaxar os campos REQUIRED para NULLABLE.

Ao substituir uma tabela, o esquema é sempre alterado. Nesse processo, as atualizações de esquema não são restritas.

No Console ou na IU da Web clássica do BigQuery, use a opção de Gravar preferência para especificar a ação a ser executada ao carregar dados de um arquivo de origem ou de um resultado de consulta. A CLI e a API incluem as opções a seguir:

Opção do console Opção da IU clássica Sinalização da CLI Propriedade da API BigQuery Descrição
Gravar apenas se a tabela estiver vazia Gravar apenas se a tabela estiver vazia Nenhum WRITE_EMPTY Grava dados apenas se a tabela estiver vazia.
Anexar à tabela Anexar à tabela --noreplace ou --replace=false. Se --[no]replace não estiver especificado, o padrão será anexar WRITE_APPEND (Padrão) Anexa os dados ao final da tabela.
Substituir tabela Substituir tabela --replace ou --replace=true WRITE_TRUNCATE Apaga todos os dados existentes em uma tabela, antes de gravar os novos.

Por padrão, os jobs de carregamento anexam dados a uma tabela, a menos que a disposição de gravação seja alterada. Se você quiser substituir esses dados por dados de um job de carregamento, opte por substituir os dados em uma tabela do BigQuery:

Console

  1. Abra a IU da Web do BigQuery no Console do GCP.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, na seção Recursos, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.

  3. No lado direito da janela, no painel de detalhes, clique em Criar tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

    Criar tabela

  4. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Origem:

    • Em Criar tabela de, selecione o tipo de fonte desejada.

      Criar fonte de tabela

    • No campo de origem, procure o arquivo/intervalo do Cloud Storage ou insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU da Web do BigQuery, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está criando.

      Selecionar arquivo

    • Em Formato de arquivo, selecione CSV.

  5. Siga estas etapas na página Criar tabela, na seção Destino:

    • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto apropriado.

      Escolher conjunto de dados

    • No campo Nome da tabela, insira o nome da tabela que você está criando no BigQuery.

    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  6. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

    • Insira as informações do esquema manualmente:

      • Ative Editar como texto e insira o esquema da tabela como uma matriz JSON.

      • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema.

  7. Na seção Opções avançadas, em Preferência de gravação, selecione Gravar apenas se a tabela estiver vazia, Anexar à tabela ou Substituir tabela.

    Ver conjunto de dados

  8. Clique em Criar tabela.

IU clássica

  1. Acesse a IU da Web do BigQuery.
    Acessar a IU da Web do BigQuery

  2. No painel de navegação, passe o cursor sobre um conjunto de dados, clique no ícone de seta para baixo imagem do ícone de seta para baixo e depois em Criar nova tabela. O processo de carregamento de dados é igual ao de criação de uma tabela vazia.

  3. Na página Criar tabela, na seção Dados de origem:

    • Em Local, selecione Cloud Storage e, no campo de origem, insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs na IU, mas caracteres curinga são aceitos. O intervalo do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você está anexando ou sobrescrevendo.
    • Em Formato do arquivo, selecione Valores separados por vírgulas (CSV).

  4. Na página Criar tabela, na seção Tabela de destino:

    • Em Nome da tabela, escolha o conjunto de dados apropriado e insira o nome da tabela que você está anexando ou substituindo.
    • Verifique se o Tipo de tabela está configurado como Tabela nativa.

  5. Na seção Esquema, insira a definição do esquema.

    • Em arquivos CSV, marque a opção Detectar automaticamente para ativar a detecção automática de esquema.

      link da detecção automática

    • Outra opção é inserir informações de esquema manualmente:

      • Clique em Editar como texto e insira o esquema da tabela como matriz JSON:

        Adicionar esquema como uma matriz JSON

      • Use Adicionar campo para fazer a entrada do esquema manualmente.

        Adicionar esquema usando campos de adição

  6. Na seção Opções, em Preferência de gravação, escolha Gravar se estiver vazia, Anexar à tabela ou Substituir tabela.

    Adicionar esquema usando campos de adição

  7. Clique em Criar tabela.

Linha de comando

Insira o comando bq load com a sinalização --replace para substituir a tabela. Forneça a sinalização --location e defina o valor como seu local. Use a sinalização --noreplace para anexar dados à tabela. Se nenhuma sinalização for especificada, o padrão será anexar os dados.

Ao anexar ou substituir uma tabela, utilize a sinalização --schema_update_option para atualizar o esquema da tabela de destino com o esquema dos novos dados. É possível usar as opções a seguir com a sinalização --schema_update_option:

  • ALLOW_FIELD_ADDITION: adiciona novos campos ao esquema. Eles não podem ser REQUIRED.
  • ALLOW_FIELD_RELAXATION: altera os campos obrigatórios para "nullable". Repita essa opção para especificar uma lista de valores.
bq --location=[LOCATION] load --[no]replace [DATASET].[TABLE] [PATH_TO_SOURCE] [SCHEMA]

em que:

  • [LOCATION] é o local. A sinalização --location é opcional. Defina um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
  • [DATASET] é um conjunto de dados atual;
  • [TABLE] é o nome da tabela em que você está carregando dados;
  • [PATH_TO_SOURCE] é um URI do Cloud Storage totalmente qualificado ou uma lista de URIs separados por vírgulas. Caracteres curinga também são aceitos;
  • [SCHEMA] é um esquema válido. Ele pode ser um arquivo JSON local ou inserido in-line como parte do comando. Você também pode usar o sinalizador --autodetect em vez de fornecer uma definição de esquema.

Além disso, você pode adicionar sinalizadores para opções CSV que permitem controlar a forma como o BigQuery analisa seus dados. Por exemplo, você pode usar o sinalizador --skip_leading_rows para ignorar linhas de cabeçalho no arquivo CSV e pode usar o sinalizador --encoding para identificar a codificação de caracteres dos dados.

Exemplos:

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv e substitui uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido usando a detecção automática de esquema. mybucket e mydataset foram criados no local multirregional US.

    bq --location=US load --autodetect --replace --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv e os anexa a uma tabela chamada mytable no mydataset. O esquema é definido usando um arquivo de esquema JSON: myschema.json. mybucket e mydataset foram criados no local multirregional US.

    bq --location=US load --autodetect --noreplace --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv ./myschema.json

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv e os anexa a uma tabela chamada mytable no mydataset. Um arquivo de esquema JSON local chamado myschema.json é usado. A definição do esquema contém novos campos não presentes na tabela de destino. mybucket e mydataset foram criados na região asia-northeast1.

    bq --location=asia-northeast1 load --noreplace --schema_update_option=ALLOW_FIELD_ADDITION --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv ./myschema.json

  • O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.csv e os anexa a uma tabela chamada mytable no mydataset. Um arquivo de esquema JSON local chamado myschema.json é usado. A definição de esquema altera (relaxa) dois campos REQUIRED para NULLABLE. mybucket e mydataset foram criados na região asia-northeast1.

    bq --location=asia-northeast1 load --noreplace --schema_update_option=ALLOW_FIELD_RELAXATION --source_format=CSV mydataset.mytable gs://mybucket/mydata.csv ./myschema.json

API

Defina as seguintes propriedades para carregar dados CSV usando a API.

  1. Crie um job de carregamento que aponte para os dados de origem no Cloud Storage.

  2. Especifique o local na propriedade location da seção jobReference do recurso de job.

  3. Os URIs de origem precisam ser totalmente qualificados no formato gs://[BUCKET]/[OBJECT]. É possível incluir vários URIs como uma lista separada por vírgulas. Os caracteres curinga também são aceitos no carregamento de dados CSV do Cloud Storage.

  4. Para especificar o formato de dados, defina a propriedade configuration.load.sourceFormat como CSV.

  5. Para especificar a preferência de gravação, defina a propriedade configuration.load.writeDisposition como WRITE_TRUNCATE, WRITE_APPEND ou WRITE_EMPTY.

  6. Para atualizar o esquema no job de carregamento, defina a propriedade configuration.load.schemaUpdateOptions como ALLOW_FIELD_ADDITION ou ALLOW_FIELD_RELAXATION.

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Go (em inglês). 

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv")
gcsRef.SourceFormat = bigquery.CSV
gcsRef.AutoDetect = true
gcsRef.SkipLeadingRows = 1
loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
loader.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate

job, err := loader.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}

if status.Err() != nil {
	return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do BigQuery para Node.js.

Para substituir as linhas em uma tabela existente, defina o valor writeDisposition no parâmetro metadata como 'WRITE_TRUNCATE'.

// Import the Google Cloud client libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const datasetId = "my_dataset";
// const tableId = "my_table";

/**
 * This sample loads the CSV file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.csv';

async function loadCSVFromGCSTruncate() {
  /**
   * Imports a GCS file into a table and overwrites
   * table data if table already exists.
   */

  // Instantiate clients
  const bigqueryClient = new BigQuery();
  const storageClient = new Storage();

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.load
  const metadata = {
    sourceFormat: 'CSV',
    skipLeadingRows: 1,
    schema: {
      fields: [
        {name: 'name', type: 'STRING'},
        {name: 'post_abbr', type: 'STRING'},
      ],
    },
    // Set the write disposition to overwrite existing table data.
    writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
    location: 'US',
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigqueryClient
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storageClient.bucket(bucketName).file(filename), metadata);
  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}
loadCSVFromGCSTruncate();

PHP

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do PHP em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery PHP. 

use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
use Google\Cloud\Core\ExponentialBackoff;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = 'The Google project ID';
// $datasetId = 'The BigQuery dataset ID';
// $tableId = 'The BigQuery table ID';

// instantiate the bigquery table service
$bigQuery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId,
]);
$table = $bigQuery->dataset($datasetId)->table($tableId);

// create the import job
$gcsUri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->skipLeadingRows(1)->writeDisposition('WRITE_TRUNCATE');
$job = $table->runJob($loadConfig);

// poll the job until it is complete
$backoff = new ExponentialBackoff(10);
$backoff->execute(function () use ($job) {
    print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
    $job->reload();
    if (!$job->isComplete()) {
        throw new Exception('Job has not yet completed', 500);
    }
});

// check if the job has errors
if (isset($job->info()['status']['errorResult'])) {
    $error = $job->info()['status']['errorResult']['message'];
    printf('Error running job: %s' . PHP_EOL, $error);
} else {
    print('Data imported successfully' . PHP_EOL);
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery Python.

Para substituir linhas em uma tabela, defina a propriedade LoadJobConfig.write_disposition para a constante WRITE_TRUNCATE de WRITE_TRUNCATE.

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# table_ref = client.dataset('my_dataset').table('existing_table')

job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.write_disposition = bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE
job_config.skip_leading_rows = 1
# The source format defaults to CSV, so the line below is optional.
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.csv"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_ref, job_config=job_config
)  # API request
print("Starting job {}".format(load_job.job_id))

load_job.result()  # Waits for table load to complete.
print("Job finished.")

destination_table = client.get_table(table_ref)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Opções de CSV

Para alterar a maneira como o BigQuery analisa dados CSV, especifique mais opções no console, na IU clássica, na CLI ou na API. Para mais informações sobre o formato CSV, consulte o RFC 4180 (em inglês).

Opção de CSV Opção de console Opção da IU clássica Sinalização da CLI Propriedade da API BigQuery Descrição
Delimitador de campo Delimitador de campo: vírgula, tabulação, barra vertical, personalizado Delimitador de campo: vírgula, tabulação, barra vertical, outro -F ou --field_delimiter fieldDelimiter (Opcional) O separador de campos em um arquivo CSV. O separador pode ser qualquer caractere de um byte em ISO-8859-1. Para usar um caractere no intervalo 128-255, codifique-o como UTF-8. O BigQuery converte a string para a codificação ISO-8859-1 e usa o primeiro byte dela para dividir os dados em seu estado bruto binário. O BigQuery também aceita a sequência de escape "\t" para especificar um separador de tabulação. O valor padrão é a vírgula (",").
Linhas de cabeçalho Linhas de cabeçalho a serem ignoradas Linhas de cabeçalho a serem ignoradas --skip_leading_rows skipLeadingRows (Opcional) Um número inteiro que indica o número de linhas de cabeçalho nos dados de origem.
Número de registros corrompidos permitidos Número de erros permitidos Número de erros permitidos --max_bad_records maxBadRecords (Opcional) O número máximo de registros corrompidos que o BigQuery pode ignorar ao executar o job. Se o número de registros corrompidos exceder esse valor, o erro "inválido" é retornado no resultado do job. O valor padrão é 0, o que exige que todos os registros sejam válidos.
Caracteres de nova linha Permitir novas linhas com consulta Permitir novas linhas com consulta --allow_quoted_newlines allowQuotedNewlines (Opcional) Indica se as seções de dados citados que contêm caracteres de nova linha em um arquivo CSV podem ser permitidas. O valor padrão é falso.
Valores nulos personalizados Nenhum Nenhum --null_marker nullMarker (Opcional) Especifica uma string que representa um valor nulo em um arquivo CSV. Por exemplo, se você especificar "\N", o BigQuery o interpretará como um valor nulo ao carregar um arquivo CSV. O valor padrão é a string vazia. Ao definir um valor personalizado, o BigQuery lançará um erro se uma string vazia estiver presente para qualquer tipo de dados, exceto STRING e BYTE. Nessas colunas, o BigQuery interpreta a string vazia como um valor vazio.
Colunas posteriores opcionais Permitir linhas dentadas Permitir linhas dentadas --allow_jagged_rows allowJaggedRows (Opcional) Aceita linhas que não têm colunas opcionais posteriores. Os valores ausentes são tratados como nulos. Se for falso, os registros sem colunas posteriores serão tratados como corrompidos e, se houver muitos dessa forma, um erro inválido será retornado no resultado do job. O valor padrão é falso. Aplicável apenas para CSV, ignorado para outros formatos.
Valores desconhecidos Ignorar valores desconhecidos Ignorar valores desconhecidos --ignore_unknown_values ignoreUnknownValues (Opcional) Indica se o BigQuery permite outros valores que não estão representados no esquema da tabela. Se for verdadeiro, os outros valores serão ignorados. Se for falso, os registros com colunas extras serão tratados como corrompidos e, se houver muitos dessa forma, um erro inválido será retornado no resultado do job. O valor padrão é falso. A propriedade sourceFormat determina o que o BigQuery trata como um valor extra:
  • CSV: colunas posteriores
  • JSON: valores nomeados que não correspondem a nenhum nome de coluna
Citação Nenhum Nenhum --quote Citação (Opcional) O valor usado para citar seções de dados em um arquivo CSV. O BigQuery converte a string para a codificação ISO-8859-1 e, em seguida, usa o primeiro byte da string codificada para dividir os dados em seu estado bruto binário. O valor padrão é uma aspa dupla ("). Se os dados não tiverem seções citadas, defina o valor da propriedade como uma string vazia. Se os dados contiverem caracteres de nova linha citados, será necessário definir a propriedade allowQuotedNewlines como true.
Codificação Nenhum Nenhum -E ou --encoding Codificação (Opcional) A codificação de caracteres dos dados. Os valores aceitos são UTF-8 ou ISO-8859-1. O valor padrão é UTF-8. O BigQuery decodifica os dados depois que os dados binários brutos são divididos usando os valores das propriedades quote e fieldDelimiter.
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