Cloud Storage에서 JSON 데이터 로드

Cloud Storage에서 줄바꿈으로 구분된 JSON(ndJSON) 데이터를 새 테이블 또는 파티션에 로드하거나 기존 테이블 또는 파티션에 추가하거나 덮어쓸 수 있습니다. BigQuery에 로드한 데이터는 Capacitor용 열 형식(BigQuery의 스토리지 형식)으로 변환됩니다.

Cloud Storage에서 BigQuery 테이블로 데이터를 로드하는 경우 테이블을 포함한 데이터세트는 Cloud Storage 버킷과 같은 리전이나 멀티 리전 위치에 있어야 합니다.

ndJSON 형식은 JSON Lines 형식과 동일한 형식입니다.

제한사항

Cloud Storage 버킷에서 BigQuery로 데이터를 로드할 때는 다음과 같은 제한사항이 적용됩니다.

  • BigQuery는 외부 데이터 소스의 데이터 일관성을 보장하지 않습니다. 쿼리가 실행되는 동안 기본 데이터가 변경되면 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다.
  • BigQuery는 Cloud Storage 객체 버전 관리를 지원하지 않습니다. Cloud Storage URI에 세대 번호를 포함하면 로드 작업이 실패합니다.

BigQuery에 JSON 파일을 로드할 때 다음 사항에 유의하세요.

  • JSON 데이터는 줄바꿈으로 구분되거나 ndJSON이어야 합니다. 파일에서 각 JSON 객체가 별도의 줄에 있어야 합니다.
  • gzip 압축을 사용하면 BigQuery는 데이터를 동시에 읽지 못합니다. 압축한 JSON 데이터를 BigQuery로 로드하는 작업은 비압축 데이터 로드보다 시간이 더 걸립니다.
  • 압축된 파일과 압축되지 않은 파일을 같은 로드 작업에 모두 포함할 수는 없습니다.
  • gzip 파일의 최대 크기는 4GB입니다.

  • BigQuery는 수집 시 스키마 정보를 알 수 없는 경우에도 JSON 유형을 지원합니다. JSON 유형으로 선언된 필드는 원시 JSON 값으로 로드됩니다.

  • BigQuery API를 사용해서 [-253+1, 253-1] 범위 밖의 정수(일반적으로 9,007,199,254,740,991을 초과하는 정수)를 정수(INT64) 열에 로드하려는 경우 데이터 손상 방지를 위해 이를 문자열로 전달합니다. 이 문제는 JSON 또는 ECMAScript의 정수 크기 제한으로 인해 발생합니다. 자세한 내용은 RFC 7159의 숫자 섹션을 참조하세요.

  • CSV나 JSON 데이터를 로드할 때 DATE 열의 값은 대시(-) 구분 기호를 사용해야 하며 날짜는 YYYY-MM-DD(년-월-일) 형식이어야 합니다.
  • JSON이나 CSV 데이터를 로드할 때 TIMESTAMP 열의 값은 타임스탬프 날짜 부분에 대시(-) 또는 슬래시(/) 구분 기호를 사용해야 하며 날짜는 YYYY-MM-DD(년-월-일) 또는 YYYY/MM/DD(년/월/일) 형식 중 하나여야 합니다. 타임스탬프의 hh:mm:ss(시간-분-초) 부분에는 콜론(:) 구분 기호를 사용해야 합니다.

  • 파일이 로드 작업 한도에 설명된 JSON 파일 크기 한도를 충족해야 합니다.

시작하기 전에

이 문서의 각 태스크를 수행하는 데 필요한 권한을 사용자에게 제공하는 Identity and Access Management(IAM) 역할을 부여하고 데이터를 저장할 데이터 세트를 만듭니다.

필수 권한

데이터를 BigQuery로 로드하려면 로드 작업을 실행하고 데이터를 BigQuery 테이블과 파티션으로 로드할 수 있는 IAM 권한이 필요합니다. Cloud Storage에서 데이터를 로드할 경우 데이터가 포함된 버킷에 액세스할 수 있는 IAM 권한도 필요합니다.

데이터를 BigQuery로 로드할 수 있는 권한

데이터를 새 BigQuery 테이블이나 파티션으로 로드하거나 기존 테이블 또는 파티션을 추가하거나 덮어쓰려면 다음 IAM 권한이 필요합니다.

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.updateData
  • bigquery.tables.update
  • bigquery.jobs.create

다음과 같이 사전 정의된 각 IAM 역할에는 데이터를 BigQuery 테이블이나 파티션에 로드하기 위해 필요한 권한이 포함되어 있습니다.

  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.admin(bigquery.jobs.create 권한 포함)
  • bigquery.user(bigquery.jobs.create 권한 포함)
  • bigquery.jobUser(bigquery.jobs.create 권한 포함)

또한 bigquery.datasets.create 권한이 있으면 만들 데이터 세트에서 로드 작업을 사용하여 테이블을 만들고 업데이트할 수 있습니다.

BigQuery의 IAM 역할과 권한에 대한 자세한 내용은 사전 정의된 역할 및 권한을 참조하세요.

Cloud Storage에서 데이터를 로드할 수 있는 권한

Cloud Storage 버킷에서 데이터를 로드하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 버킷의 스토리지 관리자 (roles/storage.admin) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 Cloud Storage 버킷에서 데이터를 로드하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

Cloud Storage 버킷에서 데이터를 로드하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • storage.buckets.get
  • storage.objects.get
  • storage.objects.list (required if you are using a URI wildcard)

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

데이터 세트 생성

데이터를 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

JSON 압축

gzip 유틸리티를 사용하여 JSON 파일을 압축할 수 있습니다. Avro 등 다른 파일 형식의 압축 코덱이 수행하는 파일 콘텐츠 압축과 달리 gzip은 전체 파일 압축을 수행한다는 점에 유의하세요. gzip을 사용하여 JSON 파일을 압축하면 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 장단점에 대한 자세한 내용은 압축 데이터 및 압축되지 않은 데이터 로드를 참조하세요.

새 테이블에 JSON 데이터 로드

Cloud Storage의 JSON 데이터를 새 BigQuery 테이블로 로드하려면 다음 안내를 따르세요.

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색기 창에서 프로젝트를 펼친 후 데이터 세트를 선택합니다.
  3. 데이터 세트 정보 섹션에서 테이블 만들기를 클릭합니다.
  4. 테이블 만들기 패널에서 다음 세부정보를 지정합니다.
    1. 소스 섹션의 다음 항목으로 테이블 만들기 목록에서 Google Cloud Storage를 선택합니다. 그런 후 다음 작업을 수행합니다.
      1. Cloud Storage 버킷에서 파일을 선택하거나 Cloud Storage URI를 입력합니다. Google Cloud 콘솔에서는 URI를 여러 개 포함할 수 없지만 와일드 카드는 지원됩니다. Cloud Storage 버킷은 생성, 추가 또는 덮어쓰려는 테이블이 포함된 데이터 세트와 동일한 위치에 있어야 합니다. 소스 파일을 선택하여 BigQuery 테이블 만들기
      2. 파일 형식에서 JSONL(줄바꿈으로 구분된 JSON)을 선택합니다.
    2. 대상 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.
      1. 데이터 세트에서 테이블을 만들 데이터 세트를 선택합니다.
      2. 테이블 필드에 만들려는 테이블의 이름을 입력합니다.
      3. 테이블 유형 필드가 기본 테이블로 설정되어 있는지 확인합니다.
    3. 스키마 섹션에 스키마 정의를 입력합니다. 스키마의 자동 감지를 사용 설정하려면 자동 감지를 선택합니다. 다음 방법 중 하나를 사용하여 스키마 정보를 직접 입력할 수 있습니다.
      • 선택사항 1: 텍스트로 수정을 클릭하고 스키마를 JSON 배열 형식으로 붙여넣습니다. JSON 배열을 사용하는 경우 JSON 스키마 파일 만들기와 동일한 프로세스를 수행하여 스키마를 생성합니다. 다음 명령어를 입력하면 기존 테이블의 스키마를 JSON 형식으로 볼 수 있습니다. 
            bq show --format=prettyjson dataset.table
      • 선택사항 2: 필드 추가를 클릭하고 테이블 스키마를 입력합니다. 각 필드의 이름, 유형, 모드를 지정합니다.
    4. 선택사항: 파티션 및 클러스터 설정을 지정합니다. 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 만들기 및 클러스터링된 테이블 만들기 및 사용을 참조하세요.
    5. 고급 옵션을 클릭하고 다음을 수행합니다.
      • 쓰기 환경설정에서 비어 있으면 쓰기를 선택한 상태로 둡니다. 이 옵션은 새 테이블을 만들어 데이터를 로드합니다.
      • 허용되는 오류 개수에서 기본값 0을 그대로 두거나 오류가 포함된 행을 무시할 수 있는 최대 개수를 입력합니다. 오류가 포함된 행의 개수가 이 값을 초과하면 invalid 메시지가 표시되고 작업이 실패합니다. 이 옵션은 CSV 및 JSON 파일에만 적용됩니다.
      • 시간대에 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값을 파싱할 때 적용되는 기본 시간대를 입력합니다. 유효한 시간대 이름은 여기를 참고하세요. 이 값이 없으면 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값이 기본 시간대 UTC를 사용하여 파싱됩니다. (프리뷰).
      • 날짜 형식에 입력 파일에서 날짜 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식이 유일하게 호환되는 DATE 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 DATE 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATE 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 날짜/시간 형식의 경우 입력 파일에서 날짜/시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 날짜/시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식이 아닌 이 형식을 기반으로 DATETIME 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATETIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 시간 형식에 입력 파일에서 시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식이 유일하게 호환되는 시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식이 아닌 이 형식을 기반으로 시간 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 TIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 타임스탬프 형식에 입력 파일에서 타임스탬프 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 TIMESTAMP 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 타임스탬프 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 타임스탬프 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 테이블 스키마에 없는 행의 값을 무시하려면 알 수 없는 값을 선택합니다.
      • Cloud Key Management Service 키를 사용하려면 암호화에서 고객 관리 키를 클릭합니다. Google-managed key 설정을 그대로 두면 BigQuery에서 저장 데이터를 암호화합니다.
    6. 테이블 만들기를 클릭합니다.

SQL

LOAD DATA DDL 문을 사용합니다. 다음 예시에서는 JSON 파일을 새 테이블인 mytable에 로드합니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

    LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
(x INT64,y STRING)
FROM FILES (
  format = 'JSON',
  uris = ['gs://bucket/path/file.json']);

  3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

bq load 명령어를 사용하고, --source_format 플래그로 NEWLINE_DELIMITED_JSON를 지정하고, Cloud Storage URI를 포함합니다. 단일 URI, 쉼표로 구분된 URI 목록 또는 와일드 카드가 포함된 URI를 포함할 수 있습니다. 스키마 정의 파일에 스키마를 인라인으로 제공하거나 스키마 자동 감지를 사용합니다.

(선택사항) --location 플래그를 지정하고 값을 사용자 위치로 설정합니다.

이 외에 다음과 같은 선택적 플래그가 있습니다.

  • --max_bad_records: 전체 작업이 실패하기 전에 허용되는 불량 레코드 최대 개수를 지정하는 정수입니다. 기본값은 0입니다. --max_bad_records 값과 관계없이 모든 유형에 오류가 최대 5개까지 반환됩니다.
  • --ignore_unknown_values: 이 플래그를 지정하면 CSV 또는 JSON 데이터의 인식할 수 없는 추가 값이 허용 및 무시됩니다.
  • --time_zone: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값을 파싱할 때 적용되는 선택적 기본 시간대입니다.
  • --date_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 DATE 값의 형식을 지정하는 방법을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --datetime_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 DATETIME 값이 서식 지정되는 방식을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --time_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 시간 값의 형식을 지정하는 방법을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --timestamp_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 TIMESTAMP 값이 서식 지정되는 방식을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --autodetect: 이 플래그를 지정하면 CSV 데이터와 JSON 데이터에 스키마 자동 감지가 사용 설정됩니다.
  • --time_partitioning_type: 테이블에 시간 기준 파티션 나누기를 사용 설정하고 파티션 유형을 설정합니다. 가능한 값은 HOUR, DAY, MONTH, YEAR입니다. DATE, DATETIME, TIMESTAMP 열을 기준으로 파티션을 나눈 테이블을 만드는 경우 이 플래그는 선택사항입니다. 시간 기준 파티션 나누기의 기본 파티션 유형은 DAY입니다. 기존 테이블의 파티션 나누기 사양을 변경할 수 없습니다.
  • --time_partitioning_expiration: 시간 기준 파티션을 삭제할 시간을 초 단위로 지정하는 정수입니다. 만료 시간은 파티션의 UTC 날짜에 정수 값을 더한 값입니다.
  • --time_partitioning_field: 파티션을 나눈 테이블을 만드는 데 사용되는 DATE 또는 TIMESTAMP 열입니다. 이 값 없이 시간 기준 파티션 나누기를 사용 설정하면 수집 시간으로 파티션을 나눈 테이블이 생성됩니다.
  • --require_partition_filter: 이 옵션을 사용 설정하면 사용자는 쿼리할 파티션을 지정하는 WHERE 절을 포함해야 합니다. 파티션 필터를 필수항목으로 설정하면 비용을 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리에 파티션 필터 필요를 참고하세요.
  • --clustering_fields: 클러스터링된 테이블을 만드는 데 사용된 쉼표로 구분된 열 이름(최대 4개) 목록입니다.

  • --destination_kms_key: 테이블 데이터 암호화에 사용되는 Cloud KMS 키입니다.

    파티션을 나눈 테이블에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

    클러스터링된 테이블에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

    테이블 암호화에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

BigQuery에 JSON 데이터를 로드하려면 다음 명령어를 입력하세요.

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

다음을 바꿉니다.

  • LOCATION: 사용자 위치입니다. --location 플래그는 선택사항입니다. 예를 들어 도쿄 리전에서 BigQuery를 사용하는 경우에는 플래그 값을 asia-northeast1로 설정할 수 있습니다. .bigqueryrc 파일을 사용하여 위치 기본값을 설정할 수 있습니다.
  • FORMAT: NEWLINE_DELIMITED_JSON.
  • DATASET: 기존 데이터 세트입니다.
  • TABLE: 데이터를 로드할 테이블의 이름입니다.
  • PATH_TO_SOURCE: 정규화된 Cloud Storage URI 또는 쉼표로 구분된 URI 목록이며 와일드 카드도 지원됩니다.
  • SCHEMA: 유효한 스키마입니다. 스키마는 로컬 JSON 파일일 수 있고 명령어의 일부로 인라인으로 입력할 수도 있습니다. 스키마 파일을 사용하는 경우 파일에 확장자를 포함하지 마세요. 스키마 정의를 제공하는 대신 --autodetect 플래그를 사용해도 됩니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 mydataset에 있는 mytable이라는 이름의 테이블로 데이터를 로드합니다. 스키마는 myschema이라는 로컬 스키마 파일에 정의됩니다.

    bq load \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json \
    ./myschema

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 mydataset에 있는 mytable이라는 새로운 수집 시간으로 파티션을 나눈 테이블로 데이터를 로드합니다. 스키마는 myschema이라는 로컬 스키마 파일에 정의됩니다.

    bq load \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json \
    ./myschema

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 mydataset에 있는 mytable이라는 이름의 파티션을 나눈 테이블로 데이터를 로드합니다. 테이블의 파티션은 mytimestamp 열을 기준으로 나뉩니다. 스키마는 myschema이라는 로컬 스키마 파일에 정의됩니다.

    bq load \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json \
    ./myschema

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 mydataset에 있는 mytable이라는 이름의 테이블로 데이터를 로드합니다. 스키마는 자동으로 감지됩니다.

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 mydataset에 있는 mytable이라는 이름의 테이블로 데이터를 로드합니다. 스키마는 FIELD:DATA_TYPE, FIELD:DATA_TYPE 형식으로 인라인으로 정의됩니다.

    bq load \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json \
    qtr:STRING,sales:FLOAT,year:STRING

다음 명령어는 gs://mybucket/에 있는 여러 파일에서 mydataset에 있는 mytable이라는 테이블로 데이터를 로드합니다. Cloud Storage URI는 와일드 카드를 사용합니다. 스키마는 자동으로 감지됩니다.

    bq load \
    --autodetect \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.json

다음 명령어는 gs://mybucket/에 있는 여러 파일에서 mydataset에 있는 mytable이라는 테이블로 데이터를 로드합니다. 명령어에는 와일드 카드를 사용하는 쉼표로 구분된 Cloud Storage URI 목록이 포함됩니다. 스키마는 myschema이라는 로컬 스키마 파일에 정의됩니다.

    bq load \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.json","gs://mybucket/01/*.json" \
    ./myschema

API

  1. Cloud Storage의 소스 데이터를 가리키는 load 작업을 만듭니다.

  2. (선택사항) 작업 리소스의 jobReference 섹션에 있는 location 속성에 사용자 위치를 지정합니다.

  3. source URIs 속성은 gs://BUCKET/OBJECT 형식으로 정규화되어야 합니다. 각 URI는 '*' 와일드 카드 문자 하나를 포함할 수 있습니다.

  4. sourceFormat 속성을 NEWLINE_DELIMITED_JSON으로 설정하여 JSON 데이터 형식을 지정합니다.

  5. 작업 상태를 확인하려면 jobs.get(JOB_ID*)를 호출하여 JOB_ID를 초기 요청에서 반환된 작업의 ID로 바꿉니다.

    • status.state = DONE이면 작업이 성공적으로 완료된 것입니다.
    • status.errorResult 속성이 있으면 요청이 실패한 것이며, 해당 객체에 무엇이 잘못되었는지 설명하는 정보가 포함됩니다. 요청이 실패하면 테이블이 생성되지 않고 데이터가 로드되지 않습니다.
    • status.errorResult가 없으면 작업은 성공적으로 완료되었지만 일부 행 가져오기 문제와 같은 심각하지 않은 오류가 발생했을 수 있다는 의미입니다. 심각하지 않은 오류는 반환된 작업 객체의 status.errors 속성에 나열됩니다.

API 참고:

  • 로드 작업은 원자적이며 일관적입니다. 로드 작업이 실패하면 어떤 데이터도 사용할 수 없으며, 로드 작업이 성공하면 모든 데이터를 사용할 수 있습니다.

  • jobs.insert를 호출하여 로드 작업을 만들 때는 고유 ID를 생성하여 jobReference.jobId로 전달하는 것이 가장 좋습니다. 클라이언트가 알려진 작업 ID로 폴링하거나 재시도할 수 있으므로 이 방법은 네트워크 장애 시에 더욱 안정적입니다.

  • 특정 작업 ID에 대한 jobs.insert 호출은 멱등성을 가집니다. 동일한 작업 ID로 원하는 만큼 다시 시도할 수 있으며 최대 한 번만 성공합니다.

C#

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 C# 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery C# API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

BigQueryClient.CreateLoadJob() 메서드를 사용하여 Cloud Storage에서 로드 작업을 시작합니다. JSONL을 사용하려면 CreateLoadJobOptions 객체를 만들고 SourceFormat 속성을 FileFormat.NewlineDelimitedJson으로 설정합니다.


using Google.Apis.Bigquery.v2.Data;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using System;

public class BigQueryLoadTableGcsJson
{
    public void LoadTableGcsJson(
        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.json";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        var schema = new TableSchemaBuilder {
            { "name", BigQueryDbType.String },
            { "post_abbr", BigQueryDbType.String }
        }.Build();
        TableReference destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            SourceFormat = FileFormat.NewlineDelimitedJson
        };
        // Create and run job
        BigQueryJob loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI, destination: destinationTableRef,
            schema: schema, options: jobOptions);
        loadJob = loadJob.PollUntilCompleted().ThrowOnAnyError();  // 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

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// importJSONExplicitSchema demonstrates loading newline-delimited JSON data from Cloud Storage
// into a BigQuery table and providing an explicit schema for the data.
func importJSONExplicitSchema(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.JSON
	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())
	}
	return nil
}

자바

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri) 메서드를 사용하여 Cloud Storage에서 로드 작업을 시작합니다. 줄바꿈으로 구분된 JSON을 사용하려면 LoadJobConfiguration.setFormatOptions(FormatOptions.json())를 사용합니다.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to load JSON data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadJsonFromGCS {

  public static void runLoadJsonFromGCS() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadJsonFromGCS(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadJsonFromGCS(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, Schema schema) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.json())
              .setSchema(schema)
              .build();

      // Load data from a GCS JSON file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Json from GCS successfully loaded in a table");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

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

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

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

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const metadata = {
    sourceFormat: 'NEWLINE_DELIMITED_JSON',
    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 bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.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;
  }
}

PHP

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery PHP API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

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.json';
$schema = [
    'fields' => [
        ['name' => 'name', 'type' => 'string'],
        ['name' => 'post_abbr', 'type' => 'string']
    ]
];
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->schema($schema)->sourceFormat('NEWLINE_DELIMITED_JSON');
$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

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

Client.load_table_from_uri() 메서드를 사용하여 Cloud Storage에서 로드 작업을 시작합니다. JSONL을 사용하려면 LoadJobConfig.source_format 속성을 문자열 NEWLINE_DELIMITED_JSON로 설정하고 작업 구성을 job_config 인수로 load_table_from_uri() 메서드에 전달합니다. 
from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name"

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
    source_format=bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON,
)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri,
    table_id,
    location="US",  # Must match the destination dataset location.
    job_config=job_config,
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

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

Ruby

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Ruby 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Ruby API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

Dataset.load_job() 메서드를 사용하여 Cloud Storage에서 로드 작업을 시작합니다. JSONL을 사용하려면 format 매개변수를 "json"으로 설정합니다.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_json 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.json"
  table_id = "us_states"

  load_job = dataset.load_job table_id, gcs_uri, format: "json" 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

중첩 및 반복 JSON 데이터 로드

BigQuery는 JSON, Avro, ORC, Parquet, Firestore, Datastore와 같은 객체 기반 스키마를 지원하는 소스 형식의 중첩 및 반복 데이터 로드를 지원합니다.

각 줄에 모든 중첩되거나 반복된 필드를 포함하여 하나의 JSON객체가 나타나야 합니다.

다음 예는 샘플 중첩 또는 반복 데이터를 보여줍니다. 이 테이블에는 여러 사람에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이 테이블은 다음과 같은 필드로 구성됩니다.

  • id
  • first_name
  • last_name
  • dob(생년월일)
  • addresses(중첩 및 반복 필드)
    • addresses.status(현재 또는 이전)
    • addresses.address
    • addresses.city
    • addresses.state
    • addresses.zip
    • addresses.numberOfYears(주소 연도)

JSON 데이터 파일은 다음과 같습니다. 주소 필드에 값의 배열([ ]로 표시)이 포함되어 있다는 점에 유의하세요. 

{"id":"1","first_name":"John","last_name":"Doe","dob":"1968-01-22","addresses":[{"status":"current","address":"123 First Avenue","city":"Seattle","state":"WA","zip":"11111","numberOfYears":"1"},{"status":"previous","address":"456 Main Street","city":"Portland","state":"OR","zip":"22222","numberOfYears":"5"}]}
{"id":"2","first_name":"Jane","last_name":"Doe","dob":"1980-10-16","addresses":[{"status":"current","address":"789 Any Avenue","city":"New York","state":"NY","zip":"33333","numberOfYears":"2"},{"status":"previous","address":"321 Main Street","city":"Hoboken","state":"NJ","zip":"44444","numberOfYears":"3"}]}

이 테이블의 스키마는 다음과 같습니다.

[
    {
        "name": "id",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "first_name",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "last_name",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "dob",
        "type": "DATE",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "addresses",
        "type": "RECORD",
        "mode": "REPEATED",
        "fields": [
            {
                "name": "status",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            },
            {
                "name": "address",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            },
            {
                "name": "city",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            },
            {
                "name": "state",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            },
            {
                "name": "zip",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            },
            {
                "name": "numberOfYears",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
            }
        ]
    }
]

중첩 및 반복 스키마 지정에 대한 자세한 내용은 중첩 및 반복 필드 지정을 참조하세요.

반구조화된 JSON 데이터 로드

BigQuery는 필드가 여러 유형의 값을 가질 수 있는 반구조화된 데이터 로드를 지원합니다. 다음 예시는 address 필드가 STRING, STRUCT 또는 ARRAY일 수 있다는 점을 제외하고 이전 중첩되고 반복되는 JSON 데이터 예와 유사한 데이터를 보여줍니다.

{"id":"1","first_name":"John","last_name":"Doe","dob":"1968-01-22","address":"123 First Avenue, Seattle WA 11111"}

{"id":"2","first_name":"Jane","last_name":"Doe","dob":"1980-10-16","address":{"status":"current","address":"789 Any Avenue","city":"New York","state":"NY","zip":"33333","numberOfYears":"2"}}

{"id":"3","first_name":"Bob","last_name":"Doe","dob":"1982-01-10","address":[{"status":"current","address":"789 Any Avenue","city":"New York","state":"NY","zip":"33333","numberOfYears":"2"}, "321 Main Street Hoboken NJ 44444"]}

다음 스키마를 사용하여 이 데이터를 BigQuery에 로드할 수 있습니다.

[
    {
        "name": "id",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "first_name",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "last_name",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "dob",
        "type": "DATE",
        "mode": "NULLABLE"
    },
    {
        "name": "address",
        "type": "JSON",
        "mode": "NULLABLE"
    }
]

address 필드는 예시에서 혼합 유형을 보유할 수 있는 JSON 유형의 열에 로드됩니다. 혼합 유형이 포함되어 있는지 여부와 상관없이 JSON로 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어 STRING 대신 JSON을 first_name 필드의 유형으로 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 GoogleSQL의 JSON 데이터 작업을 참조하세요.

테이블에 JSON 데이터 추가 또는 덮어쓰기

소스 파일에서 또는 쿼리 결과를 추가하여 테이블에 추가 데이터를 로드할 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 쓰기 환경설정 옵션을 사용하여 소스 파일 또는 쿼리 결과에서 데이터를 로드할 때 수행할 작업을 지정합니다.

추가 데이터를 테이블에 로드할 때 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.

Console 옵션 bq 도구 플래그 BigQuery API 속성 설명
비어 있으면 쓰기 지원되지 않음 WRITE_EMPTY 테이블이 비어 있는 경우에만 데이터를 씁니다.
테이블에 추가 --noreplace 또는 --replace=false. --[no]replace를 지정하지 않으면 기본값은 추가임 WRITE_APPEND (기본값) 데이터를 테이블 끝에 추가합니다.
테이블 덮어쓰기 --replace 또는 --replace=true WRITE_TRUNCATE 새 데이터를 쓰기 전에 테이블의 기존 데이터를 모두 지웁니다. 이 작업은 테이블 스키마, 행 수준 보안을 삭제하고 Cloud KMS 키도 삭제합니다.

기존 테이블에 데이터를 로드하는 경우 로드 작업에서 데이터를 추가하거나 테이블을 덮어쓸 수 있습니다.

다음 중 하나를 사용하여 테이블을 추가하거나 덮어쓸 수 있습니다.

  • Google Cloud 콘솔
  • bq 명령줄 도구의 bq load 명령어
  • jobs.insert API 메서드 및 load 작업 구성
  • 클라이언트 라이브러리

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색기 창에서 프로젝트를 펼친 후 데이터 세트를 선택합니다.
  3. 데이터 세트 정보 섹션에서 테이블 만들기를 클릭합니다.
  4. 테이블 만들기 패널에서 다음 세부정보를 지정합니다.
    1. 소스 섹션의 다음 항목으로 테이블 만들기 목록에서 Google Cloud Storage를 선택합니다. 그런 후 다음 작업을 수행합니다.
      1. Cloud Storage 버킷에서 파일을 선택하거나 Cloud Storage URI를 입력합니다. Google Cloud 콘솔에서는 URI를 여러 개 포함할 수 없지만 와일드 카드는 지원됩니다. Cloud Storage 버킷은 생성, 추가 또는 덮어쓰려는 테이블이 포함된 데이터 세트와 동일한 위치에 있어야 합니다. 소스 파일을 선택하여 BigQuery 테이블 만들기
      2. 파일 형식에서 JSONL(줄바꿈으로 구분된 JSON)을 선택합니다.
    2. 대상 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.
      1. 데이터 세트에서 테이블을 만들 데이터 세트를 선택합니다.
      2. 테이블 필드에 만들려는 테이블의 이름을 입력합니다.
      3. 테이블 유형 필드가 기본 테이블로 설정되어 있는지 확인합니다.
    3. 스키마 섹션에 스키마 정의를 입력합니다. 스키마의 자동 감지를 사용 설정하려면 자동 감지를 선택합니다. 다음 방법 중 하나를 사용하여 스키마 정보를 직접 입력할 수 있습니다.
      • 선택사항 1: 텍스트로 수정을 클릭하고 스키마를 JSON 배열 형식으로 붙여넣습니다. JSON 배열을 사용하는 경우 JSON 스키마 파일 만들기와 동일한 프로세스를 수행하여 스키마를 생성합니다. 다음 명령어를 입력하면 기존 테이블의 스키마를 JSON 형식으로 볼 수 있습니다. 
            bq show --format=prettyjson dataset.table
      • 선택사항 2: 필드 추가를 클릭하고 테이블 스키마를 입력합니다. 각 필드의 이름, 유형, 모드를 지정합니다.
    4. (선택사항) 파티션 및 클러스터 설정을 지정합니다. 자세한 내용은 파티션을 나눈 테이블 만들기 및 클러스터링된 테이블 만들기 및 사용을 참조하세요. 추가하거나 덮어쓰는 방법으로 파티션을 나눈 테이블 또는 클러스터링된 테이블로 변환할 수 없습니다. Google Cloud 콘솔은 로드 작업에서 파티션을 나눈 테이블 또는 클러스터링된 테이블 추가 또는 덮어쓰기를 지원하지 않습니다.
    5. 고급 옵션을 클릭하고 다음을 수행합니다.
      • 쓰기 환경설정에서 테이블에 추가 또는 테이블 덮어쓰기를 선택합니다.
      • 허용되는 오류 개수에서 기본값 0을 그대로 두거나 오류가 포함된 행을 무시할 수 있는 최대 개수를 입력합니다. 오류가 포함된 행의 개수가 이 값을 초과하면 invalid 메시지가 표시되고 작업이 실패합니다. 이 옵션은 CSV 및 JSON 파일에만 적용됩니다.
      • 시간대에 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값을 파싱할 때 적용되는 기본 시간대를 입력합니다. 유효한 시간대 이름은 여기를 참고하세요. 이 값이 없으면 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값이 기본 시간대 UTC를 사용하여 파싱됩니다. (프리뷰).
      • 날짜 형식에 입력 파일에서 날짜 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식이 유일하게 호환되는 DATE 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 DATE 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATE 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 날짜/시간 형식의 경우 입력 파일에서 날짜/시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 날짜/시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식이 아닌 이 형식을 기반으로 DATETIME 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATETIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 시간 형식에 입력 파일에서 시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식이 유일하게 호환되는 시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식이 아닌 이 형식을 기반으로 시간 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 TIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 타임스탬프 형식에 입력 파일에서 타임스탬프 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소를 입력합니다. 이 필드는 SQL 스타일 형식 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3)을 예상합니다. 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 TIMESTAMP 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 타임스탬프 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 타임스탬프 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다. (미리보기).
      • 테이블 스키마에 없는 행의 값을 무시하려면 알 수 없는 값을 선택합니다.
      • Cloud Key Management Service 키를 사용하려면 암호화에서 고객 관리 키를 클릭합니다. Google-managed key 설정을 그대로 두면 BigQuery에서 저장 데이터를 암호화합니다.
    6. 테이블 만들기를 클릭합니다.

SQL

LOAD DATA DDL 문을 사용합니다. 다음 예시에서는 JSON 파일을 mytable 테이블에 추가합니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

    LOAD DATA INTO mydataset.mytable
FROM FILES (
  format = 'JSON',
  uris = ['gs://bucket/path/file.json']);

  3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

bq load 명령어를 사용하고, --source_format 플래그로 NEWLINE_DELIMITED_JSON를 지정하고, Cloud Storage URI를 포함합니다. 단일 URI, 쉼표로 구분된 URI 목록 또는 와일드 카드가 포함된 URI를 포함할 수 있습니다.

스키마 정의 파일에 스키마를 인라인으로 제공하거나 스키마 자동 감지를 사용합니다.

--replace 플래그를 지정하여 테이블을 덮어씁니다. --noreplace 플래그를 사용하여 데이터를 테이블에 추가합니다. 플래그를 지정하지 않으면 기본값은 데이터 추가입니다.

추가하거나 덮어쓸 때 테이블의 스키마를 수정할 수 있습니다. 로드 작업 시 지원되는 스키마 변경에 대한 자세한 내용은 테이블 스키마 수정을 참조하세요.

(선택사항) --location 플래그를 지정하고 값을 사용자 위치로 설정합니다.

이 외에 다음과 같은 선택적 플래그가 있습니다.

  • --max_bad_records: 전체 작업이 실패하기 전에 허용되는 불량 레코드 최대 개수를 지정하는 정수입니다. 기본값은 0입니다. --max_bad_records 값과 관계없이 모든 유형에 오류가 최대 5개까지 반환됩니다.
  • --ignore_unknown_values: 이 플래그를 지정하면 CSV 또는 JSON 데이터의 인식할 수 없는 추가 값이 허용 및 무시됩니다.
  • --time_zone: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값을 파싱할 때 적용되는 선택적 기본 시간대입니다.
  • --date_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 DATE 값의 형식을 지정하는 방법을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --datetime_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 DATETIME 값이 서식 지정되는 방식을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --time_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 시간 값의 형식을 지정하는 방법을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --timestamp_format: (미리보기) CSV 또는 JSON 데이터에서 TIMESTAMP 값이 서식 지정되는 방식을 정의하는 선택적 맞춤 문자열입니다.
  • --autodetect: 이 플래그를 지정하면 CSV 데이터와 JSON 데이터에 스키마 자동 감지가 사용 설정됩니다.
  • --destination_kms_key: 테이블 데이터 암호화에 사용되는 Cloud KMS 키입니다.
bq --location=LOCATION load \
--[no]replace \
--source_format=FORMAT \
DATASET.TABLE \
PATH_TO_SOURCE \
SCHEMA

다음을 바꿉니다.

  • LOCATION: 사용자 위치입니다. --location 플래그는 선택사항입니다. .bigqueryrc 파일을 사용하여 위치 기본값을 설정할 수 있습니다.
  • FORMAT: NEWLINE_DELIMITED_JSON.
  • DATASET: 기존 데이터 세트입니다.
  • TABLE: 데이터를 로드할 테이블의 이름입니다.
  • PATH_TO_SOURCE: 정규화된 Cloud Storage URI 또는 쉼표로 구분된 URI 목록이며 와일드 카드도 지원됩니다.
  • SCHEMA: 유효한 스키마입니다. 스키마는 로컬 JSON 파일일 수 있고 명령어의 일부로 인라인으로 입력할 수도 있습니다. 스키마 정의를 제공하는 대신 --autodetect 플래그를 사용해도 됩니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 데이터를 로드하고 mydataset에 있는 mytable이라는 테이블을 덮어씁니다. 스키마는 스키마 자동 감지를 통해 정의됩니다.

    bq load \
    --autodetect \
    --replace \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json

다음 명령어는 gs://mybucket/mydata.json에서 데이터를 로드하고 mydataset에 있는 mytable이라는 테이블에 데이터를 추가합니다. 스키마는 JSON 스키마 파일 myschema을 사용하여 정의됩니다.

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.json \
    ./myschema

API

  1. Cloud Storage의 소스 데이터를 가리키는 load 작업을 만듭니다.

  2. (선택사항) 작업 리소스의 jobReference 섹션에 있는 location 속성에 사용자 위치를 지정합니다.

  3. source URIs 속성은 gs://BUCKET/OBJECT 형식으로 정규화되어야 합니다. 여러 URI를 쉼표로 구분된 목록으로 포함할 수 있습니다. 와일드 카드도 지원됩니다.

  4. configuration.load.sourceFormat 속성을 NEWLINE_DELIMITED_JSON로 설정하여 데이터 형식을 지정합니다.

  5. configuration.load.writeDisposition 속성을 WRITE_TRUNCATE 또는 WRITE_APPEND로 설정하여 쓰기 환경설정을 지정합니다.

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// importJSONTruncate demonstrates loading data from newline-delimeted JSON data in Cloud Storage
// and overwriting/truncating data in the existing table.
func importJSONTruncate(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.JSON
	gcsRef.AutoDetect = true
	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())
	}

	return nil
}

자바

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to overwrite the BigQuery table data by loading a JSON file from GCS
public class LoadJsonFromGCSTruncate {

  public static void runLoadJsonFromGCSTruncate() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadJsonFromGCSTruncate(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadJsonFromGCSTruncate(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri, Schema schema) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.json())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(JobInfo.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .setSchema(schema)
              .build();

      // Load data from a GCS JSON file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Table is successfully overwritten by JSON file loaded from GCS");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Node.js API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

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

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

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

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

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

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

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.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;
  }
}

PHP

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 PHP 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery PHP API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

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.json';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->sourceFormat('NEWLINE_DELIMITED_JSON')->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

기존 테이블의 행을 바꾸려면 LoadJobConfig.write_disposition 속성을 문자열 WRITE_TRUNCATE로 설정합니다.

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

import io

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
)

body = io.BytesIO(b"Washington,WA")
client.load_table_from_file(body, table_id, job_config=job_config).result()
previous_rows = client.get_table(table_id).num_rows
assert previous_rows > 0

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE,
    source_format=bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

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

Ruby

기존 테이블의 행을 바꾸려면 Table.load_job()의 write 매개변수를 "WRITE_TRUNCATE"로 설정합니다.

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Ruby 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Ruby API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_json_truncate dataset_id = "your_dataset_id",
                                 table_id   = "your_table_id"
  bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
  dataset  = bigquery.dataset dataset_id
  gcs_uri  = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json"

  load_job = dataset.load_job table_id,
                              gcs_uri,
                              format: "json",
                              write:  "truncate"
  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

파티션을 나눈 하이브 JSON 데이터 로드

BigQuery는 Cloud Storage에 저장되는 파티션을 나눈 하이브 JSON 데이터 로드를 지원하고, 하이브 파티션 열을 대상 BigQuery 관리 테이블의 열로 채웁니다. 자세한 내용은 외부에서 파티션을 나눈 데이터 로드를 참조하세요.

JSON 데이터 로드 세부정보

이 섹션에서는 JSON 데이터를 로드할 때 BigQuery가 여러 데이터 유형을 파싱하는 방법을 설명합니다.

데이터 유형

불리언. BigQuery는 1 또는 0, true 또는 false, t 또는 f, yes 또는 no, y 또는 n(모두 대소문자를 구분하지 않음)과 같은 불리언 데이터 쌍을 파싱할 수 있습니다. 스키마 자동 감지는 0과 1을 제외한 모든 조합을 자동으로 감지합니다.

바이트 BYTES 유형의 열은 Base64로 인코딩되어야 합니다.

날짜. DATE 유형의 열은 YYYY-MM-DD 형식이어야 합니다.

날짜/시간. DATETIME 유형의 열은 YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.SSSSSS] 형식이어야 합니다.

지리. GEOGRAPHY 유형의 열에는 다음 형식 중 하나의 문자열이 포함되어야 합니다.

  • WKT(Well Known Text)
  • WKB(Well-Known Binary)
  • GeoJSON

WKB를 사용하는 경우 값을 16진수로 인코딩해야 합니다.

다음 목록에서는 유효한 데이터 예시를 보여줍니다.

  • WKT: POINT(1 2)
  • GeoJSON: { "type": "Point", "coordinates": [1, 2] }
  • 16진수로 인코딩된 WKB: 0101000000feffffffffffef3f0000000000000040

GEOGRAPHY 데이터를 로드하기 전에 지리정보 데이터 로드도 참조하세요.

간격. INTERVAL 유형의 열은ISO 8601 형식의 PYMDTHMS이어야 합니다.

  • P = 값이 기간을 나타내는 지정자입니다. 항상 이 값을 포함해야 합니다.
  • Y = 연도
  • M = 월
  • D = 일
  • T = 기간의 시간 부분을 나타내는 지정자. 항상 이 값을 포함해야 합니다.
  • H = 시
  • M = 분
  • S = 초. 초는 정수 또는 최대 6자리의 소수 값(마이크로초 정밀도)으로 표시될 수 있습니다.

대시(-)를 앞에 붙여서 음수 값을 나타낼 수 있습니다.

다음 목록에서는 유효한 데이터 예시를 보여줍니다.

  • P-10000Y0M-3660000DT-87840000H0M0S
  • P0Y0M0DT0H0M0.000001S
  • P10000Y0M3660000DT87840000H0M0S

INTERVAL 데이터를 로드하려면 bq load 명령어를 사용하고 --schema 플래그를 사용하여 스키마를 지정해야 합니다. 콘솔을 사용하여 INTERVAL 데이터를 업로드할 수 없습니다.

시간. TIME 유형의 열은 HH:MM:SS[.SSSSSS] 형식이어야 합니다.

타임스탬프. BigQuery에는 다양한 타임스탬프 형식이 사용됩니다. 타임스탬프는 날짜 부분과 시간 부분을 포함해야 합니다.

  • 날짜 부분은 YYYY-MM-DD 또는 YYYY/MM/DD 형식일 수 있습니다.

  • 타임스탬프 부분은 HH:MM[:SS[.SSSSSS]] 형식이어야 합니다(초 및 소수점 이하 초는 선택사항).

  • 날짜와 시간은 공백 또는 'T'로 구분해야 합니다.

  • 선택적으로 날짜 및 시간 다음에는 UTC 오프셋 또는 UTC 영역 지정자(Z)가 올 수 있습니다. 자세한 내용은 시간대를 참조하세요.

예를 들어 다음은 유효한 타임스탬프 값입니다.

  • 2018-08-19 12:11
  • 2018-08-19 12:11:35
  • 2018-08-19 12:11:35.22
  • 2018/08/19 12:11
  • 2018-07-05 12:54:00 UTC
  • 2018-08-19 07:11:35.220 -05:00
  • 2018-08-19T12:11:35.220Z

스키마를 제공하는 경우 BigQuery에는 또한 타임스탬프 값에 대해 유닉스 시간이 사용됩니다. 하지만 스키마 자동 감지는 이 경우를 감지하지 않으며 대신 값을 숫자 또는 문자열 유형으로 처리합니다.

유닉스 시간 타임스탬프 값 예시:

  • 1534680695
  • 1.534680695e12

배열(반복 필드). 값은 JSON 배열 또는 null이어야 합니다. JSON null은 SQL NULL로 변환됩니다. 배열 자체에는 null 값이 포함될 수 없습니다.

스키마 자동 감지

이 섹션에서는 JSON 파일을 로드할 때의 스키마 자동 감지 동작을 설명합니다.

JSON 중첩 및 반복 필드

BigQuery는 JSON 파일에서 중첩 및 반복 필드를 추론합니다. 필드 값이 JSON 객체이면 BigQuery는 열을 RECORD 유형으로 로드합니다. 필드 값이 배열인 경우 BigQuery는 열을 반복 열로 로드합니다. 중첩 및 반복 데이터가 있는 JSON 데이터의 예시는 중첩 및 반복 JSON 데이터 로드를 참조하세요.

문자열 변환

스키마 자동 감지를 사용 설정하면 BigQuery에서 가능한 경우 문자열을 불리언, 숫자 또는 날짜/시간 유형으로 변환합니다. 예를 들어 다음 JSON 데이터를 사용하는 경우 스키마 자동 감지에서 id 필드를 INTEGER 열로 변환합니다.

{ "name":"Alice","id":"12"}
{ "name":"Bob","id":"34"}
{ "name":"Charles","id":"45"}

인코딩 유형

BigQuery는 JSON 데이터가 UTF-8로 인코딩된다고 가정합니다. 지원되는 다른 인코딩 유형이 사용된 JSON 파일이 있는 경우 BigQuery가 데이터를 UTF-8로 변환할 수 있도록 --encoding 플래그를 사용해 인코딩을 명시적으로 지정해야 합니다.

BigQuery는 JSON 파일에 다음과 같은 인코딩 유형을 지원합니다.

  • UTF-8
  • ISO-8859-1
  • UTF-16BE(UTF-16 Big Endian)
  • UTF-16LE(UTF-16 Little Endian)
  • UTF-32BE(UTF-32 Big Endian)
  • UTF-32LE(UTF-32 Little Endian)

JSON 옵션

BigQuery가 JSON 데이터를 파싱하는 방법을 변경하려면 Google Cloud 콘솔, bq 명령줄 도구, API, 클라이언트 라이브러리에서 추가 옵션을 지정합니다.

JSON 옵션 Console 옵션 bq 도구 플래그 BigQuery API 속성 설명
허용된 불량 레코드 수 허용되는 오류 개수 --max_bad_records maxBadRecords (자바, Python) (선택사항) 작업을 실행할 때 BigQuery가 무시할 수 있는 불량 레코드의 최대 개수입니다. 불량 레코드의 수가 이 값을 초과하면 작업 결과에 잘못된 오류가 반환됩니다. 기본값은 '0'이며 모든 레코드가 유효해야 합니다.
알 수 없는 값 알 수 없는 값 무시 --ignore_unknown_values ignoreUnknownValues (자바, Python) (선택사항) BigQuery가 테이블 스키마에 표시되지 않는 추가 값을 허용해야 하는지를 나타냅니다. true라면 추가 값은 무시됩니다. false라면 추가 열이 있는 레코드는 불량 레코드로 처리되며 불량 레코드가 너무 많다면 작업 결과에 잘못된 오류가 반환됩니다. 기본값은 false입니다. 'sourceFormat' 속성은 BigQuery가 추가 값: CSV: 후행 열, JSON: 어떤 열 이름과도 일치하지 않는 이름이 지정된 값으로 처리하는 대상을 결정합니다.
인코딩 없음 -E 또는 --encoding encoding (Python) (선택사항) 데이터의 문자 인코딩입니다. 지원되는 값은 UTF-8, ISO-8859-1, UTF-16BE, UTF-16LE, UTF-32BE 또는 UTF-32LE입니다. 기본값은 UTF-8입니다.
시간대 시간대 --time_zone 없음 (미리보기) (선택사항) 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값을 파싱할 때 적용되는 기본 시간대입니다. 유효한 시간대 이름을 확인하세요. 이 값이 없으면 특정 시간대가 없는 타임스탬프 값이 기본 시간대 UTC를 사용하여 파싱됩니다.
날짜 형식 날짜 형식 --date_format 없음 (미리보기) (선택사항) 입력 파일에서 날짜 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소 (예: MM/DD/YYYY)입니다. 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 날짜 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 DATE 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATE 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다.
날짜/시간 형식 날짜/시간 형식 --datetime_format 없음 (미리보기) (선택사항) 입력 파일에서 날짜/시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소입니다 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3). 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 날짜/시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 DATETIME 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 DATETIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다.
시간 형식 시간 형식 --time_format 없음 (미리보기) (선택사항) 입력 파일에서 시간 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소입니다 (예: HH24:MI:SS.FF3). 이 값이 있으면 이 형식만 호환되는 시간 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 시간 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 TIME 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다.
타임스탬프 형식 타임스탬프 형식 --timestamp_format 없음 (미리보기) (선택사항) 입력 파일에서 타임스탬프 값의 형식이 지정되는 방식을 정의하는 형식 요소입니다 (예: MM/DD/YYYY HH24:MI:SS.FF3). 이 값이 있으면 이 형식이 유일하게 호환되는 타임스탬프 형식입니다. 스키마 자동 감지도 기존 형식 대신 이 형식을 기반으로 타임스탬프 열 유형을 결정합니다. 이 값이 없으면 타임스탬프 필드가 기본 형식으로 파싱됩니다.

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