从 Cloud Storage 加载 JSON 数据

从 Cloud Storage 加载 JSON 文件

从 Cloud Storage 加载以换行符分隔的 JSON 数据时，可以将数据加载到新的表或分区中，也可以将数据附加到现有的表或分区或覆盖现有的表或分区。当数据加载到 BigQuery 时，它会转化为适用于 Capacitor 的列式格式（BigQuery 的存储格式）。

如需将 Cloud Storage 中的数据加载到 BigQuery 表，则包含该表的数据集必须与相应 Cloud Storage 存储分区位于同一区域或多区域位置。

以换行符分隔的 JSON 格式与 JSON Lines 格式相同。

如需了解如何从本地文件加载 JSON 数据，请参阅将本地数据源中的数据加载到 BigQuery 中。

限制

将 Cloud Storage 中的 JSON 数据加载到 BigQuery 时，请注意以下事项：

  • JSON 数据必须以换行符分隔。在文件中，每个 JSON 对象都必须单独列为一行。
  • 如果使用 gzip 压缩，BigQuery 将无法并行读取数据。与加载未压缩的数据相比，将压缩的 JSON 数据加载到 BigQuery 的速度较为缓慢。
  • 您无法在同一个加载作业中同时包含压缩文件和未压缩的文件。
  • BigQuery 不支持 JSON 格式的地图或字典。例如，"product_categories": {"my_product": 40.0} 无效，但 "product_categories": {"column1": "my_product" , "column2": 40.0} 有效。
  • 当您加载 CSV 或 JSON 数据时，DATE 列的值必须使用英文短划线 (-) 分隔符，并且日期必须采用以下格式：YYYY-MM-DD（年-月-日）。
  • 加载 JSON 或 CSV 数据时，TIMESTAMP 列的值必须使用英文短划线 (-) 分隔符来分隔时间戳的日期部分，并且日期必须采用以下格式：YYYY-MM-DD（年-月-日）。时间戳的 hh:mm:ss（时-分-秒）部分必须使用冒号 (:) 分隔符。

所需权限

在将数据加载到 BigQuery 时，您需要拥有相关权限，才能运行加载作业并将数据加载到新的或现有的 BigQuery 表和分区中。如果要从 Cloud Storage 加载数据，您还需要拥有对您的数据所在的存储分区的访问权限。

BigQuery 权限

将数据加载到 BigQuery 至少需要以下权限。如果要将数据加载到新的表或分区中，或者要覆盖或附加到表或分区，则必须具有这些权限。

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

以下预定义的 Cloud IAM 角色包含 bigquery.tables.create 和 bigquery.tables.updateData 权限：

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

以下预定义的 Cloud IAM 角色包含 bigquery.jobs.create 权限：

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser
  • bigquery.admin

此外，如果用户具有 bigquery.datasets.create 权限，则当该用户创建数据集时，系统会为其授予该数据集的 bigquery.dataOwner 访问权限。 借助 bigquery.dataOwner 访问权限，用户可以通过加载作业在数据集中创建和更新表。

如需详细了解 BigQuery 中的 Cloud IAM 角色和权限，请参阅访问权限控制。

Cloud Storage 权限

为从 Cloud Storage 存储分区加载数据，您必须具有 storage.objects.get 权限。如果要使用 URI 通配符，您还必须具有 storage.objects.list 权限。

可以通过授予预定义的 Cloud IAM 角色 storage.objectViewer 来提供 storage.objects.get 和 storage.objects.list 权限。

将 JSON 数据加载到新表中

您可以通过以下方式将以换行符分隔的 JSON 数据从 Cloud Storage 加载到新的 BigQuery 表中：

  • 使用 GCP Console 或经典版网页界面
  • 使用 CLI 的 bq load 命令
  • 调用 jobs.insert API 方法并配置 load 作业
  • 使用客户端库

如需将 JSON 数据从 Cloud Storage 加载到新的 BigQuery 表中，请执行以下操作：

控制台

  1. 在 GCP Console 中打开 BigQuery 网页界面。
    转到 GCP Console

  2. 在导航面板的资源部分中，展开您的项目并选择数据集。

  3. 在窗口右侧的详细信息面板中，点击创建表。加载数据的过程与创建空表的过程相同。

    创建表

  4. 在创建表页面的来源部分，执行以下操作：

    • 在基于以下数据创建表部分，选择 Cloud Storage。

    • 在来源字段中，浏览到或输入 Cloud Storage URI。请注意，GCP Console 不支持添加多个 URI，但支持使用通配符。Cloud Storage 存储分区必须与您要创建的表所属的数据集位于同一位置。

      选择文件

    • 在文件格式部分，选择 JSON（以换行符分隔）。

  5. 在创建表页面的目标部分，执行以下操作：

    • 在数据集名称部分，选择相应数据集。

      查看数据集

    • 确认表类型设置为原生表。

    • 在表名称字段中，输入您要在 BigQuery 中创建的表的名称。

  6. 对于架构部分的自动检测，勾选架构和输入参数，以启用架构自动检测功能。或者，您可以通过以下方式手动输入架构定义：

    • 启用以文本形式修改，并以 JSON 数组格式输入表架构。

      以 JSON 数组格式添加架构

    • 使用添加字段手动输入架构。

      使用“添加字段”按钮添加架构定义

  7. （可选）如需对表进行分区，请在分区和聚簇设置中选择相应选项：

    • 如需创建分区表，请点击不进行分区，选择按字段分区，然后选择一个 DATE 或 TIMESTAMP 列。如果架构不包含 DATE 或 TIMESTAMP 列，则此选项不可用。
    • 如需创建提取时间分区表，请点击不进行分区，然后选择按提取时间分区。

  8. （可选）在分区过滤条件中，点击需要分区过滤条件框，要求用户添加 WHERE 子句以指定要查询的分区。需要分区过滤条件有可能减少费用并提高性能。如需了解详情，请参阅查询分区表。如果已选择不进行分区，则此选项不可用。

  9. （可选）如需聚簇该表，请在聚簇顺序框中，输入一到四个字段名称。目前，只有分区表支持聚簇。

  10. （可选）点击高级选项。

    • 在写入偏好设置部分，选中只写入空白表。此选项创建一个新表并向其中加载数据。
    • 在允许的错误数部分，接受默认值 0 或输入包含可忽略的错误的最大行数。如果包含错误的行数超过此值，该作业将生成 invalid 消息并失败。
    • 在未知值部分，勾选忽略未知值以忽略未出现在表架构中的行内的所有值。
    • 在加密部分，点击客户管理的密钥以使用 Cloud Key Management Service 密钥。如果保留 Google 管理的密钥设置，BigQuery 将加密静态数据。

  11. 点击创建表。

经典版界面

  1. 转到 BigQuery 网页界面。
    转到 BigQuery 网页界面

  2. 在导航面板中，将鼠标悬停在数据集上，点击向下箭头图标 向下箭头图标图片，然后点击 Create new table。加载数据的过程与创建空表的过程相同。

  3. 在 Create Table 页面的 Source Data 部分，执行以下操作：

    • 点击 Create from source。
    • 在 Location 部分选择 Cloud Storage，然后在来源字段中输入 Cloud Storage URI。请注意，BigQuery 网页界面不支持添加多个 URI，但支持使用通配符。Cloud Storage 存储分区必须与您要创建的表所属的数据集位于同一位置。
    • 在 File format 部分，选择 JSON (Newline delimited)。

  4. 在 Destination Table 部分，执行以下操作：

    • 在 Table name 部分，选择适当的数据集，然后在表名称字段中输入要在 BigQuery 中创建的表的名称。
    • 确认 Table type 设置为 Native table。

  5. 对于 Schema 部分的 Auto detect，勾选 Schema and input parameters，以启用架构自动检测功能。或者，您可以通过以下方式手动输入架构定义：

    • 点击 Edit as text，并以 JSON 数组格式输入表架构。

      以 JSON 数组格式添加架构

    • 使用 Add Field 手动输入架构：

      使用“添加字段”添加架构

  6. （可选）在 Options 部分，执行以下操作：

    • 在 Number of errors allowed 部分，接受默认值 0 或输入包含可忽略的错误的最大行数。如果包含错误的行数超过此值，该作业将生成 invalid 消息并失败。
    • 在 Write preference 部分，选中 Write if empty。此选项创建一个新表并向其中加载数据。
    • 如需对表进行分区，请执行以下操作：
      • 对于 Partitioning Type，点击 None 并选择 Day。
      • 对于 Partitioning Field：
      • 如需创建分区表，请选择一个 DATE 或 TIMESTAMP 列。如果架构不包含 DATE 或 TIMESTAMP 列，则此选项不可用。
      • 如需创建提取时间分区表，请保留默认值：_PARTITIONTIME。
      • 点击 Require partition filter 框，要求用户添加 WHERE 子句以指定要查询的分区。需要分区过滤条件有可能减少费用并提高性能。 如需了解详情，请参阅查询分区表。如果 Partitioning type 设置为 None，则此选项不可用。
    • 如需聚簇该表，请在 Clustering fields 框中，输入一到四个字段名称。
    • 在 Destination encryption 部分，选择 Customer-managed encryption 以使用 Cloud Key Management Service 密钥加密表。如果保留 Default 设置，BigQuery 将使用 Google 管理的密钥加密静态数据。

  7. 点击 Create Table。

CLI

您可以使用 bq load 命令，通过 --source_format 标志指定 NEWLINE_DELIMITED_JSON，并添加 Cloud Storage URI。您可以添加单个 URI、以英文逗号分隔的 URI 列表或含有通配符的 URI。此外，您还可以在架构定义文件中添加内嵌架构，或者使用架构自动检测功能。

（可选）添加 --location 标志并将值设置为您的位置。

其他可选标志包括：

  • --max_bad_records：此标志表示一个整数，指定了作业中允许的最大错误记录数量，超过此数量之后，整个作业就会失败。默认值为 0。无论 --max_bad_records 值是多少，任意类型的错误最多返回 5 个。
  • --ignore_unknown_values：指定此标志时，系统允许并忽略 CSV 或 JSON 数据中无法识别的额外值。
  • --autodetect：指定此标志时，系统会为 CSV 和 JSON 数据启用架构自动检测功能。
  • --quote：此标志表示用于括起记录的英文引号字符。默认值为 "。如需指示无英文引号字符，请使用空字符串。
  • --time_partitioning_type：此标志会在表上启用基于时间的分区，并设置分区类型。目前，唯一可以使用的值就是 DAY，使用此值时，每天生成一个分区。当您创建按 DATE 或 TIMESTAMP 列分区的表时，此标志为可选标志。
  • --time_partitioning_expiration：此标志表示一个整数，指定了应在何时删除基于时间的分区（以秒为单位）。过期时间以分区的世界协调时间 (UTC) 日期加上这个整数值为准。
  • --time_partitioning_field：DATE 或 TIMESTAMP 列用于创建分区表。如果在未使用此值的情况下启用了基于时间的分区，系统会创建提取时间分区表。
  • --require_partition_filter：启用后，此选项会要求用户添加一个 WHERE 子句以指定要查询的分区。需要分区过滤条件有可能减少费用并提高性能。 如需了解详情，请参阅查询分区表。
  • --clustering_fields：此标志表示以英文逗号分隔的列名称（最多 4 个）列表，用于创建聚簇表。此标志只能与分区表一起使用。

  • --destination_kms_key：此标志表示用于加密表数据的 Cloud KMS 密钥。

    如需详细了解分区表，请参阅：

    如需详细了解聚簇表，请参阅：

    如需详细了解表加密，请参阅：

如需将 JSON 数据加载到 BigQuery，请输入以下命令：

bq --location=location load \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

其中：

  • location 是您的位置。--location 是可选标志。例如，如果您在东京区域使用 BigQuery，可以将该标志的值设为 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 文件设置该位置的默认值。
  • format 是 NEWLINE_DELIMITED_JSON。
  • dataset 是现有数据集。
  • table 是要向其中加载数据的表的名称。
  • path_to_source 是完全限定的 Cloud Storage URI 或以英文逗号分隔的 URI 列表。您还可以使用通配符。
  • schema 是有效架构。该架构可以是本地 JSON 文件，也可以作为命令的一部分以内嵌方式输入。您还可以使用 --autodetect 标志，而无需提供架构定义。

示例：

以下命令可将 gs://mybucket/mydata.json 中的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的表中。架构是在名为 myschema.json 的本地架构文件中定义的。

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

以下命令可将 gs://mybucket/mydata.json 中的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的提取时间分区表中。架构是在名为 myschema.json 的本地架构文件中定义的。

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

以下命令可将 gs://mybucket/mydata.json 中的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的分区表中。该表按 mytimestamp 列进行分区。架构是在名为 myschema.json 的本地架构文件中定义的。

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

以下命令可将 gs://mybucket/mydata.json 中的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的表中。架构是自动检测的。

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

以下命令可将 gs://mybucket/mydata.json 中的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的表中。架构采用以下格式以内嵌方式定义：field:data_type, field:data_type。

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

以下命令将 gs://mybucket/ 中多个文件的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的表中。Cloud Storage URI 使用通配符。架构是自动检测的。

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

以下命令将 gs://mybucket/ 中多个文件的数据加载到 mydataset 中名为 mytable 的表中。该命令包含以英文逗号分隔的 Cloud Storage URI 列表（含通配符）。架构是在名为 myschema.json 的本地架构文件中定义的。

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

API

  1. 创建指向 Cloud Storage 中源数据的 load 作业。

  2. （可选）在作业资源 jobReference 部分的 location 属性中，指定您的位置。

  3. source URIs 属性必须是完全限定的，格式为 gs://bucket/object。每个 URI 都可以包含一个“*”通配符。

  4. 将 sourceFormat 属性设置为 NEWLINE_DELIMITED_JSON，以指定 JSON 数据格式。

  5. 如需检查作业状态，请调用 jobs.get(job_id*)，其中 job_id 是初始请求返回的作业的 ID。

    • 如果 status.state = DONE，则表示作业已成功完成。
    • 如果存在 status.errorResult 属性，则请求失败，并且该对象将包含描述所出现的问题的相关信息。如果请求失败，则不创建任何表且不加载任何数据。
    • 如果未出现 status.errorResult，则表示作业已成功完成，但可能存在一些非严重错误，如导入一些行时出错。返回的作业对象的 status.errors 属性中列出了非严重错误。

API 说明：

  • 加载作业兼具原子性和一致性。也就是说，如果加载作业失败，则所有数据都不可用；如果加载作业成功，则所有数据全部可用。

  • 在调用 jobs.insert 来创建加载作业时，最佳做法是生成唯一 ID，并将其作为 jobReference.jobId 传递。此方法比较不会受到网络故障的影响，因为客户端可以对已知的作业 ID 进行轮询或重试。

  • 对指定的作业 ID 调用 jobs.insert 具有幂等性。您可以对同一作业 ID 进行无限次重试，但最多只会有一个成功操作。

C#

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 C# 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery C# API 参考文档。

使用 BigQueryClient.CreateLoadJob() 方法启动一个从 Cloud Storage 加载数据的作业。要使用以换行符分隔的 JSON 文件，请创建一个 CreateLoadJobOptions 对象，并将其 SourceFormat 属性设置为 FileFormat.NewlineDelimitedJson。


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.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

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Go 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Go API 参考文档。 

// 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.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())
}

Java

在尝试此示例之前，请先按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Java 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Java API 参考文档。

使用 LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri) 方法启动一个从 Cloud Storage 加载数据的作业。如需使用以换行符分隔的 JSON 文件，请使用 LoadJobConfiguration.setFormatOptions(FormatOptions.json())。

String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json";
TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
// Table field definition
Field[] fields =
    new Field[] {
      Field.of("name", LegacySQLTypeName.STRING),
      Field.of("post_abbr", LegacySQLTypeName.STRING)
    };
// Table schema definition
Schema schema = Schema.of(fields);
LoadJobConfiguration configuration =
    LoadJobConfiguration.builder(tableId, sourceUri)
        .setFormatOptions(FormatOptions.json())
        .setCreateDisposition(CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
        .setSchema(schema)
        .build();
// Load the table
Job loadJob = bigquery.create(JobInfo.of(configuration));
loadJob = loadJob.waitFor();
// Check the table
System.out.println("State: " + loadJob.getStatus().getState());
return ((StandardTableDefinition) bigquery.getTable(tableId).getDefinition()).getNumRows();

Node.js

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Node.js 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Node.js API 参考文档。 

// 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

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 PHP 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery PHP API 参考文档。 

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

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Python API 参考文档。

使用 Client.load_table_from_uri() 方法启动一个从 Cloud Storage 加载数据的作业。如需使用以换行符分隔的 JSON 文件，请将 LoadJobConfig.source_format 属性设置为字符串 NEWLINE_DELIMITED_JSON，并将作业配置作为 job_config 参数传递给 load_table_from_uri() 方法。

# 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.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,
    dataset_ref.table("us_states"),
    location="US",  # Location must match that of the destination dataset.
    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

在尝试此示例之前，请先按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Ruby 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Ruby API 参考文档。

使用 Dataset.load_job() 方法启动一个从 Cloud Storage 加载数据的作业。如需使用以换行符分隔的 JSON 文件，请将 format 参数设置为 "json"。

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

加载嵌套和重复的 JSON 数据

BigQuery 支持加载 JSON、Avro、ORC、Parquet、Cloud Firestore、Cloud Datastore 等各种源格式（支持基于对象的架构）的嵌套和重复数据。

每行必须有一个 JSON 对象，其中包括任何嵌套/重复的字段。

以下显示了嵌套/重复数据的示例。此表包含有关人员的信息。其中包含以下字段：

  • id
  • first_name
  • last_name
  • dob（出生日期）
  • addresses（嵌套和重复的字段）
    • addresses.status（目前或以前）
    • addresses.address
    • addresses.city
    • addresses.state
    • addresses.zip
    • addresses.numberOfYears（居住在此地址的年份）

JSON 数据文件如下所示。请注意，地址字段包含一组值（以 [ ] 表示）。 

{"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"}]}

此表的架构如下所示：

[
    {
        "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"
            }
        ]
    }
]

如需了解如何指定嵌套和重复的架构，请参阅指定嵌套和重复的字段。

使用 JSON 数据覆盖或附加到表

您可以从源文件或通过附加查询结果将其他数据加载到表中。

在控制台或经典版 BigQuery 网页界面中，使用 写入偏好设置(Write preference) 选项指定从源文件或查询结果加载数据时要执行的操作。

将其他数据加载到表中时，可选择以下选项：

控制台选项 经典版网页界面选项 CLI 标志 BigQuery API 属性 说明
只写入空白表 Write if empty 无 WRITE_EMPTY 仅当表为空时才写入数据。
附加到表 Append to table --noreplace 或 --replace=false；如果未指定 --[no]replace，则默认为附加 WRITE_APPEND （默认）在表末尾附加数据。
覆盖表 Overwrite table --replace 或 --replace=true WRITE_TRUNCATE 清空表中所有现有数据然后再写入新数据。

如果将数据加载到现有表中，加载作业可以附加数据或覆盖表。

您可以通过以下方式附加或覆盖表：

  • 使用 GCP Console 或经典版网页界面
  • 使用 CLI 的 bq load 命令
  • 调用 jobs.insert API 方法并配置 load 作业
  • 使用客户端库

控制台

  1. 在 GCP Console 中打开 BigQuery 网页界面。
    转到 GCP Console

  2. 在导航面板的资源部分中，展开您的项目并选择数据集。

  3. 在窗口右侧的详细信息面板中，点击创建表。在加载作业中附加和覆盖数据的过程与在加载作业中创建表的过程相同。

    创建表

  4. 在创建表页面的来源部分，执行以下操作：

    • 在基于以下数据创建表部分，选择 Cloud Storage。

    • 在来源字段中，浏览到或输入 Cloud Storage URI。请注意，BigQuery 网页界面不支持添加多个 URI，但支持使用通配符。Cloud Storage 存储分区必须与您要向其中附加数据或覆盖其数据的表所属的数据集位于同一位置。

      选择文件

    • 在文件格式部分，选择 JSON（以换行符分隔）。

  5. 在创建表页面的目标部分，执行以下操作：

    • 在数据集名称部分，选择相应数据集。

      选择数据集

    • 在表名称字段中，输入您要在 BigQuery 中附加或覆盖的表的名称。

    • 确认表类型设置为原生表。

  6. 对于架构部分的自动检测，勾选架构和输入参数，以启用架构自动检测功能。或者，您可以通过以下方式手动输入架构定义：

    • 启用以文本形式修改，并以 JSON 数组格式输入表架构。

      以 JSON 数组格式添加架构

    • 使用添加字段手动输入架构。

      使用“添加字段”按钮添加架构定义

  7. 对于分区和聚簇设置，保留默认值。您无法通过附加或覆盖表将表转换为分区表或聚簇表，并且 GCP Console 不支持在加载作业中附加或覆盖分区表或聚簇表。

  8. 点击高级选项。

    • 在写入偏好设置部分，选择附加到表或覆盖表。
    • 在允许的错误数部分，接受默认值 0 或输入包含可忽略的错误的最大行数。如果包含错误的行数超过此值，该作业将生成 invalid 消息并失败。
    • 在未知值部分，勾选忽略未知值以忽略未出现在表架构中的行内的所有值。

    • 在加密部分，点击客户管理的密钥以使用 Cloud Key Management Service 密钥。如果保留 Google 管理的密钥设置，BigQuery 将加密静态数据。

      覆盖表

  9. 点击创建表。

经典版界面

  1. 转到 BigQuery 网页界面。
    转到 BigQuery 网页界面

  2. 在导航面板中，将鼠标悬停在数据集上，点击向下箭头图标 向下箭头图标图片，然后点击 Create new table。在加载作业中附加和覆盖数据的过程与在加载作业中创建表的过程相同。

  3. 在 Create Table 页面的 Source Data 部分，执行以下操作：

    • 在 Location 部分，选择 Cloud Storage，然后在来源字段中输入 Cloud Storage URI。请注意，此界面不支持添加多个 URI，但支持使用通配符。Cloud Storage 存储分区必须与您要向其中附加数据或覆盖其数据的表所属的数据集位于同一位置。
    • 在 File format 部分，选择 JSON (Newline Delimited)。

  4. 在 Create Table 页面的 Destination Table 部分，执行以下操作：

    • 在 Table name 部分，选择适当的数据集，然后在表名称字段中输入您要向其中附加数据或覆盖其数据的表的名称。
    • 确认 Table type 设置为 Native table。

  5. 在 Schema 部分中，输入架构定义。

    • 对于 JSON 文件，您可以勾选 Auto-detect 选项，以启用架构自动检测。

      自动检测链接

    • 您也可以按照以下方式手动输入架构信息：

      • 点击 Edit as text，并以 JSON 数组格式输入表架构：

        以 JSON 数组格式添加架构

      • 使用 Add Field 手动输入架构：

        使用“添加字段”添加架构

  6. 在 Options 部分，执行以下操作：

    • 在 Number of errors allowed 部分，接受默认值 0 或输入包含可忽略的错误的最大行数。如果包含错误的行数超过此值，该作业将生成 invalid 消息并失败。
    • 在 Write preference 部分，选择 Append to table 或 Overwrite table。
    • 保留 Partitioning Type、Partitioning Field、Require partition filter、Clustering Fields 的默认值。您无法通过附加或覆盖表将表转换为分区表或聚簇表，并且网页界面不支持在加载作业中附加或覆盖分区表或聚簇表。
    • 在 Destination encryption 部分，选择 Customer-managed encryption 以使用 Cloud Key Management Service 密钥加密表。如果保留 Default 设置，BigQuery 将使用 Google 管理的密钥加密静态数据。

  7. 点击 Create Table。

CLI

您可以使用 bq load 命令，通过 --source_format 标志指定 NEWLINE_DELIMITED_JSON，并添加 Cloud Storage URI。您可以添加单个 URI、以英文逗号分隔的 URI 列表或含有通配符的 URI。

此外，您还可以在架构定义文件中添加内嵌架构，或者使用架构自动检测功能。

指定 --replace 标志可以覆盖表。使用 --noreplace 标志可将数据附加到表。如果未指定标志，则默认附加数据。

可以在附加或覆盖表时修改表的架构。如需详细了解加载操作期间支持的架构更改，请参阅修改表架构。

（可选）添加 --location 标志并将值设置为您的位置。

其他可选标志包括：

  • --max_bad_records：此标志表示一个整数，指定了作业中允许的最大错误记录数量，超过此数量之后，整个作业就会失败。默认值为 0。无论 --max_bad_records 值是多少，任意类型的错误最多返回 5 个。
  • --ignore_unknown_values：指定此标志时，系统允许并忽略 CSV 或 JSON 数据中无法识别的额外值。
  • --autodetect：指定此标志时，系统会为 CSV 和 JSON 数据启用架构自动检测功能。
  • --destination_kms_key：此标志表示用于加密表数据的 Cloud KMS 密钥。
bq --location=location load \
--[no]replace \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source \
schema

其中：

  • location 是您的位置。--location 是可选标志。您可以使用 .bigqueryrc 文件设置位置的默认值。
  • format 是 NEWLINE_DELIMITED_JSON。
  • dataset 是现有数据集。
  • table 是要向其中加载数据的表的名称。
  • path_to_source 是完全限定的 Cloud Storage URI 或以英文逗号分隔的 URI 列表。您还可以使用通配符。
  • schema 是有效架构。该架构可以是本地 JSON 文件，也可以作为命令的一部分以内嵌方式输入。您还可以使用 --autodetect 标志，而无需提供架构定义。

示例：

以下命令可从 gs://mybucket/mydata.json 加载数据并覆盖 mydataset 中名为 mytable 的表。架构是使用架构自动检测功能定义的。

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

以下命令可从 gs://mybucket/mydata.json 加载数据，并将数据附加到 mydataset 中名为 mytable 的表。架构是使用 JSON 架构文件 myschema.json 定义的。

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

API

  1. 创建指向 Cloud Storage 中源数据的 load 作业。

  2. （可选）在作业资源 jobReference 部分的 location 属性中，指定您的位置。

  3. source URIs 属性必须是完全限定的，格式为 gs://bucket/object。如需添加多个 URI，可采用英文逗号分隔列表的形式。请注意，系统也支持通配符。

  4. 将 configuration.load.sourceFormat 属性设置为 NEWLINE_DELIMITED_JSON，以指定数据格式。

  5. 将 configuration.load.writeDisposition 属性设置为 WRITE_TRUNCATE 或 WRITE_APPEND，以指定写入偏好设置。

Go

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Go 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Go API 参考文档。 

// 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.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())
}

Node.js

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Node.js 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Node.js API 参考文档。 

// 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

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 PHP 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery PHP API 参考文档。 

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

如需替换现有表中的行，请将 LoadJobConfig.write_disposition 属性设置为字符串 WRITE_TRUNCATE。

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Python API 参考文档。 

# 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.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_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))

Ruby

如需替换现有表中的行，请将 Table.load_job() 中的 write 参数设置为 "WRITE_TRUNCATE"。

试用此示例之前，请按照《BigQuery 快速入门：使用客户端库》中的 Ruby 设置说明进行操作。如需了解详情，请参阅 BigQuery Ruby API 参考文档。 

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

JSON 选项

如需更改 BigQuery 解析 JSON 数据的方式，请在控制台、经典版界面、CLI、API 或客户端库中指定其他选项。

JSON 选项 控制台选项 经典版界面选项 CLI 标志 BigQuery API 属性 说明
允许的错误记录数 允许的错误数 Number of errors allowed --max_bad_records maxBadRecords （可选）BigQuery 在运行作业时可忽略的错误记录数上限。如果错误记录数超过该值，作业结果中将返回无效错误。默认值为 0，表示所有记录都必须有效。
未知值 忽略未知值 Ignore unknown values --ignore_unknown_values ignoreUnknownValues （可选）表示 BigQuery 是否应允许表架构中不存在的额外值。如果值为 true，将忽略额外值。如果值为 false，则含有额外列的记录将被视为错误记录；如果错误记录太多，作业结果中将返回一个无效记录错误。默认值为 false。sourceFormat 属性决定了 BigQuery 将哪些项视为额外值： CSV：末尾列 JSON：与所有列名称均不匹配的指定值
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