Carga de datos ORC desde Cloud Storage

En esta página se proporciona una descripción general de la carga de datos ORC de Cloud Storage en BigQuery.

ORC es un formato de datos orientado a columnas de código abierto que se usa ampliamente en el ecosistema Apache Hadoop.

Cuando cargas datos ORC de Cloud Storage, puedes cargar datos en una tabla o partición nuevas o puedes adjuntar o reemplazar una tabla o partición existentes. Cuando los datos se cargan en BigQuery, se convierten en formato de columnas para Capacitor (formato de almacenamiento de BigQuery).

Cuando cargas datos de Cloud Storage en una tabla de BigQuery, el conjunto de datos que contiene la tabla debe estar en la misma ubicación regional o multirregional que el bucket de Cloud Storage.

Para obtener información sobre cómo cargar datos ORC de un archivo local, consulta Carga datos desde una fuente de datos local.

Limitaciones

Estás sujeto a las siguientes limitaciones cuando cargas datos en BigQuery desde un bucket de Cloud Storage:

Si la ubicación de tu conjunto de datos está configurada en un valor diferente a la multirregión US, el bucket de Cloud Storage debe estar en la misma región o multirregión que el conjunto de datos.
BigQuery no garantiza la coherencia de los datos provenientes de fuentes de datos externas. Los cambios en los datos subyacentes mientras se ejecuta una consulta pueden dar como resultado un comportamiento inesperado.
BigQuery no es compatible con el control de versiones de objetos de Cloud Storage. Si incluyes un número de generación en el URI de Cloud Storage, el trabajo de carga fallará.

Antes de empezar

Otorga roles de Identity and Access Management (IAM) que otorguen a los usuarios los permisos necesarios para hacer cada tarea de este documento y crea un conjunto de datos para almacenar tus datos.

Permisos necesarios

Si deseas cargar datos en BigQuery, necesitas permisos de IAM para ejecutar un trabajo de carga y subir datos en tablas y particiones de BigQuery. Si cargas datos desde Cloud Storage, también necesitas permisos de IAM para acceder al bucket que contiene tus datos.

Permisos para cargar datos a BigQuery

Para cargar datos en una tabla o partición de BigQuery nueva o bien agregar o reemplazar una tabla o partición existente, necesitas los siguientes permisos de IAM:

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

Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para cargar datos en una tabla o partición de BigQuery:

roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.admin (incluye el permiso bigquery.jobs.create)
bigquery.user (incluye el permiso bigquery.jobs.create)
bigquery.jobUser (incluye el permiso bigquery.jobs.create)

Además, si tienes el permiso bigquery.datasets.create, puedes crear y actualizar tablas con un trabajo de carga en los conjuntos de datos que crees.

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Permisos para subir datos desde Cloud Storage

Para obtener los permisos que necesitas para cargar datos desde un bucket de Cloud Storage, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin) en el bucket. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para cargar datos desde un bucket de Cloud Storage. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Los siguientes permisos son necesarios para cargar datos desde un bucket de Cloud Storage:

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

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Crea un conjunto de datos

Crea un conjunto de datos de BigQuery para almacenar tus datos.

Esquemas de ORC

Cuando cargas archivos ORC en BigQuery, el esquema de tabla se recupera de forma automática a partir de los datos de origen autodescriptivos. Cuando BigQuery recupera el esquema de los datos de origen, se usa el último archivo en orden alfabético.

Por ejemplo, supongamos que tienes los siguientes archivos ORC en Cloud Storage:

gs://mybucket/00/
  a.orc
  z.orc
gs://mybucket/01/
  b.orc

Cuando se ejecuta este comando en la herramienta de línea de comandos de bq, se cargan todos los archivos (como una lista separada por comas) y el esquema se deriva de mybucket/01/b.orc:

bq load \
--source_format=ORC \
dataset.table \
"gs://mybucket/00/*.orc","gs://mybucket/01/*.orc"

Cuando BigQuery detecta el esquema, algunos tipos de datos ORC se convierten en tipos de datos de BigQuery para hacerlos compatibles con la sintaxis de GoogleSQL. Todos los campos en el esquema detectado son NULLABLE. Para obtener más información, consulta la sección Conversiones de ORC.

Cuando cargas varios archivos ORC con diferentes esquemas, los campos idénticos (con el mismo nombre y mismo nivel de anidamiento) especificados en múltiples esquemas deben asignarse al mismo tipo de datos convertido de BigQuery en cada definición de esquema.

Para proporcionar un esquema de tabla para crear tablas externas, configura la propiedad referenceFileSchemaUri en la API de BigQuery o el parámetro
--reference_file_schema_uri en la herramienta de línea de comandos de bq en la URL del archivo de referencia.

Por ejemplo, --reference_file_schema_uri="gs://mybucket/schema.orc".

Compresión de ORC

BigQuery admite los siguientes códecs de compresión para el contenido del archivo de ORC:

Zlib
Snappy
LZO
LZ4

Los datos en los archivos ORC no permanecen comprimidos después de que se suben a BigQuery. El almacenamiento de datos se informa en bytes lógicos o bytes físicos, según el modelo de facturación de almacenamiento del conjunto de datos. Para obtener información sobre el uso del almacenamiento, consulta la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE.

Carga datos ORC en una tabla nueva

Puedes cargar datos ORC en una tabla nueva:

Usa la consola de Google Cloud
Usa el comando bq load de la herramienta de línea de comandos de bq
Con una llamada al método jobs.insert de la API y la configuración de un trabajo load
Con las bibliotecas cliente

Para cargar datos de ORC de Cloud Storage en una tabla nueva de BigQuery, sigue estos pasos:

Console

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En el panel Explorador, expande tu proyecto y, luego, elige un conjunto de datos.
En la sección Información del conjunto de datos, haz clic en Crear tabla.
En el panel Crear tabla, especifica los siguientes detalles:

En la sección Fuente, elige Google Cloud Storage en la lista Crear tabla desde. A continuación, sigue estos pasos:
1. Elige un archivo del bucket de Cloud Storage o escribe el URI de Cloud Storage. No puedes incluir múltiples URI en la consola de Google Cloud, pero se admiten comodines. El bucket de Cloud Storage debe estar en la misma ubicación que el conjunto de datos que contiene la tabla que deseas crear, agregar o reemplazar.
2. Para Formato de archivo, elige ORC.
En la sección Destino, especifica los siguientes detalles:
1. En Conjunto de datos, elige el conjunto de datos en el que deseas crear la tabla.
2. En el campo Tabla, escribe el nombre de la tabla que deseas crear.
3. Verifica que el campo Tipo de tabla esté configurado como Tabla nativa.
En la sección Esquema, no es necesaria ninguna acción. El esquema se describe de forma automática en los archivos ORC.
Opcional: Especifica Configuración de particiones y clústeres. Para obtener más información, consulta Crea tablas particionadas y Crea y usa tablas agrupadas en clústeres.
Haz clic en Opciones avanzadas y haz lo siguiente:
- En Preferencia de escritura, deja elegido Escribir si está vacía. Con esta opción, se crea una tabla nueva y se cargan los datos en ella.
- Si deseas ignorar los valores de una fila que no están presentes en el esquema de la tabla, elige Valores desconocidos.
- En Encriptación, haz clic en Clave administrada por el cliente para usar una clave de Cloud Key Management Service. Si dejas establecida la configuración del parámetro Clave administrada por Google, BigQuery encripta los datos en reposo.
Haga clic en Create table.

SQL

Usa la declaración DDL LOAD DATA. En el siguiente ejemplo, se carga un archivo OCR en una nueva tabla mytable:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery

En el editor de consultas, escribe la siguiente sentencia:

LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
  format = 'ORC',
  uris = ['gs://bucket/path/file.orc']);

Haz clic en Ejecutar.

Si deseas obtener información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

bq

Usa el comando bq load, especifica ORC como el source_format y, además, incluye un URI de Cloud Storage. Puedes incluir un único URI, una lista de URI separados por comas o un URI que contenga un comodín.

Opcional: Proporciona la marca --location y configura el valor en tu ubicación.

Las siguientes son otras marcas opcionales:

--time_partitioning_type: habilita las particiones basadas en el tiempo en una tabla y establece el tipo de partición. Los valores posibles son HOUR, DAY, MONTH y YEAR. Esta marca es opcional cuando se crea una tabla particionada en una columna DATE, DATETIME o TIMESTAMP. El tipo de partición predeterminado para la partición basada en el tiempo es DAY. No puedes cambiar la especificación de partición de una tabla existente.
--time_partitioning_expiration: Un número entero que especifica (en segundos) cuándo se debe borrar una partición basada en el tiempo. La hora de vencimiento se evalúa según la suma de la fecha de la partición en formato UTC más el valor del número entero.
--time_partitioning_field: La columna DATE o TIMESTAMP que se usa para crear una tabla particionada. Si la partición basada en el tiempo se habilita sin este valor, se creará una tabla particionada por tiempo de transferencia.
--require_partition_filter: Cuando se habilita esta opción, se solicita a los usuarios que incluyan una cláusula WHERE que especifique las particiones que se desean consultar. Exigir un filtro de partición puede reducir los costos y mejorar el rendimiento. Para obtener más información, ve a Consulta tablas particionadas.
--clustering_fields: Una lista separada por comas de hasta cuatro nombres de columna que se usa para crear una tabla agrupada en clústeres.
--destination_kms_key: Es la clave de Cloud KMS para la encriptación de los datos de la tabla.

Para obtener más información sobre las tablas particionadas, consulta este recurso:
- Crea tablas particionadas
Para obtener más información sobre las tablas agrupadas en clústeres, consulta este recurso:
- Crea y usa tablas agrupadas
Para obtener más información sobre la encriptación de tablas, consulta este recurso:
- Protege datos con claves de Cloud KMS

Para cargar datos ORC en BigQuery, escribe el siguiente comando:

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

Donde:

location es tu ubicación. La marca --location es opcional. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, puedes establecer el valor de la marca como asia-northeast1. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con el archivo .bigqueryrc.
format es ORC.
dataset es un conjunto de datos existente.
table es el nombre de la tabla en la que cargas datos.
path_to_source es un URI de Cloud Storage completamente calificado o una lista de URI separados por comas. También se admiten comodines.

Ejemplos:

El siguiente comando carga datos de gs://mybucket/mydata.orc a una tabla llamada mytable en mydataset.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Con el siguiente comando, se cargan datos de gs://mybucket/mydata.orc a una tabla particionada por tiempo de transferencia nueva llamada mytable en mydataset.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

El siguiente comando carga datos de gs://mybucket/mydata.orc a una tabla particionada llamada mytable en mydataset. La tabla está particionada en la columna mytimestamp.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Con el siguiente comando, se cargan datos de varios archivos de gs://mybucket/ en una tabla llamada mytable en mydataset. El URI de Cloud Storage usa un comodín.

    bq load \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.orc

Con el siguiente comando, se cargan datos de varios archivos de gs://mybucket/ en una tabla llamada mytable en mydataset. El comando incluye una lista separada por comas de URI de Cloud Storage con comodines.

    bq load --autodetect \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.orc","gs://mybucket/01/*.orc"

API

Crea un trabajo load que apunte a los datos de origen en Cloud Storage.
Especifica tu ubicación en la propiedad location de la sección jobReference del recurso de trabajo (opcional).
La propiedad source URIs debe estar completamente calificada en el formato gs://bucket/object. Cada URI puede contener un carácter comodín “*”.
Establece la propiedad sourceFormat en ORC para especificar el formato de datos ORC.
Para comprobar el estado del trabajo, llama a jobs.get(job_id*). job_id es el ID del trabajo que muestra la solicitud inicial.
- Si se muestra status.state = DONE, el trabajo se completó de forma correcta.
- Si la propiedad status.errorResult está presente, la solicitud falló y ese objeto incluye información que describe lo que salió mal. Cuando una solicitud falla, no se crea ninguna tabla ni se cargan datos.
- Si status.errorResult está ausente, el trabajo se completó con éxito, aunque puede haber algunos errores recuperables, como problemas cuando se importan algunas filas. Se enumeran los errores recuperables en la propiedad status.errors del objeto de trabajo que se muestra.

Notas sobre la API:

Los trabajos de carga son atómicos y coherentes. Es decir, si falla uno, ninguno de los datos estará disponible y si uno se hace con éxito, todos los datos estarán disponibles.
Como práctica recomendada, genera un ID único y pásalo como jobReference.jobId cuando llames a jobs.insert para crear un trabajo de carga. Este enfoque es más resistente al fallo de la red porque el cliente puede sondear o reintentar con el ID de trabajo conocido.
Llamar a jobs.insert con un ID de trabajo dado es idempotente. En otras palabras, puedes volver a intentarlo tantas veces como desees con el mismo ID de trabajo y, como máximo, una de esas operaciones tendrá éxito.

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para C# incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para C#.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.


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

public class BigQueryLoadTableGcsOrc
{
    public void LoadTableGcsOrc(
        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.orc";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        TableReference destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            SourceFormat = FileFormat.Orc
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI,
            destination: destinationTableRef,
            // Pass null as the schema because the schema is inferred when
            // loading Orc data
            schema: null,
            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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importORCTruncate demonstrates loading Apache ORC data from Cloud Storage into a table.
func importORC(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.orc")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.ORC
	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())
	}
	return nil
}

Java

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 ORC data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadOrcFromGCS {

  public static void runLoadOrcFromGCS() {
    // 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.orc";
    Schema schema =
        Schema.of(
            Field.of("name", StandardSQLTypeName.STRING),
            Field.of("post_abbr", StandardSQLTypeName.STRING));
    loadOrcFromGCS(datasetName, tableName, sourceUri, schema);
  }

  public static void loadOrcFromGCS(
      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, FormatOptions.orc())
              .setSchema(schema)
              .build();

      // Load data from a GCS ORC 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() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("ORC from GCS successfully added during load append job");
      } 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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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

async function loadTableGCSORC() {
  // Imports a GCS file into a table with ORC source format.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following line 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: 'ORC',
    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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para PHP incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para PHP.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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.orc';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->sourceFormat('ORC');
$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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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(source_format=bigquery.SourceFormat.ORC)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc"

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

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Ruby incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Ruby.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_orc 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.orc"
  table_id = "us_states"

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

Anexar o reemplazar una tabla con datos ORC

Puedes cargar datos adicionales en una tabla desde archivos de origen o cuando adjuntas resultados de consultas.

En la consola de Google Cloud, usa la opción de Preferencia de escritura para especificar qué acción se debe tomar cuando cargues datos desde un archivo de origen o desde el resultado de una consulta.

Cuando cargas datos adicionales en una tabla, tienes las siguientes opciones:

Opción de Console	Marca de la herramienta de bq	Propiedad de la API de BigQuery	Descripción
Realiza la operación de escritura si la tabla está vacía.	No compatible	`WRITE_EMPTY`	Solo escribe los datos si la tabla está vacía.
Adjuntar a la tabla	`--noreplace` o `--replace=false`; si no se especifica `--[no]replace`, la opción predeterminada es agregar	`WRITE_APPEND`	Agrega los datos al final de la tabla (predeterminado).
Reemplazar tabla	`--replace` o `--replace=true`.	`WRITE_TRUNCATE`	Borra todos los datos existentes de una tabla antes de escribir los datos nuevos. Esta acción también borra el esquema de la tabla, la seguridad a nivel de las filas y quita cualquier clave de Cloud KMS.

Si cargas datos en una tabla existente, el trabajo de carga puede agregar los datos o reemplazar la tabla.

Puedes agregar o reemplazar una tabla de la siguiente manera:

Usa la consola de Google Cloud
Usa el comando bq load de la herramienta de línea de comandos de bq
Con una llamada al método jobs.insert de la API y la configuración de un trabajo load
Con las bibliotecas cliente

Para agregar datos ORC a una tabla o reemplazar sus valores con estos, sigue los pasos a continuación:

Console

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En el panel Explorador, expande tu proyecto y, luego, elige un conjunto de datos.
En la sección Información del conjunto de datos, haz clic en Crear tabla.
En el panel Crear tabla, especifica los siguientes detalles:

En la sección Fuente, elige Google Cloud Storage en la lista Crear tabla desde. A continuación, sigue estos pasos:
1. Elige un archivo del bucket de Cloud Storage o escribe el URI de Cloud Storage. No puedes incluir múltiples URI en la consola de Google Cloud, pero se admiten comodines. El bucket de Cloud Storage debe estar en la misma ubicación que el conjunto de datos que contiene la tabla que deseas crear, agregar o reemplazar.
2. Para Formato de archivo, elige ORC.

En la sección Destino, especifica los siguientes detalles:
1. En Conjunto de datos, elige el conjunto de datos en el que deseas crear la tabla.
2. En el campo Tabla, escribe el nombre de la tabla que deseas crear.
3. Verifica que el campo Tipo de tabla esté configurado como Tabla nativa.
En la sección Esquema, no es necesaria ninguna acción. El esquema se describe de forma automática en los archivos ORC.

Opcional: Especifica Configuración de particiones y clústeres. Para obtener más información, consulta Crea tablas particionadas y Crea y usa tablas agrupadas en clústeres. No puedes agregar datos a una tabla ni reemplazarla para convertirla en una tabla particionada o agrupada en clústeres. La consola de Google Cloud no admite agregar datos a tablas particionadas o agrupadas en clústeres ni reemplazarlas en un trabajo de carga.
Haz clic en Opciones avanzadas y haz lo siguiente:
- En Preferencia de escritura, elige Agregar a la tabla o Reemplazar tabla.
- Si deseas ignorar los valores de una fila que no están presentes en el esquema de la tabla, elige Valores desconocidos.
- En Encriptación, haz clic en Clave administrada por el cliente para usar una clave de Cloud Key Management Service. Si dejas establecida la configuración del parámetro Clave administrada por Google, BigQuery encripta los datos en reposo.
Haga clic en Create table.

SQL

Usa la declaración DDL LOAD DATA. En el siguiente ejemplo, se agrega un archivo ORC a la tabla mytable:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery

En el editor de consultas, escribe la siguiente sentencia:

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

Haz clic en Ejecutar.

Si deseas obtener información sobre cómo ejecutar consultas, visita Ejecuta una consulta interactiva.

bq

Escribe el comando bq load con la marca --replace para reemplazar los datos de la tabla. Usa la marca --noreplace para agregar datos a la tabla. Si no se especifica ninguna marca, se agregan datos de manera predeterminada. Proporciona la marca --source_format y configúrala en ORC. Debido a que los esquemas ORC se recuperan de manera automática de los datos de origen autodescriptivos, no necesitas proporcionar una definición de esquema.

Opcional: Proporciona la marca --location y configura el valor en tu ubicación.

Las siguientes son otras marcas opcionales:

--destination_kms_key: Es la clave de Cloud KMS para la encriptación de los datos de la tabla.

bq --location=location load \
--[no]replace \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source

Donde:

location es tu ubicación. La marca --location es opcional. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con el archivo .bigqueryrc.
format es ORC.
dataset es un conjunto de datos existente.
table es el nombre de la tabla en la que cargas datos.
path_to_source es un URI de Cloud Storage completamente calificado o una lista de URI separados por comas. También se admiten comodines.

Ejemplos:

Con el siguiente comando, se cargan datos de gs://mybucket/mydata.orc y se reemplazan los datos de una tabla llamada mytable en mydataset.

    bq load \
    --replace \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Con el siguiente comando, se cargan datos de gs://mybucket/mydata.orc y se adjuntan datos a una tabla llamada mytable en mydataset.

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=ORC \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.orc

Para obtener información sobre cómo agregar o reemplazar tablas particionadas con la herramienta de línea de comandos de bq, consulta Agrega y reemplaza datos de tablas particionadas.

API

Crea un trabajo load que apunte a los datos de origen en Cloud Storage.
Especifica tu ubicación en la propiedad location de la sección jobReference del recurso de trabajo (opcional).
La propiedad source URIs debe estar completamente calificada en el formato gs://bucket/object. Puedes incluir varios URI en una lista separada por comas. Ten en cuenta que también se admiten comodines.
Para especificar el formato de los datos, establece la propiedad configuration.load.sourceFormat en ORC.
Para especificar la preferencia de escritura, configura la propiedad configuration.load.writeDisposition como WRITE_TRUNCATE o WRITE_APPEND.

C#

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.


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

public class BigQueryLoadTableGcsOrcTruncate
{
    public void LoadTableGcsOrcTruncate(
        string projectId = "your-project-id",
        string datasetId = "your_dataset_id",
        string tableId = "your_table_id"
    )
    {
        BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);
        var gcsURI = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc";
        var dataset = client.GetDataset(datasetId);
        TableReference destinationTableRef = dataset.GetTableReference(
            tableId: "us_states");
        // Create job configuration
        var jobOptions = new CreateLoadJobOptions()
        {
            SourceFormat = FileFormat.Orc,
            WriteDisposition = WriteDisposition.WriteTruncate
        };
        // Create and run job
        var loadJob = client.CreateLoadJob(
            sourceUri: gcsURI,
            destination: destinationTableRef,
            // Pass null as the schema because the schema is inferred when
            // loading Orc data
            schema: null, 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

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"

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

// importORCTruncate demonstrates loading Apache ORC data from Cloud Storage into a table
// and overwriting/truncating existing data in the table.
func importORCTruncate(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.orc")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.ORC
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	// Default for import jobs is to append data to a table.  WriteTruncate
	// specifies that existing data should instead be replaced/overwritten.
	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
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
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.TableId;

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

  public static void runLoadOrcFromGcsTruncate() {
    // 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.orc";
    loadOrcFromGcsTruncate(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadOrcFromGcsTruncate(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri) {
    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.orc())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(JobInfo.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .build();

      // Load data from a GCS ORC 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() && job.getStatus().getError() == null) {
        System.out.println("Table is successfully overwritten by ORC 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

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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

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

/**
 * 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.orc';

async function loadORCFromGCSTruncate() {
  /**
   * 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: 'ORC',
    // 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 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

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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.orc';
$loadConfig = $table->loadFromStorage($gcsUri)->sourceFormat('ORC')->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

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

Para reemplazar las filas de una tabla existente, configura la propiedad LoadJobConfig.write_disposition como WRITE_TRUNCATE.

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.ORC,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.orc"
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

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

require "google/cloud/bigquery"

def load_table_gcs_orc_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.orc"

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

Carga datos ORC con partición de subárbol

BigQuery admite la carga de datos OCR con partición de subárbol almacenados en Cloud Storage y propaga las columnas con partición de subárbol en la tabla administrada de destino de BigQuery. Para obtener más información, consulta Carga datos particionados de forma externa de Cloud Storage.

Conversiones de ORC

BigQuery convierte los tipos de datos ORC en los siguientes tipos de datos de BigQuery:

Tipos básicos

Tipo de datos ORC	Tipo de datos de BigQuery	Notas
booleano	BOOLEAN
byte	INTEGER
short	INTEGER
int	INTEGER
long	INTEGER
float	FLOAT
double	FLOAT
string	STRING	Solo UTF-8
varchar	STRING	Solo UTF-8
char	STRING	Solo UTF-8
objeto binario	BYTES
fecha	DATE	Un intento de convertir cualquier valor en los datos de ORC que sean menores que -719162 días o mayores que 2932896 días devuelve un error `invalid date value`. Si esto te afecta, comunícate con el equipo de Asistencia para que los valores no compatibles se conviertan en el valor mínimo de BigQuery de `0001-01-01` o el valor máximo de `9999-12-31`, según corresponda.
timestamp	TIMESTAMP	ORC admite la precisión de nanosegundos, pero BigQuery convierte los valores inferiores a microsegundos en microsegundos cuando se leen los datos. Un intento de convertir cualquier valor en los datos de ORC que sean menores que -719162 días o mayores que 2932896 días muestra un error `invalid date value`. Si esto te afecta, comunícate con el equipo de Asistencia para que los valores no compatibles se conviertan en el valor mínimo de BigQuery de `0001-01-01` o el valor máximo de `9999-12-31`, según corresponda.
decimal	NUMERIC, BIGNUMERIC o STRING	Consulta Tipo decimal.

Tipo decimal

Los tipos lógicos Decimal se pueden convertir en tipos NUMERIC, BIGNUMERIC o STRING. El tipo de objetivo depende de los parámetros de precisión y escalamiento del tipo lógico decimal y los tipos de segmentación decimales especificados. Especifica el tipo de objetivo decimal de la siguiente manera:

Para un trabajo de carga con la API de jobs.insert, usa el campo JobConfigurationLoad.decimalTargetTypes.
Para obtener un trabajo de carga con el comando bq load en la herramienta de línea de comandos bq, usa la marca --decimal_target_types.
Para una consulta en una tabla con fuentes externas, usa el campo ExternalDataConfiguration.decimalTargetTypes.
Para una tabla externa persistente creada con DDL, usa la opción decimal_target_types.

Tipos complejos

Tipo de datos ORC	Tipo de datos de BigQuery	Notas
struct	RECORD	Todos los campos son NULLABLE. Se ignora el orden de los campos. El nombre de un campo debe ser un nombre de columna válido.
map<K,V>	RECORD	Un campo map<K,V> de ORC se convierte en un RECORD repetido que contiene dos campos: una clave con el mismo tipo de datos que K y un valor con el mismo tipo de datos que V. Ambos campos son NULLABLE.
list	repeated fields	Las listas anidadas y de mapas no son compatibles.
unión	RECORD	Cuando union solo tiene una variante, se convierte en un campo NULLABLE. De lo contrario, un union se convierte en un RECORD con una lista de campos NULLABLE. Los campos NULLABLE tienen sufijos como field_0, field_1, etcétera. Solo se asigna un valor a uno de estos campos cuando se leen los datos.

Nombres de columnas

El nombre de una columna puede contener letras (a-z, A-Z), números (0-9) o guiones bajos (_) y debe empezar con una letra o guion bajo. Si usas nombres de columna flexibles, BigQuery admite que se inicie un nombre de columna con un número. Ten cuidado cuando inicies columnas con un número, ya que el uso de nombres de columna flexibles con la API de lectura de almacenamiento de BigQuery o la API de escritura de BigQuery Storage requiere un control especial. Para obtener más información sobre la compatibilidad con los nombres de columnas flexibles, consulta Nombres de columnas flexibles.

Los nombres de las columnas tienen una longitud máxima de 300 caracteres. No se puede usar ninguno de los siguientes prefijos para los nombres de columna:

_TABLE_
_FILE_
_PARTITION
_ROW_TIMESTAMP
__ROOT__
_COLIDENTIFIER

No se permiten nombres de columna duplicados, incluso si difieren las mayúsculas y minúsculas. Por ejemplo, una columna llamada Column1 se considera idéntica a una columna con el nombre column1. Si deseas obtener más información sobre las reglas de nombres de columnas, consulta Nombres de columnas en la referencia de Google SQL.

Si un nombre de tabla (por ejemplo, test) es el mismo que uno de los nombres de sus columnas (por ejemplo, test), la expresión SELECT interpreta la columna test como un STRUCT que contiene todas las demás columnas de la tabla. Para evitar esta colisión, usa uno de los siguientes métodos:

Evita usar el mismo nombre para una tabla y sus columnas.
Asigna un alias diferente a la tabla. Por ejemplo, la siguiente consulta asigna un alias de tabla t a la tabla project1.dataset.test:
```
SELECT test FROM project1.dataset.test AS t;
```
Incluye el nombre de la tabla cuando hagas referencia a una columna. Por ejemplo:
```
SELECT test.test FROM project1.dataset.test;
```

Nombres flexibles de columnas

Ahora tiene más flexibilidad en los nombres de las columnas, incluido el acceso expandido a caracteres en otros idiomas además del inglés, así como símbolos adicionales.

Los nombres flexibles de las columnas admiten los siguientes caracteres:

Cualquier letra en cualquier lenguaje, como lo representa la expresión regular Unicode \p{L}.
Cualquier carácter numérico en cualquier lenguaje representado por la expresión regular Unicode \p{N}.
Cualquier carácter de puntuación de conector, incluidos los guiones bajos, como lo representa la expresión regular Unicode \p{Pc}.
Un guion o una raya representada por la expresión regular Unicode \p{Pd}.
Cualquier marca destinada a acompañar otro carácter, como lo representa la expresión regular Unicode \p{M}. Por ejemplo, los acentos, las diéresis o los cuadros de cierre.
Los siguientes caracteres especiales:
- Un signo et (&) representado por la expresión regular Unicode \u0026.
- Un signo de porcentaje (%) representado por la expresión regular Unicode \u0025.
- Un signo igual (=) representado por la expresión regular Unicode \u003D.
- Un signo más (+) representado por la expresión regular Unicode \u002B.
- Los dos puntos (:) que representa la expresión regular Unicode \u003A.
- Un apóstrofo (') representado por la expresión regular Unicode \u0027.
- Un signo menor que (<) representado por la expresión regular Unicode \u003C.
- Un signo mayor que (>) representado por la expresión regular Unicode \u003E.
- Un signo de número (#) representado por la expresión regular Unicode \u0023.
- Una línea vertical (|) representada por la expresión regular Unicode \u007c.
- Espacio en blanco.

Los nombres de columnas flexibles no son compatibles con los siguientes caracteres especiales:

Un signo de exclamación (!) representado por la expresión regular Unicode \u0021.
Una comilla (") representada por la expresión regular Unicode \u0022.
Un signo de dólar ($) representado por la expresión regular Unicode \u0024.
Un paréntesis de apertura (() representado por la expresión regular Unicode \u0028.
Un paréntesis de cierre ()) representado por la expresión regular Unicode \u0029.
Un asterisco (*) representado por la expresión regular Unicode \u002A.
Una coma (,) representada por la expresión regular Unicode \u002C.
Un punto (.) representado por la expresión regular Unicode \u002E.
Una barra (/) representada por la expresión regular Unicode \u002F.
Un punto y coma (;) representado por la expresión regular Unicode \u003B.
Un signo de interrogación (?) representado por la expresión regular Unicode \u003F.
Una arroba (@) representada por la expresión regular Unicode \u0040.
Un corchete de apertura ([) representado por la expresión regular Unicode \u005B.
Una barra inversa (\) representada por la expresión regular Unicode \u005C.
Un corchete de cierre (]) representado por la expresión regular Unicode \u005D.
Un acento circunflejo (^) representado por la expresión regular Unicode \u005E.
Un acento grave (`) representado por la expresión regular Unicode \u0060.
Una llave de apertura {{) representada por la expresión regular Unicode \u007B.
Una llave de cierre (}) representada por la expresión regular Unicode \u007D.
Una virgulilla (~) representada por la expresión regular Unicode \u007E.

Para obtener lineamientos adicionales, consulta Nombres de columnas.

Los caracteres expandidos de columna son compatibles con la API de BigQuery Storage Read y la API de BigQuery Storage Write. Para usar la lista expandida de caracteres Unicode con la API de BigQuery Storage Read, debes establecer una marca. Puedes usar el atributo displayName para recuperar el nombre de la columna. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo configurar una marca con el cliente de Python:

from google.cloud.bigquery_storage import types
requested_session = types.ReadSession()

#set avro serialization options for flexible column.
options = types.AvroSerializationOptions()
options.enable_display_name_attribute = True
requested_session.read_options.avro_serialization_options = options

Para usar la lista expandida de caracteres Unicode con la API de BigQuery Storage Write, debes proporcionar el esquema con la notación column_name, a menos que uses el objeto de escritor JsonStreamWriter. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo proporcionar el esquema:

syntax = "proto2";
package mypackage;
// Source protos located in github.com/googleapis/googleapis
import "google/cloud/bigquery/storage/v1/annotations.proto";

message FlexibleSchema {
  optional string item_name_column = 1
  [(.google.cloud.bigquery.storage.v1.column_name) = "name-列"];
  optional string item_description_column = 2
  [(.google.cloud.bigquery.storage.v1.column_name) = "description-列"];
}

En este ejemplo, item_name_column y item_description_column son nombres de marcadores de posición que deben cumplir con la convención de nombres del búfer de protocolo. Ten en cuenta que las anotaciones column_name siempre tienen prioridad sobre los nombres de los marcadores de posición.

Limitaciones

Los nombres de columnas flexibles no son compatibles con las tablas externas.

Valores `NULL`

Ten en cuenta que en los trabajos de carga, BigQuery ignora los elementos NULL para el tipo compuesto list, ya que de lo contrario se traducirían a elementos NULL ARRAY que no pueden persistir en una tabla (consulta Tipos de datos de SQL estándar para obtener más información).

Para obtener más información sobre los tipos de datos ORC, consulta la Especificación v1 de Apache ORC™.

Carga de datos ORC desde Cloud Storage

Limitaciones

Antes de empezar

Permisos necesarios

Permisos para cargar datos a BigQuery

Permisos para subir datos desde Cloud Storage

Permisos necesarios

Crea un conjunto de datos

Esquemas de ORC

Compresión de ORC

Carga datos ORC en una tabla nueva

Console

SQL

bq

API

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ruby

Anexar o reemplazar una tabla con datos ORC

Console

SQL

bq

API

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ruby

Carga datos ORC con partición de subárbol

Conversiones de ORC

Tipos básicos

Tipo decimal

Tipos complejos

Nombres de columnas

Nombres flexibles de columnas

Limitaciones

Valores NULL

Valores `NULL`