Como carregar dados ORC do Cloud Storage

Nesta página, apresentamos uma visão geral sobre como carregar dados ORC do Cloud Storage no BigQuery.

ORC é um formato de dados de código aberto orientado por colunas que é muito usado no ecossistema Apache Hadoop.

Os dados ORC podem ser carregados pelo Cloud Storage em uma nova tabela ou partição. Também é possível anexá-los a uma tabela ou partição, além de substituir esses itens. Quando os dados são carregados no BigQuery, eles são convertidos no formato de colunas do Capacitor, o formato de armazenamento do BigQuery.

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

Para informações sobre como carregar dados ORC de um arquivo local, consulte Como carregar dados no BigQuery de uma fonte de dados local.

Limitações

Você está sujeito às limitações a seguir ao carregar dados de um intervalo do Cloud Storage para o BigQuery:

• Se o local do conjunto de dados estiver definido como um valor diferente da multirregião US, o bucket do Cloud Storage precisará estar na mesma região ou estar contido na mesma multirregião que o conjunto de dados.
• O BigQuery não garante a consistência dos dados para fontes de dados externas. Alterações nos dados subjacentes enquanto uma consulta estiver em execução podem resultar em comportamentos inesperados.
• O BigQuery não é compatível com o controle de versões de objetos do Cloud Storage. Se você incluir um número de geração no URI do Cloud Storage, o job de carregamento falhará.

Antes de começar

Atribua papéis do Identity and Access Management (IAM) que concedem aos usuários as permissões necessárias para executar cada tarefa neste documento e crie um conjunto de dados para armazenamento.

Permissões necessárias

Para carregar dados no BigQuery, você precisa de permissões do IAM para executar um job de carregamento e carregar dados nas tabelas e partições do BigQuery. Se você estiver carregando dados do Cloud Storage, também precisará de permissões do IAM para acessar o bucket que contém os dados.

Permissões para carregar dados no BigQuery

Para carregar dados em uma nova tabela ou partição do BigQuery ou anexar ou substituir uma tabela ou partição existente, você precisa das seguintes permissões do IAM:

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

Cada um dos seguintes papéis de IAM predefinidos inclui as permissões necessárias para carregar dados em uma tabela ou partição do BigQuery:

• roles/bigquery.dataEditor
• roles/bigquery.dataOwner
• roles/bigquery.admin (inclui a permissão bigquery.jobs.create)
• bigquery.user (inclui a permissão bigquery.jobs.create)
• bigquery.jobUser (inclui a permissão bigquery.jobs.create)

Além disso, se você tiver a permissão bigquery.datasets.create, poderá criar e atualizar tabelas usando um job de carregamento nos conjuntos de dados que criar.

Para mais informações sobre papéis e permissões do IAM no BigQuery, consulte Papéis e permissões predefinidos.

Permissões para carregar dados do Cloud Storage

Para receber as permissões necessárias para carregar dados de um bucket do Cloud Storage, peça ao administrador para conceder a você o o papel IAM doAdministrador de armazenamento (roles/storage.admin) no bucket. Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte Gerenciar acesso.

Esse papel predefinido contém as permissões necessárias para carregar dados de um bucket do Cloud Storage. Para conferir as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As permissões a seguir são necessárias para carregar dados de um bucket do Cloud Storage:

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

Essas permissões também podem ser concedidas com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenamento.

Esquemas ORC

Quando você carrega arquivos ORC no BigQuery, o esquema da tabela é recuperado automaticamente pelos dados de origem autodescritivos. Quando o BigQuery recupera o esquema dos dados de origem, o último arquivo em ordem alfabética é usado.

Por exemplo, você tem os arquivos ORC a seguir no Cloud Storage:

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

Executar esse comando na ferramenta de linha de comando bq carrega todos os arquivos (como uma lista separada por vírgulas) e o esquema é derivado de mybucket/01/b.orc:

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

Quando o BigQuery detecta o esquema, alguns tipos de dados ORC são convertidos para os tipos de dados do BigQuery para que sejam compatíveis com a sintaxe do GoogleSQL. Todos os campos do esquema detectado são NULLABLE. Para mais informações, veja conversões de ORC.

Quando você carrega vários arquivos ORC com esquemas diferentes, campos idênticos (com o mesmo nome e mesmo nível aninhado) especificados em mais de um esquema precisam fazer o mapeamento para o mesmo tipo de dados convertido do BigQuery em cada definição de esquema.

Para fornecer um esquema de tabela para criar tabelas externas, defina a propriedade referenceFileSchemaUri na API BigQuery ou o parâmetro
--reference_file_schema_uri na ferramenta de linha de comando bq como o URL do arquivo de referência.

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

Compactação ORC

O BigQuery é compatível com os seguintes codecs de compactação para conteúdo de arquivos ORC:

• Zlib
• Snappy
• LZO
• LZ4

Os dados em arquivos ORC não permanecem compactados depois de serem enviados ao BigQuery. O armazenamento de dados é relatado em bytes lógicos ou físicos, dependendo do modelo de faturamento do armazenamento do conjunto de dados. Para ver informações sobre o uso do armazenamento, consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE.

Como carregar dados ORC em uma nova tabela

Para carregar dados ORC em uma nova tabela:

• Use o console do Google Cloud
• use o comando bq load da ferramenta de linha de comando bq;
• Chame o método da API jobs.insert e configure um job load.
• use as bibliotecas de cliente.

Para carregar dados ORC do Cloud Storage em uma nova tabela do BigQuery, siga as instruções a seguir:

Console

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Explorer, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.
3. Na seção Informações do conjunto de dados, clique em Criar tabela.
4. No painel Criar tabela, especifique os seguintes detalhes:
1. Na seção Origem, selecione Google Cloud Storage na lista Criar tabela de. Em seguida, faça o seguinte:
   1. Selecione um arquivo do bucket do Cloud Storage ou insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs no console do Google Cloud, mas caracteres curinga são suportados. O bucket do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você quer criar, anexar ou substituir.
   2. Em Formato de arquivo, selecione ORC.
2. Na seção Destino, especifique os seguintes campos:
   1. Em Conjunto de dados, selecione o conjunto de dados em que você quer criar a tabela.
   2. No campo Tabela, insira o nome da tabela que você quer criar.
   3. Verifique se o campo Tipo de tabela está definido como Tabela nativa.
3. Na seção Esquema, nenhuma ação é necessária. O esquema é autodescrito em arquivos ORC.
4. Opcional: especifique configurações de partição e cluster. Para mais informações, consulte Como criar tabelas particionadas e Como criar e usar tabelas em cluster.
5. Clique em Opções avançadas e faça o seguinte:
   • Em Preferência de gravação, selecione Gravar apenas se a tabela estiver vazia. Usando essa opção, você cria uma nova tabela e carrega seus dados nela.
   • Se você quiser ignorar valores em uma linha ausentes no esquema da tabela, selecione Valores desconhecidos.
   • Em Criptografia, clique em Chave gerenciada pelo cliente para usar uma chave do Cloud Key Management Service. Se você optar pela configuração Chave gerenciada pelo Google, o BigQuery criptografará os dados em repouso.
6. Selecione Criar tabela.

Observação: ao carregar dados em uma tabela vazia usando o console do Google Cloud, não será possível adicionar um identificador, uma descrição ou uma validade de tabela ou de partição.

Após a criação da tabela, é possível atualizar a validade, a descrição e os identificadores dela. No entanto, não é possível adicionar uma validade de partição depois de criar uma tabela com o console do Google Cloud. Para mais informações, consulte Como gerenciar tabelas.

SQL

Use a instrução DDL LOAD DATA. O exemplo a seguir carrega um arquivo ORC na nova tabela mytable:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

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

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

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

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

Estas são outras sinalizações opcionais:

• --time_partitioning_type: ativa o particionamento baseado em tempo na tabela e define o tipo de partição. Os valores possíveis são HOUR, DAY, MONTH e YEAR. Essa sinalização é opcional quando você cria uma tabela particionada em uma coluna DATE, DATETIME ou TIMESTAMP. O tipo de partição padrão para o particionamento baseado em tempo é DAY. Não é possível alterar a especificação de particionamento em uma tabela existente.
• --time_partitioning_expiration: um número inteiro que especifica em segundos quando uma partição baseada em tempo precisa ser excluída. O prazo de validade é a soma da data UTC da partição com o valor do número inteiro.
• --time_partitioning_field: a coluna DATE ou TIMESTAMP usada para criar uma tabela particionada. Se o particionamento baseado em tempo for ativado sem esse valor, será criada uma tabela particionada por tempo de processamento.
• --require_partition_filter: quando ativada, essa opção exige que os usuários incluam uma cláusula WHERE que especifica as partições a serem consultadas. A exigência de um filtro de partição reduz os custos e melhora o desempenho. Para mais informações, acesse Como consultar tabelas particionadas.
• --clustering_fields: uma lista separada por vírgulas de até quatro nomes de colunas usadas para criar uma tabela em cluster.

• --destination_kms_key: a chave do Cloud KMS para criptografia dos dados da tabela.

  Para mais informações sobre tabelas particionadas, consulte:

  • Como criar tabelas particionadas

  Para mais informações sobre tabelas em cluster, consulte:

  • Como criar e usar tabelas em cluster

  Para mais informações sobre a criptografia de tabelas, consulte:

  • Como proteger dados com chaves do Cloud KMS

Para carregar dados ORC no BigQuery, insira o comando a seguir:

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

Em que:

• location é o local. A sinalização --location é opcional. Por exemplo, se você estiver usando BigQuery na região de Tóquio, defina o valor da sinalização como asia-northeast1. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc.
• format é ORC.
• dataset é um conjunto de dados atual;
• table é o nome da tabela em que você carregará dados;
• path_to_source é um URI do Cloud Storage totalmente qualificado ou uma lista de URIs separada por vírgulas. Caracteres curinga também são aceitos.

Exemplos:

O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.orc em uma tabela chamada mytable em mydataset.

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

O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.orc em uma nova tabela particionada por tempo de processamento chamada mytable em mydataset.

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

O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.orc em uma tabela particionada chamada mytable em mydataset. A tabela é particionada na coluna mytimestamp.

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

O comando a seguir carrega dados de vários arquivos em gs://mybucket/ em uma tabela chamada mytable em mydataset. O URI do Cloud Storage usa um caractere curinga.

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

O comando a seguir carrega dados de vários arquivos em gs://mybucket/ em uma tabela chamada mytable em mydataset. O comando inclui uma lista separada por vírgulas de URIs do Cloud Storage com caracteres curinga.

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

API

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

2. (Opcional) Especifique o local na propriedade location da seção jobReference do recurso do job.

3. A propriedade source URIs precisa ser totalmente qualificada no formato gs://bucket/object. Cada URI pode conter um caractere curinga "*".

4. Especifique o formato de dados ORC definindo a propriedade sourceFormat como ORC.

5. Para verificar o status do job, chame jobs.get(job_id*), em que job_id é o ID do job retornado pela solicitação inicial.

   • status.state = DONE mostra que o job foi concluído com sucesso.
   • Se a propriedade status.errorResult estiver presente, a solicitação falhou e esse objeto incluirá informações que descrevem o que deu errado. Quando há falha na solicitação, nenhuma tabela é criada, e os dados não são carregados.
   • A ausência de status.errorResult indica que o job foi concluído com sucesso. No entanto, é possível que haja alguns erros não fatais, como problemas ao importar algumas linhas. Os erros não fatais são listados na propriedade status.errors do objeto do job retornado.

Observações sobre a API:

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

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

• Chamar jobs.insert em um determinado ID do job é idempotente. É possível tentar quantas vezes quiser com o mesmo ID do job e, no máximo, uma das operações será bem-sucedida.

C#

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Consultar no GitHub

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

// 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 testar esta amostra, siga as instruções de configuração do PHP no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em PHP.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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 ou substituir uma tabela com dados ORC

Carregue mais dados em uma tabela de arquivos de origem ou anexando resultados de consultas.

No console do Google Cloud, use a opção Preferência de gravação para especificar qual ação será executada ao carregar dados de um arquivo de origem ou de um resultado de consulta.

Você tem as seguintes opções ao carregar mais dados em uma tabela:

Opção do console	flag da ferramenta bq	Propriedade da API BigQuery	Descrição
Gravar apenas se a tabela estiver vazia	Incompatível	WRITE_EMPTY	Grava dados apenas se a tabela estiver vazia.
Anexar à tabela	--noreplace ou --replace=false; se --[no]replace não for especificado, o padrão será anexado	WRITE_APPEND	(Padrão) Anexa os dados ao final da tabela.
Substituir tabela	--replace ou --replace=true	WRITE_TRUNCATE	Apaga todos os dados da tabela antes de gravar os novos. Essa ação também exclui o esquema da tabela e a segurança no nível da linha, além de remover qualquer chave do Cloud KMS.

Se você carregar dados em uma tabela, o job de carregamento os anexará ou substituirá a tabela.

É possível anexar ou substituir uma tabela:

• Use o console do Google Cloud
• use o comando bq load da ferramenta de linha de comando bq;
• Chame o método da API jobs.insert e configure um job load.
• Como usar bibliotecas de cliente

Observação: nesta página, não é abordado como anexar ou substituir tabelas particionadas. Para informações sobre esse assunto, consulte Como anexar e substituir dados de tabelas particionadas.

Para anexar ou substituir uma tabela com dados ORC:

Console

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No painel Explorer, expanda seu projeto e selecione um conjunto de dados.
3. Na seção Informações do conjunto de dados, clique em Criar tabela.
4. No painel Criar tabela, especifique os seguintes detalhes:
1. Na seção Origem, selecione Google Cloud Storage na lista Criar tabela de. Em seguida, faça o seguinte:
   1. Selecione um arquivo do bucket do Cloud Storage ou insira o URI do Cloud Storage. Não é possível incluir vários URIs no console do Google Cloud, mas caracteres curinga são suportados. O bucket do Cloud Storage precisa estar no mesmo local que o conjunto de dados que contém a tabela que você quer criar, anexar ou substituir.
   2. Em Formato de arquivo, selecione ORC.
Observação: é possível modificar o esquema da tabela ao anexá-la ou substituí-la. Para mais informações sobre alterações de esquema compatíveis durante uma operação de carregamento, consulte Como modificar esquemas de tabelas.
2. Na seção Destino, especifique os seguintes campos:
   1. Em Conjunto de dados, selecione o conjunto de dados em que você quer criar a tabela.
   2. No campo Tabela, insira o nome da tabela que você quer criar.
   3. Verifique se o campo Tipo de tabela está definido como Tabela nativa.
3. Na seção Esquema, nenhuma ação é necessária. O esquema é autodescrito em arquivos ORC.
Observação: é possível modificar o esquema da tabela ao anexá-la ou substituí-la. Para mais informações sobre alterações de esquema compatíveis durante uma operação de carregamento, consulte Como modificar esquemas de tabelas.
4. Opcional: especifique configurações de partição e cluster. Para mais informações, consulte Como criar tabelas particionadas e Como criar e usar tabelas em cluster. Não é possível anexar ou substituir uma tabela para convertê-la em uma particionada ou em cluster. O console do Cloud não é compatível com anexação ou substituição de tabelas particionadas ou em cluster em um job de carregamento.
5. Clique em Opções avançadas e faça o seguinte:
   • Em Preferência de gravação, escolha Anexar à tabela ou Substituir tabela.
   • Se você quiser ignorar valores em uma linha ausentes no esquema da tabela, selecione Valores desconhecidos.
   • Em Criptografia, clique em Chave gerenciada pelo cliente para usar uma chave do Cloud Key Management Service. Se você optar pela configuração Chave gerenciada pelo Google, o BigQuery criptografará os dados em repouso.
6. Selecione Criar tabela.

SQL

Use a instrução DDL LOAD DATA. O exemplo a seguir anexa um arquivo ORC à tabela mytable:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Ir para o BigQuery

2. No editor de consultas, digite a seguinte instrução:

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

3. Clique em Executar.

Para mais informações sobre como executar consultas, acesse Executar uma consulta interativa.

bq

Digite o comando bq load com a sinalização --replace para substituir a tabela. Use a sinalização --noreplace para anexar dados à tabela. Se nenhuma sinalização for especificada, o padrão será anexar os dados. Forneça a sinalização --source_format e defina-a como ORC. Como os esquemas ORC são recuperados automaticamente dos dados de origem autodescritivos, não é necessário fornecer uma definição de esquema.

Observação: é possível modificar o esquema da tabela ao anexá-la ou substituí-la. Para mais informações sobre alterações de esquema compatíveis durante uma operação de carregamento, consulte Como modificar esquemas de tabelas.

Opcional: forneça a sinalização --location e defina o valor do local.

Estas são outras sinalizações opcionais:

• --destination_kms_key: a chave do Cloud KMS para criptografia dos dados da tabela.

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

Em que:

• location é o local. A sinalização --location é opcional. É possível definir um valor padrão para o local usando o arquivo .bigqueryrc;
• format é ORC.
• dataset é um conjunto de dados atual;
• table é o nome da tabela em que você carregará dados;
• path_to_source é um URI do Cloud Storage totalmente qualificado ou uma lista de URIs separada por vírgulas. Caracteres curinga também são aceitos.

Exemplos:

O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.orc e substitui uma tabela chamada mytable em mydataset.

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

O comando a seguir carrega dados de gs://mybucket/mydata.orc e anexa dados a uma tabela chamada mytable em mydataset.

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

Para informações sobre como anexar e substituir tabelas particionadas usando a ferramenta de linha de comando bq, consulte: Como anexar e substituir dados de tabelas particionadas.

API

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

2. (Opcional) Especifique o local na propriedade location da seção jobReference do recurso do job.

3. A propriedade source URIs precisa ser totalmente qualificada no formato gs://bucket/object. É possível incluir vários URIs como uma lista separada por vírgulas. Os caracteres curinga também são compatíveis.

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

5. Especifique a preferência de gravação definindo a propriedade configuration.load.writeDisposition como WRITE_TRUNCATE ou WRITE_APPEND.

C#

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Consultar no GitHub

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

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

// 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

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Para substituir as linhas em uma tabela existente, defina a propriedade LoadJobConfig.write_disposition como WRITE_TRUNCATE.

Acessar no GitHub Feedback

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

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

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

Acessar no GitHub Feedback

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

Carregar dados ORC particionados do Hive

O BigQuery é compatível com o carregamento de dados ORC particionados do Hive armazenados no Cloud Storage e preenche as colunas de particionamento do Hive como colunas na tabela gerenciada de destino do BigQuery. Para mais informações, consulte Como carregar dados particionados externamente do Cloud Storage.

Conversões de ORC

O BigQuery converte tipos de dados ORC nos seguintes tipos de dados:

Tipos primitivos

Tipo de dados ORC	Tipo de dados BigQuery	Notas
boolean	BOOLEAN
byte	INTEGER
short	INTEGER
int	INTEGER
long	INTEGER
float	FLOAT
double	FLOAT
string	STRING	somente UTF-8
varchar	STRING	somente UTF-8
char	STRING	somente UTF-8
binary	BYTES
date	DATE	Uma tentativa de converter qualquer valor nos dados ORC que seja inferior a -719162 dias ou superior a 2932896 dias retorna um erro invalid date value. Se isso afetar você, entre em contato com o suporte para que os valores não compatíveis sejam convertidos para o valor mínimo do BigQuery de 0001-01-01 ou para o valor máximo de 9999-12-31, conforme apropriado.
timestamp	CARIMBO DE DATA/HORA	ORC é compatível com a precisão de nanossegundos, mas o BigQuery converte valores de sub-microssegundos para microssegundos durante a leitura dos dados. Uma tentativa de converter qualquer valor nos dados ORC que seja inferior a -719162 dias ou superior a 2932896 dias retorna um erro invalid date value. Se isso afetar você, entre em contato com o Suporte para que os valores não compatíveis sejam convertidos para o valor mínimo de 0001-01-01 no BigQuery ou para o valor máximo de 9999-12-31, conforme apropriado.
decimal	NUMERIC, BIGNUMERIC ou STRING	Consulte Tipo decimal.

Tipo decimal

Os tipos lógicos Decimal podem ser convertidos em tipos NUMERIC, BIGNUMERIC ou STRING. O tipo convertido depende dos parâmetros de precisão e escalonamento do tipo lógico decimal e dos tipos decimais de destino especificados. Especifique o tipo decimal de destino da seguinte forma:

• Para um job de carregamento usando a API jobs.insert, use o campo JobConfigurationLoad.decimalTargetTypes.
• Para um job de carregamento usando o comando bq load na ferramenta de linha de comando bq, use a sinalização --decimal_target_types.
• Para uma consulta em uma tabela com fontes externas, use o campo ExternalDataConfiguration.decimalTargetTypes.
• Para uma tabela externa permanente criada com DDL, use a opção decimal_target_types.

Tipos complexos

Tipo de dados ORC	Tipo de dados BigQuery	Notas
struct	RECORD	Todos os campos são ANULÁVEIS. A ordem dos campos é ignorada. É necessário que o nome do campo seja um nome de coluna válido.
map<K,V>	RECORD	Um campo map<K,V> é convertido em um RECORD repetido que contém dois campos: uma chave do mesmo tipo de dados que K e um valor do mesmo tipo de dados que V. Os dois campos são ANULÁVEIS.
list	campos repetidos	Listas aninhadas e listas de mapas não são aceitas.
union	RECORD	Quando o tipo union tem apenas uma variante, ele é convertido em campo NULLABLE. Caso contrário, um tipo union é convertido em RECORD com uma lista de campos NULLABLE. Os campos NULLABLE têm sufixos, como field_0, field_1 e assim por diante. Apenas um desses campos recebe um valor durante a leitura dos dados.

Nomes de coluna

O nome da coluna pode conter letras (a-z, A-Z), números (0-9) ou sublinhados (_) e precisa começar com uma letra ou sublinhado. Se você usa nomes de coluna flexíveis, o BigQuery aceita iniciar um nome de coluna com um número. Tenha cuidado ao iniciar colunas com um número, já que o uso de nomes de colunas flexíveis com a API BigQuery Storage Read ou a API BigQuery Storage Write requer tratamento especial. Para mais informações sobre o suporte a nomes de colunas flexíveis, consulte nomes de colunas flexíveis.

Os nomes das colunas podem ter no máximo 300 caracteres. Os nomes de colunas não podem usar nenhum dos seguintes prefixos:

• _TABLE_
• _FILE_
• _PARTITION
• _ROW_TIMESTAMP
• __ROOT__
• _COLIDENTIFIER

Não é permitido haver nomes de coluna duplicados, mesmo com diferença de maiúsculas e minúsculas. Por exemplo, uma coluna chamada Column1 é considerada idêntica a uma coluna chamada column1. Para saber mais sobre regras de nomenclatura de coluna, consulte Nomes de coluna na referência do GoogleSQL.

Se um nome de tabela (por exemplo, test) é igual a um de seus nomes de coluna (por exemplo, test), a expressão SELECT interpreta a coluna test como um STRUCT que contêm todas as outras colunas da tabela. Para evitar essa colisão, use um dos seguintes métodos:

• Evite usar o mesmo nome para uma tabela e suas colunas.

• Atribua um alias diferente à tabela. Por exemplo, a consulta a seguir atribui um alias de tabela t à tabela project1.dataset.test:

  SELECT test FROM project1.dataset.test AS t;
  

• Inclua o nome da tabela ao fazer referência a uma coluna. Exemplo:

  SELECT test.test FROM project1.dataset.test;
  

Nomes de colunas flexíveis

Visualização

Este produto ou recurso está sujeito aos "Termos das ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos do serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

Agora você tem mais flexibilidade para nomear as colunas, incluindo mais acesso a caracteres em outros idiomas além de inglês, bem como outros símbolos.

Os nomes de colunas flexíveis são compatíveis com os seguintes caracteres:

• Qualquer letra em qualquer idioma, conforme representado pela expressão regular Unicode \p{L}.
• Qualquer caractere numérico em qualquer idioma, conforme representado pela expressão regular Unicode \p{N}.
• Qualquer caractere de pontuação do conector, incluindo sublinhados, conforme representado pela expressão regular Unicode \p{Pc}.
• Hífen ou traço, conforme representado pela expressão regular Unicode \p{Pd}.
• Qualquer marca destinada a acompanhar outro caractere, conforme representado pela expressão regular Unicode \p{M}. Por exemplo, acentos, trema ou caixas de delimitação.
• Estes caracteres especiais:
  • Um "e" comercial (&), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0026.
  • Um sinal de porcentagem (%), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0025.
  • Um sinal de igual (=), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003D.
  • Um sinal de adição (+), conforme representado pela expressão regular Unicode \u002B.
  • Dois-pontos (:), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003A.
  • Um apóstrofo ('), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0027.
  • Um sinal de menor que (<), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003C.
  • Um sinal de maior que (>), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003E.
  • Um sinal numérico (#), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0023.
  • Uma linha vertical (|), conforme representado pela expressão regular Unicode \u007c.
  • Espaço em branco.

Os nomes de colunas flexíveis não são compatíveis com os seguintes caracteres especiais:

• Um ponto de exclamação (!), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0021.
• Aspas ("), conforme representadas pela expressão regular Unicode \u0022.
• Um cifrão ($), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0024.
• Um parêntese esquerdo ((), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0028.
• Um parêntese direito ()), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0029.
• Um asterisco (*), conforme representado pela expressão regular Unicode \u002A.
• Uma vírgula (,), conforme representado pela expressão regular Unicode \u002C.
• Um ponto (.), conforme representado pela expressão regular Unicode \u002E.
• Uma barra (/), conforme representada pela expressão regular Unicode \u002F.
• Ponto e vírgula (;), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003B.
• Um ponto de interrogação (?), conforme representado pela expressão regular Unicode \u003F.
• Um sinal de arroba (@), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0040.
• Um colchete esquerdo ([), conforme representado pela expressão regular Unicode \u005B.
• Uma barra invertida (\), conforme representado pela expressão regular Unicode \u005C.
• Um colchete direito (]), conforme representado pela expressão regular Unicode \u005D.
• Um acento circunflexo (^), conforme representado pela expressão regular Unicode \u005E.
• Um acento grave (`), conforme representado pela expressão regular Unicode \u0060.
• Uma chave à esquerda ({), conforme representado pela expressão regular Unicode \u007B.
• Uma chave à direita (}), conforme representado pela expressão regular Unicode \u007D.
• Um til (~) conforme representado pela expressão regular Unicode \u007E.

Para acessar outras diretrizes, consulte Nomes de colunas.

Os caracteres da coluna expandida são compatíveis com a API BigQuery Storage Read e a API BigQuery Storage Write. Para usar a lista expandida de caracteres Unicode com a API BigQuery Storage Read, é necessário definir uma flag. É possível usar o atributo displayName para recuperar o nome da coluna. O exemplo a seguir mostra como definir uma flag com o cliente 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 a lista expandida de caracteres Unicode com a API BigQuery Storage Write, forneça o esquema com a notação column_name, a menos que você esteja usando o objeto gravador JsonStreamWriter. O exemplo a seguir mostra como fornecer o 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"];
}

Neste exemplo, item_name_column e item_description_column são nomes de marcadores que precisam estar em conformidade com a convenção de nomenclatura do buffer de protocolo. Observe que as anotações column_name sempre têm precedência sobre nomes de marcadores.

• Por padrão, o carregamento de dados do Parquet não é compatível com nomes de colunas flexíveis. Para se inscrever nesse pré-lançamento, preencha o formulário de inscrição. Depois de se registrar na visualização, todos os nomes de coluna inválidos (por exemplo, ordenação de nomes de colunas) retornam um erro. Para projetos não registrados, a solicitação de carregamento substitui os caracteres inválidos por sublinhados em vez de retornar um erro.
• Por padrão, o carregamento de dados CSV usando detecção automática de esquema não é compatível com nomes de colunas flexíveis. Para se inscrever nesse pré-lançamento, preencha o formulário de inscrição. Depois de se registrar na visualização, todos os nomes de coluna inválidos (por exemplo, ordenação de nomes de colunas) retornam um erro. Para projetos não registrados, a solicitação de carregamento substitui os caracteres inválidos por sublinhados em vez de retornar um erro.

Os seguintes nomes de coluna Unicode não são suportados pelos seguintes recursos do BigQuery:

• Tabela externa.
• Cópia da tabela.

NULL valores

Para jobs de carregamento, o BigQuery ignora elementos NULL para o tipo composto list, porque senão eles seriam traduzidos como elementos NULL ARRAY, que não podem permanecer em uma tabela (consulte Tipos de dados para mais detalhes).

Para mais informações sobre os tipos de dados ORC, consulte a Especificação do Apache ORC™ v1.