Esegui query sui dati di Amazon S3

Questo documento descrive come eseguire query sui dati archiviati in una tabella BigLake di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Prima di iniziare

Assicurati di avere una tabella Amazon S3 BigLake.

Ruoli obbligatori

Per eseguire una query sulle tabelle Amazon S3 BigLake, assicurati che il chiamante dell'API BigQuery disponga dei ruoli seguenti:

  • Utente connessione BigQuery (roles/bigquery.connectionUser)
  • Visualizzatore dati BigQuery (roles/bigquery.dataViewer)
  • Utente BigQuery (roles/bigquery.user)

Il chiamante può essere il tuo account o un account di servizio di connessione Amazon S3. A seconda delle tue autorizzazioni, puoi concedere questi ruoli a te stesso o chiedere all'amministratore di concederli. Per ulteriori informazioni sulla concessione dei ruoli, consulta Visualizzazione dei ruoli assegnabili sulle risorse.

Per visualizzare le autorizzazioni esatte necessarie per eseguire una query sulle tabelle BigLake Amazon S3, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Potresti essere in grado di ottenere queste autorizzazioni anche con i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Esegui query sulle tabelle Amazon S3 BigLake

Dopo aver creato una tabella BigLake Amazon S3, puoi eseguire query utilizzando la sintassi GoogleSQL, come se fosse una tabella BigQuery standard.

I risultati delle query memorizzate nella cache vengono archiviati in una tabella temporanea BigQuery. Per eseguire una query su una tabella BigLake temporanea, consulta Eseguire query su una tabella BigLake temporanea. Per ulteriori informazioni sulle limitazioni e sulle quote di BigQuery Omni, consulta limitazioni e quotas.

Quando crei una prenotazione in una regione BigQuery Omni, utilizza la versione Enterprise. Per scoprire come creare una prenotazione con una versione, consulta Creare prenotazioni.

Esegui una query su una tabella Amazon S3 BigLake:

SQL

Per eseguire una query sulla tabella:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'Editor query, inserisci la seguente istruzione:

    SELECT * FROM DATASET_NAME.TABLE_NAME;

    Sostituisci quanto segue:

    • DATASET_NAME: il nome del set di dati che hai creato
    • TABLE_NAME: il nome della tabella che hai creato

    • Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, consulta Eseguire una query interattiva.

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java disponibili nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Java.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client. 

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.CsvOptions;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetId;
import com.google.cloud.bigquery.ExternalTableDefinition;
import com.google.cloud.bigquery.Field;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.Schema;
import com.google.cloud.bigquery.StandardSQLTypeName;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;
import com.google.cloud.bigquery.TableInfo;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;

// Sample to queries an external data source aws s3 using a permanent table
public class QueryExternalTableAws {

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String externalTableName = "MY_EXTERNAL_TABLE_NAME";
    // Query to find states starting with 'W'
    String query =
        String.format(
            "SELECT * FROM s%.%s.%s WHERE name LIKE 'W%%'",
            projectId, datasetName, externalTableName);
    queryExternalTableAws(query);
  }

  public static void queryExternalTableAws(String query) throws InterruptedException {
    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();

      TableResult results = bigquery.query(QueryJobConfiguration.of(query));

      results
          .iterateAll()
          .forEach(row -> row.forEach(val -> System.out.printf("%s,", val.toString())));

      System.out.println("Query on aws external permanent table performed successfully.");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Query not performed \n" + e.toString());
    }
  }
}

Esegui una query su una tabella temporanea

BigQuery crea tabelle temporanee per archiviare i risultati della query. Per recuperare i risultati della query dalle tabelle temporanee, puoi utilizzare la console Google Cloud o l'API BigQuery.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

Quando esegui una query su una tabella BigLake che fa riferimento a dati cloud esterni, puoi visualizzare i risultati della query visualizzati nella console Google Cloud.

API

Per eseguire una query su una tabella BigLake utilizzando l'API, segui questi passaggi:

  1. Crea un oggetto Job.
  2. Chiama il metodo jobs.insert per eseguire la query in modo asincrono oppure il metodo jobs.query per eseguirla in modo sincrono, passando l'oggetto Job.
  3. Leggere le righe con jobs.getQueryResults trasmettendo il riferimento del job specificato e i metodi tabledata.list passando il riferimento della tabella specificato del risultato della query.

Esegui una query sulla pseudo colonna _FILE_NAME

Le tabelle basate su origini dati esterne forniscono una pseudo-colonna denominata _FILE_NAME. Questa colonna contiene il percorso completo del file a cui appartiene la riga. Questa colonna è disponibile solo per le tabelle che fanno riferimento a dati esterni archiviati in Cloud Storage, Google Drive, Amazon S3 e Azure Blob Storage.

Il nome della colonna _FILE_NAME è riservato, il che significa che non puoi creare una colonna con questo nome in nessuna delle tue tabelle. Per selezionare il valore di _FILE_NAME, devi utilizzare un alias. La seguente query di esempio mostra la selezione di _FILE_NAME assegnando l'alias fn alla pseudo colonna. 

  bq query \
  --project_id=PROJECT_ID \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT
     name,
     _FILE_NAME AS fn
   FROM
     `DATASET.TABLE_NAME`
   WHERE
     name contains "Alex"'

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID è un ID progetto valido (questo flag non è obbligatorio se utilizzi Cloud Shell o se imposti un progetto predefinito in Google Cloud CLI)
  • DATASET è il nome del set di dati in cui è archiviata la tabella esterna permanente
  • TABLE_NAME è il nome della tabella esterna permanente

Quando la query ha un predicato di filtro nella pseudo-colonna _FILE_NAME, BigQuery cerca di saltare la lettura dei file che non soddisfano il filtro. Suggerimenti simili per eseguire query su tabelle partizionate per data di importazione utilizzando pseudo-colonne si applicano quando si creano predicati di query con la pseudo-colonna _FILE_NAME.

Passaggi successivi