Crea un archivo de definición de tablas para una fuente de datos externa

En esta página, se describe cómo crear un archivo de definición de tablas para una fuente de datos externa. Una fuente de datos externa (también conocida como fuente de datos federada) es una fuente de datos que puedes consultar directamente, aunque los datos no estén almacenados en BigQuery.

Archivos de definición de tablas

Un archivo de definición de tablas contiene una definición de esquema de tabla externa y metadatos, como el formato de datos de la tabla y las propiedades relacionadas. Cuando creas un archivo de definición de tablas, puedes utilizar la detección automática de esquemas a fin de definir el esquema para una fuente de datos externa, puedes proporcionar el esquema intercalado (en la línea de comandos) o puedes proporcionar un archivo JSON en el que se incluye la definición del esquema.

Los archivos de definición de tablas se usan con la herramienta de línea de comandos de bq. Las propiedades de un archivo de definición de tablas también se aplican a la creación de una ExternalDataConfiguration cuando usas la API de REST. No uses archivos de definición de tablas cuando crees una tabla externa mediante Cloud Console.

Puedes crear archivos de definición de tablas para las fuentes de datos externas siguientes:

  • Cloud Storage

    • Valores separados por comas (CSV)
    • JSON delimitado por saltos de línea
    • Archivos Avro
    • Archivos de exportación de Datastore
    • Archivos ORC
    • Archivos Parquet
    • Archivos de exportación de Firestore
  • Google Drive

    • Valores separados por comas (CSV)
    • JSON delimitado por saltos de línea
    • Archivos Avro
    • Hojas de cálculo de Google
  • Cloud Bigtable

Antes de comenzar

A fin de crear un archivo de definición de tablas, necesitas el URI para la fuente de datos:

Tablas externas permanentes y temporales

Puedes consultar una fuente de datos externa en BigQuery; para ello, usa una tabla permanente o una temporal. Una tabla permanente es una tabla que se crea en un conjunto de datos y está vinculada a tu fuente de datos externa. Debido a que la tabla es permanente, puedes usar controles de acceso para compartir la tabla con otras personas que también tengan acceso a la fuente de datos externa subyacente y también puedes hacer consultas en cualquier momento.

Cuando consultas una fuente de datos externa con una tabla temporal, envías un comando que incluye una consulta y crea una tabla no permanente vinculada a la fuente de datos externa. Cuando usas una tabla temporal, no se crea una tabla en uno de tus conjuntos de datos de BigQuery. Debido a que la tabla no se almacena de forma permanente en un conjunto de datos, no puede compartirse con otras personas. La consulta de una fuente de datos externa mediante una tabla temporal es útil para las consultas únicas ad-hoc sobre datos externos, o para procesos de extracción, transformación y carga (ETL).

Puedes utilizar un archivo de definición de tablas para describir una tabla externa permanente o temporal.

Crea una definición de tablas con la detección automática de esquemas

Si especificas un archivo CSV, JSON o de Hojas de cálculo de Google sin incluir una descripción del esquema intercalado o un archivo de esquema, puedes usar la marca --autodetect para configurar la opción "autodetect" como true en el archivo de definición de tablas. Cuando la detección automática está habilitada, en BigQuery se hace un esfuerzo para inferir automáticamente el esquema. Consulta sobre la detección automática del esquema en BigQuery para obtener más información.

Puedes utilizar la detección automática del esquema cuando creas definiciones de tablas para:

  • Los archivos JSON almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Los archivos CSV almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Archivos de Hojas de cálculo de Google almacenados en Google Drive

Cloud Storage

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear una definición de tablas para una fuente de datos de Cloud Storage, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq con la marca --autodetect para crear una definición de tablas. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, haz lo siguiente:

    • Reemplaza source_format por tu formato de archivo: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV o GOOGLE_SHEETS.
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.
    • Reemplaza bucket_uri por tu URI de Cloud Storage, por ejemplo, gs://mybucket/myfile.
    bq mkdef \
    --autodetect \
    --source_format=source_format \
    "bucket_uri" > /tmp/file_name
    
  2. Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto (opcional). Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en nano. El archivo debe verse de la manera siguiente para una fuente de datos externa CSV. Observa que "autodetect" se estableció en true.

    {
    "autodetect": true,
    "csvOptions": {
      "allowJaggedRows": false,
      "allowQuotedNewlines": false,
      "encoding": "UTF-8",
      "fieldDelimiter": ",",
      "quote": "\"",
      "skipLeadingRows": 0
    },
    "sourceFormat": "CSV",
    "sourceUris": [
      "bucket_uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No existen opciones de configuración específicas para los archivos fuente JSON, pero hay configuraciones que se aplican a los archivos CSV y de Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

Google Drive

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear una definición de tablas para una fuente de datos de Google Drive, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq con la marca --autodetect para crear una definición de tablas. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, haz lo siguiente:

    • Reemplaza source_format por tu formato de archivo: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV o GOOGLE_SHEETS.
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.
    • Reemplaza drive_uri por tu URI de Google Drive, por ejemplo, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd.
    bq mkdef \
    --autodetect \
    --source_format=source_format \
    "drive_uri" > /tmp/file_name
    
  2. Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto. Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en nano. El archivo debe verse de la manera siguiente para una fuente de datos externa de Hojas de cálculo de Google. Observa que "autodetect" se configuró como true.

    {
    "autodetect": true,
    "sourceFormat": "GOOGLE_SHEETS",
    "sourceUris": [
      "drive_uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No existen opciones de configuración específicas para los archivos fuente JSON, pero hay configuraciones que se aplican a los archivos CSV y de Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

  4. Para especificar una hoja en particular o un rango de celdas en un archivo de Hojas de cálculo de Google, agrega la propiedad range al archivo de definición de tablas. Para consultar una hoja en particular, especifica el nombre de la hoja. Para consultar un rango de celdas, especifica el rango en el formato siguiente: sheet_name!top_left_cell_id:bottom_right_cell_id, por ejemplo, "Sheet1!A1:B20". Si no se especifica el parámetro range, se usará la primera hoja del archivo.

Crea una definición de tablas con un esquema intercalado

Si no deseas utilizar la detección automática de esquemas, puedes crear un archivo de definición de tablas; para ello, proporciona una definición de esquema intercalado. Para proporcionar una definición de esquema intercalado, crea una lista de los campos y tipos de datos en la línea de comandos en el formato siguiente: field:data_type,field:data_type.

Puedes usar una definición de esquema intercalado cuando creas archivos de definición de tablas para los archivos siguientes:

  • Los archivos JSON almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Los archivos CSV almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Archivos de Hojas de cálculo de Google almacenados en Google Drive

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear una definición de tablas para una fuente de datos de Cloud Storage mediante una definición de esquema intercalado, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq con la marca --noautodetect para crear una definición de tablas. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, haz lo siguiente:

    • Reemplaza source_format por tu formato de archivo: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV o GOOGLE_SHEETS.
    • Reemplaza uri por tu URI de Cloud Storage o tu URI de Google Drive. Por ejemplo, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd para Google Drive o gs://mybucket/myfile para Cloud Storage.
    • Reemplaza field:data_type,field:data_type por tu definición de esquema, por ejemplo, Name:STRING,Address:STRING, ...
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.
    bq mkdef \
    --noautodetect \
    --source_format=source_format \
    "uri" \
    field:data_type,field:data_type > /tmp/file_name
    
  2. Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto (opcional). Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en nano. El archivo debe verse de la manera siguiente. Ten en cuenta que "autodetect" no está habilitada y que la información del esquema se escribe en el archivo de definición de tablas.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        },
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "NEWLINE_DELIMITED_JSON",
    "sourceUris": [
      "uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No existen opciones de configuración específicas para los archivos fuente JSON, pero hay configuraciones que se aplican a los archivos CSV y de Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

Crea una definición de tabla con un archivo de esquema JSON

Si no deseas usar la detección automática ni proporcionar una definición de esquema intercalado, puedes crear un archivo de esquema JSON y hacer referencia a él cuando crees tu archivo de definición de tablas. Debes crear el archivo de esquema JSON manualmente y este debe estar en tu máquina local. No se admite la referencia a un archivo de esquema JSON almacenado en Cloud Storage o en Google Drive.

Puedes utilizar un archivo de esquema JSON cuando creas definiciones de tablas para:

  • Los archivos JSON almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Los archivos CSV almacenados en Cloud Storage o Google Drive
  • Archivos de Hojas de cálculo de Google almacenados en Google Drive

Cloud Storage

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear una definición de tablas para una fuente de datos de Cloud Storage mediante un archivo de esquema JSON, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq con la marca --noautodetect para crear una definición de tablas. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, haz lo siguiente:

    • Reemplaza source_format por tu formato de archivo: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV o GOOGLE_SHEETS.
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.
    • Reemplaza bucket_uri por tu URI de Cloud Storage, por ejemplo, gs://mybucket/myfile.
    • Reemplaza path_to_schema_file por la ubicación del archivo de esquema JSON en tu máquina local.
    bq mkdef \
    --noautodetect \
    --source_format=source_format \
    "bucket_uri" \
    path_to_schema_file > /tmp/file_name
    
  2. Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto (opcional). Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en
    nano. El archivo debe verse de la manera siguiente. Ten en cuenta que "autodetect" no está habilitada y que la información del esquema se escribe en el archivo de definición de tablas.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        },
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "NEWLINE_DELIMITED_JSON",
    "sourceUris": [
      "bucket_uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No existen opciones de configuración específicas para los archivos fuente JSON, pero hay configuraciones que se aplican a los archivos CSV y de Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

Google Drive

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear una definición de tablas para una fuente de datos de Google Drive mediante un archivo de esquema JSON, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq con la marca --noautodetect para crear una definición de tablas. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, haz lo siguiente:

    • Reemplaza source_format por tu formato de archivo: NEWLINE_DELIMITED_JSON, CSV o GOOGLE_SHEETS.
    • Reemplaza drive_uri por tu URI de Google Drive, por ejemplo, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd.
    • Reemplaza path_to_schema_file por la ubicación del archivo de esquema JSON en tu máquina local.
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.
    bq mkdef \
    --noautodetect \
    --source_format=source_format \
    "drive_uri" \
    path_to_schema_file > /tmp/file_name
    
  2. Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto. Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en nano. El archivo debe verse de la manera siguiente. Ten en cuenta que "autodetect" no está habilitada y que la información del esquema se escribe en el archivo de definición de tablas.

    {
    "schema": {
      "fields": [
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        },
        {
          "name": "field",
          "type": "data_type"
        }
        ...
      ]
    },
    "sourceFormat": "GOOGLE_SHEETS",
    "sourceUris": [
      "drive_uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No existen opciones de configuración específicas para los archivos fuente JSON, pero hay configuraciones que se aplican a los archivos CSV y de Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

  4. Para especificar una hoja en particular o un rango de celdas en un archivo de Hojas de cálculo de Google, agrega la propiedad range al archivo de definición de tablas. Para consultar una hoja en particular, especifica el nombre de la hoja. Para consultar un rango de celdas, especifica el rango en el formato siguiente: sheet_name!top_left_cell_id:bottom_right_cell_id, por ejemplo, "Sheet1!A1:B20". Si no se especifica el parámetro range, se usará la primera hoja del archivo.

Crea una definición de tablas para los formatos autodescriptivos

Avro, Parquet y ORC son formatos de descripción automática. Los archivos de datos en estos formatos contienen su propia información de esquema. Si usas uno de estos formatos como fuente de datos externa, BigQuery recuperará de forma automática el esquema mediante los datos de origen. Cuando creas una definición de tablas, no necesitas usar la detección automática de esquemas ni proporcionar una definición de esquema intercalado ni un archivo de esquema.

Puedes crear un archivo de definición de tablas para los datos de Avro, Parquet o ORC almacenados en Cloud Storage o Google Drive.

Si quieres usar la herramienta de línea de comandos de bq para crear un archivo de definición de tablas, sigue estos pasos:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq para crear una definición de tabla.

    bq mkdef \
    --source_format=FORMAT \
    "URI" > FILE_NAME
    

    Aquí:

    • FORMAT es AVRO, ORC o PARQUET.

    • URI es el URI de Cloud Storage o tu URI de Google Drive. Por ejemplo, https://drive.google.com/open?id=123ABCD123AbcD123Abcd para Google Drive o gs://mybucket/myfile para Cloud Storage

    • FILE_NAME es el nombre de tu archivo de definición de tablas.

  2. Opcional: Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto. El archivo es similar al siguiente:

    {
    "sourceFormat": "AVRO",
    "sourceUris": [
      "URI"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones generales como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

Crea una definición de tablas para los datos particionados de subárbol

Puedes consultar datos particionados de subárbol almacenados en Cloud Storage en los formatos Avro, Parquet, ORC, JSON y CSV. Usa el comando bq mkdef como se describe en el formato de tus datos en las secciones anteriores y, además, incluye las siguientes opciones de marca de partición de subárbol:

  • --hive_partitioning_mode: especifica cómo determinar el esquema de partición cuando BigQuery lee datos. Se admiten los siguientes modos:

    • AUTO: infiere de forma automática nombres y tipos de claves de partición.
    • STRINGS: infiere de manera automática nombres de claves de partición. Todos los tipos se tratan como strings.
    • CUSTOM: especifica el esquema de partición en el prefijo de URI de origen.
  • --hive_partitioning_source_uri_prefix: especifica el prefijo común para los URI de origen. El valor de prefijo común es la parte del URI que precede inmediatamente a la codificación de la clave de partición. Si especificaste CUSTOM para el modo, también debes identificar el esquema de partición.

    Por ejemplo, considera los archivos con la siguiente estructura:

    • gs://bucket/path_to_table/dt=2019-06-01/country=USA/id=7/file.avro
    • gs://bucket/path_to_table/dt=2019-05-31/country=CA/id=3/file.avro

    Si usas los modos AUTO o STRINGS, se aceptan los siguientes valores:

    • gs://bucket/path_to_table
    • gs://bucket/path_to_table/

    Si usas el modo CUSTOM, se aceptan los siguientes valores:

    • gs://bucket/path_to_table/{dt:DATE}/{country:STRING}/{id:INTEGER}
    • gs://bucket/path_to_table/{dt:STRING}/{country:STRING}/{id:INTEGER}
    • gs://bucket/path_to_table/{dt:DATE}/{country:STRING}/{id:STRING}

Ejemplo: Archivos CSV con el modo AUTO

Si consultas datos particionados de subárbol en un formato CSV similar a gs://myProject/myBucket/myDataSet/date=<date>/id=<id>/file.csv y deseas inferir automáticamente el esquema de partición, el comando será similar al siguiente:

bq mkdef \
--autodetect \
--source_format=CSV \
--hive_partitioning_mode=AUTO
--hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myProject/myBucket/myDataSet/
"gs://myBucket/myDataSet/*.csv" > /tmp/MyTableDefFile

Ejemplo: Archivos ORC con el modo CUSTOM

Si consultas datos particionados de subárbol en un formato ORC similar a gs://myProject/myBucket/myDataSet/date=<date>/id=<id>/file.orc y deseas especificar el esquema de partición, el comando será similar al siguiente:

bq mkdef \
--source_format=ORC \
--hive_partitioning_mode=CUSTOM
--hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myProject/myBucket/myDataSet/{date:DATE}/{id:INTEGER}
"gs://myBucket/myDataSet/*.orc" > /tmp/MyTableDefFile

Crea definiciones de tabla de exportación de Datastore y Firestore

Si usas una exportación de Datastore o Firestore como fuente de datos externa, BigQuery recupera de forma automática el esquema mediante los datos de fuente autodescriptivos. Cuando creas una definición de tabla para los archivos de copia de seguridad de Datastore y Firestore, no es necesario usar la detección automática de esquemas ni proporcionar una definición de esquema intercalado ni un archivo de esquema.

Puedes crear un archivo de definición de tablas para los datos de exportación de Datastore y Firestore almacenados en Cloud Storage.

Si deseas usar la herramienta de línea de comandos de bq a fin de crear un archivo de definición de tablas para datos de exportación de Datastore o Firestore, haz lo siguiente:

  1. Usa el comando mkdef de la herramienta de bq para crear una definición de tabla. No es necesario usar la marca --noautodetect con los archivos de copia de seguridad de Datastore o Firestore. La detección automática de esquemas está inhabilitada para estos tipos de archivos. Con el comando mkdef, se genera un archivo de definición de tablas en formato JSON. En el ejemplo siguiente, se crea una definición de tablas y se escribe el resultado en un archivo: /tmp/file_name.

    En el comando, realiza el reemplazo siguiente:

    • Reemplaza bucket_uri por tu URI de Cloud Storage.
    • Reemplaza file_name por el nombre de tu archivo de definición de tablas.

    Ten en cuenta que el formato de origen DATASTORE_BACKUP se usa para Datastore y Firestore.

    bq mkdef \
    --source_format=DATASTORE_BACKUP \
    "uri" > /tmp/file_name
    
  2. Opcional: Abre el archivo de definición de tablas en un editor de texto. Por ejemplo, con el comando nano /tmp/file_name, se abre el archivo en nano. El archivo debe verse de la manera siguiente. Ten en cuenta que no es necesaria la configuración de "autodetect".

    {
    "sourceFormat": "DATASTORE_BACKUP",
    "sourceUris": [
      "gs://bucket_uri"
    ]
    }
    
  3. Opcional: Edita manualmente el archivo de definición de tablas para modificar, agregar o borrar configuraciones como maxBadRecords y ignoreUnknownValues. No hay ajustes de configuración específicos para los archivos de exportación de Datastore y Firestore, pero hay ajustes que se aplican a los archivos CSV y Hojas de cálculo de Google. Para obtener más información, consulta ExternalDataConfiguration en la referencia de la API.

Crea definiciones de tablas de Cloud Bigtable

Cuando creas un archivo de definición de tablas para Cloud Bigtable, genera manualmente el archivo en formato JSON. Actualmente, no se admite el uso del comando mkdef a fin de crear una definición de tablas para las fuentes de datos de Cloud Bigtable. La detección automática de esquemas tampoco es compatible con Cloud Bigtable. Para obtener una lista de las opciones de definición de tablas de Cloud Bigtable, consulta BigtableOptions en la referencia de la API de REST.

Un archivo de definición de tablas JSON para Cloud Bigtable se parece al ejemplo siguiente. Mediante este archivo de definición de tablas, en BigQuery se leen los datos de una sola familia de columnas y se interpretan los valores como números enteros codificados binarios.

{
    "sourceFormat": "BIGTABLE",
    "sourceUris": [
        "https://googleapis.com/bigtable/projects/project_id/instances/instance_id/tables/table_name"
    ],
    "bigtableOptions": {
        "columnFamilies" : [
            {
                "familyId": "family_int",
                "type": "INTEGER",
                "encoding": "BINARY"
            }
        ]
    }
}

Compatibilidad con comodines para los archivos de definición de tablas

Si los datos de Cloud Storage están separados en varios archivos que comparten un nombre base común, puedes usar un comodín en el URI en el archivo de definición de tablas. Agrega un asterisco (*) al nombre base y escribe el bucket y el nombre de archivo entre comillas. Por ejemplo, si tuvieras dos archivos llamados fed-sample000001.csv y fed-sample000002.csv, el URI del depósito sería "gs://mybucket/fed-sample*".

Solo puedes usar un comodín para objetos (nombres de archivos) dentro de tu bucket. El comodín puede aparecer dentro del nombre del objeto o al final de este. No se admite la adición de un comodín al nombre del bucket.

Para los datos de Cloud Bigtable, solo se puede especificar un URI y este tiene que ser una URL HTTPS totalmente especificada y válida para una tabla de Cloud Bigtable. Para las copias de seguridad de Datastore, solo se puede especificar un URI, que debe terminar con .backup_info.

El carácter comodín * no se permite cuando se crean archivos de definición de tablas para los elementos siguientes:

  • Fuentes de datos de Cloud Bigtable
  • Exportaciones de Datastore almacenadas en Cloud Storage
  • Exportaciones de Firestore almacenadas en Cloud Storage
  • Datos almacenados en Google Drive