Lire les données d'une requête

Utilisez le connecteur BigQueryIO pour lire à partir d'un résultat de requête.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

Exemple de code

Java

Pour vous authentifier auprès de Dataflow, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.managed.Managed;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.values.Row;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;

public class BigQueryReadFromQuery {
  public static void main(String[] args) {
    // The SQL query to run inside BigQuery.
    final String queryString =
        "SELECT repo_name as repo, COUNT(*) as count "
            + "FROM `bigquery-public-data.github_repos.sample_commits` "
            + "GROUP BY repo_name";

    // Parse the pipeline options passed into the application.
    // For more information, see https://beam.apache.org/documentation/programming-guide/#configuring-pipeline-options
    PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
        .withValidation().create();

    ImmutableMap<String, Object> config = ImmutableMap.<String, Object>builder()
        .put("query", queryString)
        .build();

    // Create a pipeline and apply transforms.
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    pipeline
        .apply(Managed.read(Managed.BIGQUERY).withConfig(config)).getSinglePCollection()
        .apply(MapElements
            .into(TypeDescriptors.strings())
            // Access individual fields in the row.
            .via((Row row) -> {
              String output = String.format("Repo: %s, commits: %d%n",
                  row.getString("repo"),
                  row.getInt64("count"));
              System.out.println(output);
              return output;
            }));
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

Étape suivante

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