Leer datos de una consulta

Usa el conector BigQueryIO para leer los resultados de una consulta.

Investigar más

Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Código de ejemplo

Java

Para autenticarte en Dataflow, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo 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();
  }
}

Siguientes pasos

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