Leggere da una query

Utilizza il connettore BigQueryIO per leggere da un risultato della query.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Java

Per autenticarti a Dataflow, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import com.google.api.services.bigquery.model.TableRow;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.TypedRead;
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.TypeDescriptor;

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();

    // Create a pipeline and apply transforms.
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    pipeline
        // Read the query results into TableRow objects.
        .apply(BigQueryIO.readTableRows()
            .fromQuery(queryString)
            .usingStandardSql()
            .withMethod(TypedRead.Method.DIRECT_READ))
        // The output from the previous step is a PCollection<TableRow>.
        .apply(MapElements
            .into(TypeDescriptor.of(TableRow.class))
            .via((TableRow row) -> {
              System.out.printf("Repo: %s, commits: %s%n", row.get("repo"), row.get("count"));
              return row;
            }));
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

Passaggi successivi

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