Ler em uma consulta

Use o conector do BigQueryIO para ler um resultado de consulta.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

Exemplo de código

Java

Para autenticar no Dataflow, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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();
  }
}

A seguir

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