Agrupar dados usando um loop paralelo

Consultas separadas a um conjunto de dados público do BigQuery retornam o número de palavras em um documento ou conjunto de documentos. Uma variável compartilhada permite que a contagem das palavras seja acumulada e lida após a conclusão de todas as iterações.

Mais informações

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

• Executar etapas de fluxo de trabalho em paralelo

Exemplo de código

YAML

# Use a parallel loop to make ten queries to a public BigQuery dataset and
# use a shared variable to accumulate a count of words; after all iterations
# complete, return the total number of words across all documents
main:
  params: [input]
  steps:
    - init:
        assign:
          - numWords: 0
          - corpuses:
              - sonnets
              - various
              - 1kinghenryvi
              - 2kinghenryvi
              - 3kinghenryvi
              - comedyoferrors
              - kingrichardiii
              - titusandronicus
              - tamingoftheshrew
              - loveslabourslost
    - runQueries:
        parallel:  # 'numWords' is shared so it can be written within the parallel loop
          shared: [numWords]
          for:
            value: corpus
            in: ${corpuses}
            steps:
              - runQuery:
                  call: googleapis.bigquery.v2.jobs.query
                  args:
                    projectId: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                    body:
                      useLegacySql: false
                      query: ${"SELECT COUNT(DISTINCT word) FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` " + " WHERE corpus='" + corpus + "' "}
                  result: query
              - add:
                  assign:
                    - numWords: ${numWords + int(query.rows[0].f[0].v)}  # first result is the count
    - done:
        return: ${numWords}

A seguir

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