从 bigquery 数据集和 pandas 下载大数据答案

【问题标题】：Downloading Large data from bigquery dataset and pandas从 bigquery 数据集和 pandas 下载大数据
【发布时间】：2020-05-17 06:41:55
【问题描述】：

我正在尝试从大型查询公共数据集中下载数据并将其存储在本地 CSV 文件中。当我在查询末尾添加 LIMIT 10 时，我的代码可以工作，但如果没有，我会收到一条错误消息：

Response too large to return. Consider setting allowLargeResults to true in your job configuration.

提前感谢您！

这是我的代码：

import pandas as pd
import pandas_gbq as gbq
import tqdm

def get_data(query,project_id):
    data = gbq.read_gbq(query, project_id=project_id,configuration={"allow_large_results":True})
    data.to_csv('blockchain.csv',header=True,index=False)

if __name__ == "__main__":
    query = """SELECT * FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.transactions` WHERE block_timestamp>='2017-09-1' and block_timestamp<'2017-10-1';"""
    project_id = "bitcoin-274091"
    get_data(query,project_id)

【问题讨论】：

嗨！你有什么问题？它不工作吗？
这能回答你的问题吗？ Python BigQuery allowLargeResults with pandas.io.gbq
您需要将查询结果保存到表中，然后将该表导出到 GCS 并下载。或者使用存储 API 将其有效地拉过网络。

标签： python pandas google-bigquery

【解决方案1】：

正如@Graham Polley 所提到的，起初您可能会考虑将源查询的结果保存到某个 Bigquery 表中，然后从该表中提取数据到 GCS。由于当前的pandas_gbq 库limitations，为了实现您的目标，我建议使用google-cloud-bigquery 包作为官方建议的Python 库管理与Bigquery API 的交互。

在下面的示例中，我使用bigquery.Client.query() 方法触发了具有job_config 配置的查询作业，然后调用bigquery.Client.extract_table() 方法来获取数据并将其存储在GCS 存储桶中：

from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()

job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination="project_id.dataset.table")

sql = """SELECT  * FROM ..."""

query_job = client.query(sql, job_config=job_config) 
query_job.result()  

gs_path = "gs://bucket/test.csv"
ds = client.dataset(dataset, project=project_id)
tb = ds.table(table)

extract_job = client.extract_table(tb,gs_path,location='US')
extract_job.result()

最后，您可以删除包含暂存数据的表。

【讨论】：