如何将 GCS 中的 csv 随机样本导出到 BigQuery答案

【问题标题】：How do I export a random sample of a csv in GCS to BigQuery如何将 GCS 中的 csv 随机样本导出到 BigQuery
【发布时间】：2021-06-07 15:18:55
【问题描述】：

我正在使用位于 GCS 存储桶中的大型 CSV（400M+ 行）。我需要获取此 csv 的随机样本并将其导出到 BigQuery 以进行初步探索。我浏览了整个网络，但似乎找不到任何可以解决这个问题的东西。

这可能吗？我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： google-cloud-platform google-bigquery google-cloud-storage

【解决方案1】：

您可以使用外部表查询您的 csv 文件 directly from BigQuery。

试试TABLESAMPLE 子句：

SELECT * FROM dataset.my_table TABLESAMPLE SYSTEM (10 PERCENT)

【讨论】：

这仅适用于表已经在 bigquery 中的情况。我想将存储桶中的样本导出到 bigquery。例如，我不想将所有 400M 行导出到 bigquery，而是导出 1000 个随机行
外部表不存储在 BigQuery 中。它们允许查询存储在 CloudStorage without copying data to BigQuery 中的数据。

【解决方案2】：

你可以创建一个external table from GCS (to read directly from GCS)，然后做类似的事情

SELECT * FROM `<project>.<dataset>.<externalTableFromGCS>` 
WHERE CAST(10*RAND() AS INT64) = 0

选择的结果可以存储在GCS with an export中，也可以存储在带有insert select的表中

请记住，您需要完全加载文件（因此要为整个文件大小付费），然后查询文件的子集。您不能在 BigQuery 中仅加载 10% 的卷。

【讨论】：

【解决方案3】：

没有直接的方法将样本记录从 GCS 加载到 BigQuery，但我们可以通过不同的方式实现，在 GCS 中，我们可以选择仅下载特定的文件块，因此以下简单的 python 代码可以将样本记录加载到 BQ来自大型 GCS 文件

from google.cloud import storage
from google.cloud import bigquery

gcs_client = storage.Client()
bq_client = bigquery.Client()

job_config = bigquery.LoadJobConfig(source_format='CSV', autodetect=True, max_bad_records=1)

bucket = gcs_client.get_bucket("your-bucket")
blob = storage.Blob('gcs_path/file.csv', bucket)
    
with open('local_file.csv', 'wb') as f:    # downloading sample file
    gcs_client.download_blob_to_file(blob, f, start=0, end=2000)

with open('local_file.csv', "rb") as source_file:   # uploading to BQ
    job = bq_client.load_table_from_file(source_file, 'your-proj.dataset.table_id', job_config=job_config)

job.result() # Wait for loading

在上面的代码中，它会从你巨大的 GCS 文件中下载 2 kb 的数据，但是下载的 csv 文件中的最后一行可能不完整，因为我们无法为每行定义字节。这里比较棘手的部分是 bq 作业配置中的 "max_bad_records=1"，因此它将忽略未完成的最后一行。

【讨论】：