如何将公共数据集导入 Google Cloud Bucket

Question

我将处理一个包含美国 311 电话信息的数据集。此数据集在 BigQuery 中公开可用。我想直接将它复制到我的存储桶中。但是，作为新手，我对如何执行此操作一无所知。

这是数据集在 Google Cloud 上的公共位置的屏幕截图：

我已经在我的 Google Cloud Storage 中创建了一个名为 311_nyc 的存储桶。如何直接传输数据而无需下载 12 GB 文件并通过我的 VM 实例再次上传？

Answer 1

如果您从左侧列表中选择311_service_requests 表，则会出现一个“导出”按钮：

然后您可以选择Export to GCS，选择您的存储桶，输入文件名，选择格式（在 CSV 和 JSON 之间）并检查您是否要压缩导出文件 (GZIP)。

但是，BigQuery Exports 中有一些limitations。从适用于您的案例的文档链接中复制一些内容：

• 您最多可以将 1 GB 的表数据导出到单个文件中。如果要导出超过 1 GB 的数据，请使用通配符将数据导出到多个文件中。当您将数据导出到多个文件时，文件的大小会有所不同。
• 以 JSON 格式导出数据时，INT64（整数）数据类型被编码为 JSON 字符串，以在其他系统读取数据时保持 64 位精度。
• 使用 Cloud Console 或经典 BigQuery 网页界面导出数据时，您不能选择 GZIP 以外的压缩类型。

编辑：

将输出文件合并在一起的简单方法是使用gsutil compose 命令。但是，如果您这样做，带有列名的标题将在结果文件中出现多次，因为它出现在从 BigQuery 提取的所有文件中。

为避免这种情况，您应该通过将 print_header 参数设置为 False 来执行 BigQuery 导出：

bq extract --destination_format CSV --print_header=False bigquery-public-data:new_york_311.311_service_requests gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/nyc_311_*.csv

然后创建复合：

gsutil compose gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/nyc_311_* gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/all_data.csv

现在，all_data.csv 文件中根本没有标题。如果您仍然需要列名出现在第一行，您必须创建另一个包含列名的 CSV 文件并创建这两者的组合。这可以通过将以下（“311_service_requests”表的列名）粘贴到新文件中来手动完成：

unique_key,created_date,closed_date,agency,agency_name,complaint_type,descriptor,location_type,incident_zip,incident_address,street_name,cross_street_1,cross_street_2,intersection_street_1,intersection_street_2,address_type,city,landmark,facility_type,status,due_date,resolution_description,resolution_action_updated_date,community_board,borough,x_coordinate,y_coordinate,park_facility_name,park_borough,bbl,open_data_channel_type,vehicle_type,taxi_company_borough,taxi_pickup_location,bridge_highway_name,bridge_highway_direction,road_ramp,bridge_highway_segment,latitude,longitude,location

或使用以下简单的 Python 脚本（如果您想将它与具有大量列且难以手动完成的表一起使用）查询表的列名并将它们写入 CSV 文件：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
    SELECT column_name
    FROM `bigquery-public-data`.new_york_311.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
    WHERE table_name='311_service_requests'
"""
query_job = client.query(query)

columns = []
for row in query_job:
    columns.append(row["column_name"])
with open("headers.csv", "w") as f:
    print(','.join(columns), file=f) 

请注意，要运行上述脚本，您需要安装 BigQuery Python 客户端库：

pip install --upgrade google-cloud-bigquery 

将headers.csv 文件上传到您的存储桶：

gsutil cp headers.csv gs://<YOUR_BUCKET_NAME/headers.csv

现在您已准备好创建最终的组合：

gsutil compose gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/headers.csv gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/all_data.csv gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/all_data_with_headers.csv

如果您想要标题，您可以跳过创建第一个组合，而只使用所有源创建最后一个：

gsutil compose gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/headers.csv gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/nyc_311_*.csv gs://<YOUR_BUCKET_NAME>/all_data_with_headers.csv

Answer 2

您也可以使用 gcoud 命令：

1. 创建一个桶：

   gsutil mb gs://my-bigquery-temp  
   

2. 提取数据集：

   bq extract --destination_format CSV --compression GZIP 'bigquery-public-data:new_york_311.311_service_requests' gs://my-bigquery-temp/dataset*
   

请注意，您必须使用gs://my-bigquery-temp/dataset*，因为数据集太大，无法导出到单个文件。

1. 检查桶：

   gsutil ls gs://my-bigquery-temp
   
   gs://my-bigquery-temp/dataset000000000
   
   ......................................
   
   gs://my-bigquery-temp/dataset000000000045
   

   您可以找到更多信息Exporting table data

编辑：

要从导出的数据集文件中组合对象，您可以使用 gsutil 工具：

 gsutil compose gs://my-bigquery-temp/dataset*  gs://my-bigquery-temp/composite-object

请记住，您不能使用超过 32 个 blob（文件）来组合对象。

相关SO问题Google Cloud Storage Joining multiple csv files