Sejujurnya, jika Anda tidak dapat mengulang melalui array, Anda mungkin belum boleh bermain-main dengan file - dan data CSV bisa menjadi jauh lebih rumit daripada sekadar "dipecah dengan koma". semua ini sah Show
"hello", "hello, world", "hello, ""world"""Dan berisi tiga bidang. hello hello, world hello, "world"Pemrosesan data CSV yang sederhana hanya dengan memisahkan koma akan kembali menggigit Anda nanti, dan sulit Saya sarankan Anda mencoba menggunakan beberapa perangkat lunak pembacaan CSV yang ada, karena sudah mengetahui masalahnya. Saya menggunakan yang ini. Pembaca CSV Cepat[^] Saat memuat data CSV dari Cloud Storage, Anda dapat memuat data ke tabel atau partisi baru, atau menambahkan atau menimpa tabel atau partisi yang ada. Saat data Anda dimuat ke BigQuery, data akan diubah menjadi format kolom untuk Kapasitor (format penyimpanan BigQuery) Saat Anda memuat data dari Cloud Storage ke dalam tabel BigQuery, set data yang berisi tabel tersebut harus berada di lokasi regional atau multi-regional yang sama dengan bucket Cloud Storage Untuk informasi tentang memuat data CSV dari file lokal, lihat Cobalah sendiriJika Anda baru di Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa BigQuery dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan menerapkan beban kerja Coba BigQuery gratisKeterbatasanAnda tunduk pada batasan berikut saat memuat data ke BigQuery dari bucket Cloud Storage
Saat Anda memuat file CSV ke BigQuery, perhatikan hal berikut
Sebelum kamu memulaiBerikan peran Identity and Access Management (IAM) yang memberi pengguna izin yang diperlukan untuk melakukan setiap tugas dalam dokumen ini, dan membuat kumpulan data untuk menyimpan data Anda Izin yang diperlukanUntuk memuat data ke BigQuery, Anda memerlukan izin IAM untuk menjalankan tugas pemuatan dan memuat data ke dalam tabel dan partisi BigQuery. Jika memuat data dari Cloud Storage, Anda juga memerlukan izin IAM untuk mengakses bucket yang berisi data Anda Izin untuk memuat data ke BigQueryUntuk memuat data ke dalam tabel atau partisi BigQuery baru atau menambahkan atau menimpa tabel atau partisi yang ada, Anda memerlukan izin IAM berikut
Setiap peran IAM standar berikut mencakup izin yang Anda perlukan untuk memuat data ke dalam tabel atau partisi BigQuery
Selain itu, jika Anda memiliki izin Untuk informasi selengkapnya tentang peran dan izin IAM di BigQuery, lihat Peran dan izin yang telah ditentukan sebelumnya Izin untuk memuat data dari Cloud StorageUntuk memuat data dari bucket Cloud Storage, Anda memerlukan izin IAM berikut
Buat kumpulan dataBuat set data BigQuery untuk menyimpan data Anda Memuat data CSV ke dalam tabelUntuk memuat data CSV dari Cloud Storage ke tabel BigQuery baru, pilih salah satu opsi berikut Untuk mengikuti panduan langkah demi langkah untuk tugas ini langsung di Editor Cloud Shell, klik Pandu saya Bimbing saya Di Google Cloud Console, buka halaman BigQuery Buka BigQuery Menggunakan. Contoh berikut memuat file CSV ke tabel baru
Untuk informasi selengkapnya tentang cara menjalankan kueri, lihat bqGunakan perintah (Opsional) Berikan bendera Bendera opsional lainnya termasuk
Untuk memuat data CSV ke BigQuery, masukkan perintah berikut bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema Di mana
Contoh Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan dalam file skema lokal bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan dalam file skema lokal bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13. File CSV menyertakan dua baris header. Jika Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke tabel terpartisi waktu konsumsi bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan dalam file skema lokal bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke dalam tabel terpartisi baru bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Tabel dipartisi pada kolom LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_26. Skema didefinisikan dalam file skema lokal bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema terdeteksi secara otomatisPerintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan sebaris dalam format ________34______34LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
36 (), Anda tidak dapat menyertakan deskripsi bidang, dan Anda tidak dapat menentukan mode bidang. Semua mode bidang default ke LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_38. Untuk menyertakan deskripsi bidang, mode, dan jenis ________34______36, berikan sebagai gantinya. Perintah berikut memuat data dari banyak file di LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
40 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. URI Cloud Storage menggunakan karakter pengganti. Skema terdeteksi secara otomatisPerintah berikut memuat data dari banyak file di LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
40 ke dalam tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Perintah tersebut menyertakan daftar URI Cloud Storage yang dipisahkan koma dengan karakter pengganti. Skema didefinisikan dalam file skema lokal bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
0API
Catatan API
C#Sebelum mencoba sampel ini, ikuti petunjuk penyiapan C# di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi BigQuery C# API. Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
1PergiSebelum mencoba sampel ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API BigQuery Go . Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
2JawaSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi BigQuery Java API. Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
3Node. jsSebelum mencoba contoh ini, ikuti Node. js petunjuk penyiapan di quickstart BigQuery menggunakan library klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat BigQuery Node. js dokumentasi referensi API. Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
4PHPSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan PHP di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API BigQuery PHP . Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
5PitonSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Python BigQuery. Gunakan metode untuk memuat data dari file CSV di Cloud Storage. Berikan definisi skema eksplisit dengan menyetel properti ke daftar objek Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
6RubiSebelum mencoba sampel ini, ikuti petunjuk penyiapan Ruby di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Ruby BigQuery. Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
7Memuat data CSV ke dalam tabel yang menggunakan partisi waktu berbasis kolomUntuk memuat data CSV dari Cloud Storage ke dalam tabel BigQuery yang menggunakan partisi waktu berbasis kolom Sebelum mencoba sampel ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API BigQuery Go . Lihat di GitHub JawaSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi BigQuery Java API. Lihat di GitHub LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_9Node. jsSebelum mencoba contoh ini, ikuti Node. js petunjuk penyiapan di quickstart BigQuery menggunakan library klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat BigQuery Node. js dokumentasi referensi API. Lihat di GitHub bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_0 PitonSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Python BigQuery. Lihat di GitHub bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_1 Menambahkan atau menimpa tabel dengan data CSVAnda dapat memuat data tambahan ke dalam tabel baik dari file sumber atau dengan menambahkan hasil kueri Di konsol Google Cloud, gunakan opsi Preferensi tulis untuk menentukan tindakan yang harus diambil saat Anda memuat data dari file sumber atau dari hasil kueri Anda memiliki opsi berikut saat memuat data tambahan ke dalam tabel Opsi konsolLOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
35 flag alatProperti BigQuery APIDeskripsiTulis jika kosongTidak didukungLOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
63Menulis data hanya jika tabel kosong. Tambahkan ke tabelLOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_64 atau LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
65; . Timpa tabelLOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
68 atau LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
69LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
70Menghapus semua data yang ada di tabel sebelum menulis data baru. Tindakan ini juga akan menghapus skema tabel dan menghapus kunci Cloud KMS apa punJika Anda memuat data ke tabel yang sudah ada, pekerjaan pemuatan dapat menambahkan data atau menimpa tabel Catatan. Halaman ini tidak mencakup menambahkan atau menimpa tabel yang dipartisi. Untuk informasi tentang menambahkan dan menimpa tabel berpartisi, lihat.Di Google Cloud Console, buka halaman BigQuery Buka BigQuery Menggunakan. Contoh berikut menambahkan file CSV ke tabel
Untuk informasi selengkapnya tentang cara menjalankan kueri, lihat bqGunakan perintah Sediakan inline skema, dalam file definisi skema, atau gunakan deteksi otomatis skema. Jika Anda tidak menentukan skema, dan Tentukan bendera LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_68 untuk menimpa tabel. Gunakan bendera LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_64 untuk menambahkan data ke tabel. Jika tidak ada flag yang ditentukan, defaultnya adalah menambahkan dataDimungkinkan untuk memodifikasi skema tabel saat Anda menambahkan atau menimpanya. Untuk informasi selengkapnya tentang perubahan skema yang didukung selama operasi pemuatan, lihat Memodifikasi skema tabel (Opsional) Berikan bendera Bendera opsional lainnya termasuk
bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_4 Di mana
Contoh Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 dan menimpa tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan menggunakan deteksi otomatis skemabq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_5 Perintah berikut memuat data dari LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
_10 dan menambahkan data ke tabel bernama LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
12. Skema didefinisikan menggunakan file skema JSON — LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
13bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_6 API
PergiSebelum mencoba sampel ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API BigQuery Go . Lihat di GitHub bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_7 JawaSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi BigQuery Java API. Lihat di GitHub bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_8 Node. jsSebelum mencoba contoh ini, ikuti Node. js petunjuk penyiapan di quickstart BigQuery menggunakan library klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat BigQuery Node. js dokumentasi referensi API. Untuk mengganti baris dalam tabel yang ada, atur nilai bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema25 dalam parameter bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema26 ke bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema27 Lihat di GitHub bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema_9 Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan PHP di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API BigQuery PHP . Lihat di GitHub PitonSebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di panduan memulai BigQuery menggunakan pustaka klien. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi API Python BigQuery. Untuk mengganti baris dalam tabel yang sudah ada, setel properti ke konstanta SourceFormat LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
FROM FILES (
format = 'CSV',
uris = ['gs://bucket/path/file.csv']);
70Lihat di GitHub Memuat data CSV yang dipartisi hiveBigQuery mendukung pemuatan data CSV yang dipartisi hive yang disimpan di Cloud Storage dan akan mengisi kolom partisi hive sebagai kolom di tabel tujuan yang dikelola BigQuery. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memuat Data yang Dipartisi Secara Eksternal dari Cloud Storage Detail pemuatan data CSVBagian ini menjelaskan cara BigQuery menangani berbagai opsi pemformatan CSV PengkodeanBigQuery mengharapkan data CSV berenkode UTF-8. Jika Anda memiliki file CSV dengan data yang dienkode dalam format ISO-8859-1 (juga dikenal sebagai Latin-1), Anda harus menentukan enkode secara eksplisit sehingga BigQuery dapat mengonversi data menjadi UTF-8 dengan benar Jika Anda tidak menentukan enkode, atau jika Anda menentukan enkode UTF-8 saat file CSV tidak berenkode UTF-8, BigQuery akan mencoba mengonversi data menjadi UTF-8. Secara umum, data Anda akan berhasil dimuat, tetapi mungkin tidak sesuai dengan byte demi byte yang Anda harapkan. Untuk menghindari hal ini, tentukan penyandian yang benar dengan menggunakan bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema29Catatan. Secara default, jika file CSV berisi karakter ASCII bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema32 ke pekerjaan pemuatan Anda Jika BigQuery tidak dapat mengonversi karakter selain karakter ASCII Pembatas bidangPembatas dalam file CSV dapat berupa karakter single-byte apa pun. Jika file sumber menggunakan pengkodean ISO-8859-1, karakter apa pun dapat menjadi pembatas. Jika file sumber menggunakan pengkodean UTF-8, karakter apa pun dalam rentang desimal 1-127 (U+0001-U+007F) dapat digunakan tanpa modifikasi. Anda dapat menyisipkan karakter ISO-8859-1 di luar rentang ini sebagai pembatas, dan BigQuery akan menafsirkannya dengan benar. Namun, jika Anda menggunakan karakter multibita sebagai pembatas, beberapa byte akan diinterpretasikan secara tidak benar sebagai bagian dari nilai bidang Umumnya, praktik terbaik adalah menggunakan pembatas standar, seperti tab, pipa, atau koma. Standarnya adalah koma Tipe dataBoolean. BigQuery dapat mengurai salah satu pasangan berikut untuk data Boolean. 1 atau 0, benar atau salah, t atau f, ya atau tidak, atau y atau n (semua tidak peka huruf besar/kecil). Deteksi otomatis skema secara otomatis mendeteksi semua ini kecuali 0 dan 1Byte. Kolom dengan tipe BYTES harus dikodekan sebagai Base64 Tanggal. Kolom dengan tipe DATE harus dalam format Tanggal Waktu. Kolom dengan tipe DATETIME harus dalam format bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema35 Geografi. Kolom dengan tipe GEOGRAPHY harus berisi string dalam salah satu format berikut
Jika Anda menggunakan WKB, nilainya harus disandikan hex Daftar berikut menunjukkan contoh data yang valid
Sebelum memuat data GEOGRAFI, baca juga Selang. Kolom dengan jenis bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema39 harus dalam format bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema40, di mana
Anda dapat menunjukkan nilai negatif dengan menambahkan tanda hubung (-) Daftar berikut menunjukkan contoh data yang valid
Untuk memuat data INTERVAL, Anda harus menggunakan perintah dan menggunakan flag bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema45 untuk menentukan skema. Anda tidak dapat mengunggah data INTERVAL dengan menggunakan konsol JSON. Kutipan diloloskan dengan menggunakan urutan dua karakter bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema46. Untuk informasi lebih lanjut, lihat contoh dari Waktu. Kolom dengan tipe TIME harus dalam format bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema47 Stempel waktu. BigQuery menerima berbagai format stempel waktu. Stempel waktu harus menyertakan bagian tanggal dan bagian waktu
Misalnya, salah satu dari berikut ini adalah nilai stempel waktu yang valid
Jika Anda memberikan skema, BigQuery juga menerima waktu epoch Unix untuk nilai stempel waktu. Namun, deteksi otomatis skema tidak mendeteksi kasus ini, dan memperlakukan nilai sebagai tipe numerik atau string Contoh nilai cap waktu zaman Unix
Deteksi otomatis skemaBagian ini menjelaskan perilaku deteksi otomatis skema saat memuat file CSV pembatas CSVBigQuery mendeteksi pembatas berikut
Tajuk CSVBigQuery menyimpulkan header dengan membandingkan baris pertama file dengan baris lain dalam file. Jika baris pertama hanya berisi string, dan baris lainnya berisi jenis data lain, BigQuery menganggap baris pertama adalah baris header. Dalam hal ini, BigQuery menetapkan nama kolom berdasarkan nama kolom di baris header. Nama mungkin dimodifikasi untuk memenuhi kolom for di BigQuery. Misalnya, spasi akan diganti dengan garis bawah Jika tidak, BigQuery menganggap baris pertama adalah baris data, dan menetapkan nama kolom umum seperti bq --location=location load \ --source_format=format \ dataset.table \ path_to_source \ schema52. Perhatikan bahwa setelah tabel dibuat, nama kolom tidak dapat diperbarui dalam skema, meskipun Anda dapat memperbaruinya setelah tabel dibuat. Pilihan lainnya adalah menyediakan skema eksplisit alih-alih menggunakan deteksi otomatis Anda mungkin memiliki file CSV dengan baris header, yang semua bidang datanya berupa string. Dalam hal ini, BigQuery tidak akan otomatis mendeteksi bahwa baris pertama adalah header. Gunakan opsi CSV mengutip baris baruBigQuery mendeteksi karakter baris baru yang dikutip dalam kolom CSV dan tidak menafsirkan karakter baris baru yang dikutip sebagai batas baris opsi CSVUntuk mengubah cara BigQuery mengurai data CSV, tentukan opsi tambahan di Google Cloud Console, alat baris perintah ________34______35, atau API Bagaimana cara memeriksa apakah file CSV kosong atau tidak di PHP?PHP kosong() Fungsi
. Fungsi ini mengembalikan false jika variabel ada dan tidak kosong, jika tidak maka mengembalikan true
Bagaimana saya tahu jika file CSV kosong?read_csv(namafile) # atau pd. read_excel(namafile) untuk file xls df. kosong # akan mengembalikan True jika kerangka data kosong atau False jika tidak . Simpan jawaban ini.
Bagaimana cara memvalidasi file CSV di PHP?php. $baris = larik(); . ==
Bagaimana cara menghitung jumlah baris dalam file CSV PHP?Baris CSV dipisahkan oleh jeda baris. Oleh karena itu, pisahkan baris dengan jeda baris, dan Anda akan mendapatkan larik baris, yang dapat dihitung . Anda sebenarnya tidak membaca dari penunjuk file. Dan jika Anda hanya menghitung baris, maka count(file("test. |
Bagaimana Anda memeriksa file csv kosong atau tidak di php?
Pos Terkait
Copyright © 2024 ketajaman Inc.
