Функция таблицы gcs
Предоставляет интерфейс, похожий на таблицу, для SELECT и INSERT данных из Google Cloud Storage. Требует роль IAM Storage Object User.
Это псевдоним для функции таблицы s3.
Если у вас есть несколько реплик в кластере, вы можете использовать функцию s3Cluster (которая работает с GCS) для параллелизации вставок.
Синтаксис
Функция таблицы GCS интегрируется с Google Cloud Storage, используя XML API GCS и HMAC ключи. Смотрите документацию по совместимости Google для получения дополнительной информации о конечной точке и HMAC.
Параметры
url— Путь к файлу в корзине. Поддерживает следующие шаблоны в режиме только для чтения:*,**,?,{abc,def}и{N..M}, гдеN,M— числа,'abc','def'— строки.GCSПуть GCS имеет следующий формат, так как конечная точка для Google XML API отличается от JSON API:
а не https://storage.cloud.google.com.
:::
NOSIGN— Если это ключевое слово указано вместо учетных данных, все запросы не будут подписаны.hmac_keyиhmac_secret— Ключи, определяющие учетные данные для использования с указанной конечной точкой. Необязательно.format— формат файла.structure— Структура таблицы. Формат'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'.compression_method— Параметр является необязательным. Поддерживаемые значения:none,gzipилиgz,brotliилиbr,xzилиLZMA,zstdилиzst. По умолчанию метод сжатия будет автоматически определен по расширению файла.
Аргументы также могут передаваться с использованием именованных коллекций. В этом случае url, format, structure, compression_method работают аналогичным образом, и поддерживаются дополнительные параметры:
access_key_id—hmac_key, необязателен.secret_access_key—hmac_secret, необязателен.filename— добавляется к URL, если указано.use_environment_credentials— включен по умолчанию, позволяет передавать дополнительные параметры с помощью переменных окруженияAWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI,AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI,AWS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN,AWS_EC2_METADATA_DISABLED.no_sign_request— отключен по умолчанию.expiration_window_seconds— значение по умолчанию равно 120.
Возвращаемое значение
Таблица со специфицированной структурой для чтения или записи данных в указанный файл.
Примеры
Выбор первых двух строк из таблицы из файла GCS https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/data.csv:
Аналогично, но из файла с методом сжатия gzip:
Использование
Предположим, что у нас есть несколько файлов со следующими URI на GCS:
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_4.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_1.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_2.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_3.csv'
- 'https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv'
Посчитаем количество строк в файлах, которые заканчиваются числами от 1 до 3:
Посчитаем общее количество строк во всех файлах в этих двух директориях:
Если ваш список файлов содержит числовые диапазоны сLeading нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте ?.
Посчитаем общее количество строк в файлах с именами file-000.csv, file-001.csv, ... , file-999.csv:
Вставка данных в файл test-data.csv.gz:
Вставка данных в файл test-data.csv.gz из существующей таблицы:
Шаблон ** может использоваться для рекурсивного обхода каталогов. Рассмотрим следующий пример, он получит все файлы из каталога my-test-bucket-768 рекурсивно:
Следующий запрос получит данные из всех файлов test-data.csv.gz из любой папки внутри директории my-test-bucket рекурсивно:
Для производственных случаев рекомендуется использовать именованные коллекции. Вот пример:
Запись с разбиением
Если вы указываете выражение PARTITION BY при вставке данных в таблицу GCS, для каждого значения партиции создается отдельный файл. Разделение данных на отдельные файлы помогает улучшить эффективность операций чтения.
Примеры
- Использование идентификатора партиции в ключе создает отдельные файлы:
В результате данные записываются в три файла: file_x.csv, file_y.csv и file_z.csv.
- Использование идентификатора партиции в имени корзины создает файлы в разных корзинах:
В результате данные записываются в три файла в разных корзинах: my_bucket_1/file.csv, my_bucket_10/file.csv, и my_bucket_20/file.csv.
Смотрите также