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所有分析师都可以访问[Project X]:[数据集A]其中包含的视图指向[Project Y]:[数据集B]。 我跟随了如何在这里设置授权视图的教程 https://cloud.google.com/bigquery/docs/share-access-views ,并给了分析师关于[Project X]的权限bigquery.jobUser,并且与他们共享数据集[Project X]:[
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bq query -q --destination_table = NEW_DATE_TABLE --replace“SELECT DATE(CURR_DT) AS CURR_DT from TEST.DATE_TABLE“ 新表格将该列显示为STRING而不是日期。有没有办法将时间戳转换为日期数据类型。 请求屏幕截图 解决方案 如果您使用 Standard SQL ,您可以执
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我的数据如下所示: 第1行 - {“id”:“1”,“object”:“user”,“metadata”:{“name”:“1234 “}” rows 2 - {“id”:“1”,“object”:“user”,“metadata”:{“name”:“我创建了表格1 code>元数据RECORD NULLABLE metadata.tenant STRING NULLABLE 对象STR
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选择语料库,NEST(字) FROM [ publicdata:samples.shakespeare] GROUP BY语料库 LIMIT 1000 行语料库f0_ 1 1kinghenryiv brave 2 1kinghenryiv行业 3 1kinghenryiv叛逆 有人能告诉我我在做什么错吗? 解决方案 没
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相关问题: Bigquery使用BQ命令行工具向表模式添加列 我想使用BigQuery Python API 。 然而,我的代码似乎不工作。 这是我的代码: flow = flow_from_clientsecrets('secret_key_path',scope ='my_scope') storage = Storage('CREDENTIAL_PATH') c
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我正在尝试构建一个可以从日期中减去任意数量的工作日的函数。到目前为止,我与这个 CREATE TEMPORARY FUNCTION working_days_diff(the_date DATE,num_of_days INT64)AS ( 在(2,3,4,5,6,7) THEN 中提取(DAYOFWEEK FROM the_date)时的案例(EXTRACT(DAYOFWEEK F
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由于某些限制,我必须使用传统SQL。 现在,这是最后21天的滚动总和(相当于3周),但我真的很想找到一种方法来完成前一周的前3天的滚动时间,对应于当前行的同一周。 AVG(sales_total)OVER(PARTITION BY id ORDER BY date RANGE between 22 PRECEDING AND 1 PRECEDING)as avg_of_last_3_
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我在一个R ipython笔记本(相对R新手)中工作,并尝试使用'bigrquery'从Google Big Query中提取数据。我被告知这应该很简单,但使用标准sql提取不起作用。 这是我的代码: require(“bigrquery”) #在这里使用您的项目ID 项目
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我在BigQuery中创建了一个表格,我们称之为“user_activities_data”。 我使用Google BigQuery将用户数据活动存储在我的应用程序中。 p> 这些数据包括许多数据用户活动,每秒都会更新一次。每秒钟都会有数千个新数据插入表中。 我对这张表做了很多查询。 我知道BigQuery的收费标准是您为每个查询使用了多少数据。我已经尝试优化我的查询,尽可能少
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使用 fh-bigquery:weather_gsod 数据集,我想检索特定国家/地区所有电台的一些月度天气数据。也就是说,我想从1929年到现在每月的平均温度,每月平均最高值和每月平均最低值。 这是我写的从一张表中检索我需要的东西,我得到的数据似乎是正确的: SELECT stn,FIRST(name)AS station_name,mo,(AVG(temp )-32)* 0.55
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我们在google bigquery中有一个分区表,我们使用_PARTITIONTIME字段进行查询(否则查询将花费太多)。 如何使Tableau使用_PARTITIONTIME伪列? 解决方案 在Tableau中配置数据源时,从可用源列表中选择“Google BigQuery” OAuth舞蹈,然后选择你的项目和数据集。 此时,您将看到数据集中的表格列表,以及底部使用“新建自
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BigQuery Hadoop连接器是否通过 Dataproc 集群? 解决方案 BigQuery Hadoop连接器将自动部署到 Dataproc 集群。 Dataproc版本详情页面列出了Google Cloud Platform连接器的哪个版本,包括BigQuery连接器,包含在每个Dataproc版本中。
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除了我在查询中为每个用户标识在过去7天中查询 count(nativeprodID)指定的内容之外,还必须在我的输出中有下列列 在过去15天内每个用户ID的(nativeProdID)数量 过去30天内每个用户ID的(nativeprodID)数量 $ b $ p SELECT userid,nativeprodID,nativeVersion,nativeVersion
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列文字我有150,000行数据,我试图在Google BigQuery中查询。包含各种长度的文本,我想从中查询特定的关键字。 我已经得到了下面的查询,它返回包含特定关键字的所有行如:Facebook): pre $ 从Data.Set_1中选择文本 WHERE文本CONTAINS'facebook' code> 问题: 1)我是否改进了查询,以便在新列中的“文本”中返回
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基本上,我们希望根据特定列的值(而不是日期)将大型(数十亿行)bigquery表拆分为大量(大约为10万个)较小的表。我无法弄清楚如何在bigquery中有效地做到这一点,所以我正在考虑使用数据流。 使用数据流,我们可以先加载数据,然后为每个记录创建一个键值对,关键字是我们想要拆分表的特定列的所有可能值,然后我们可以通过键对记录进行分组。所以在这个操作之后,我们有(密钥,[记录])的PCol
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在这里输入图像说明我试图在12 GB csv上运行查询文件加载谷歌大查询,我不能运行任何查询数据集。我不确定数据集是否正确加载。它在窗格中显示为表格,但它不存在于作业历史记录中。任何人都可以提供相同的帮助。 数据集是从一个具有大约1.2MM记录和3728个变量的谷歌存储桶中加载的 工作编号:pg-us-adv-x-dat-aia-proto-1:bquijob_b951879_1540
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我现在一直在努力将大块数据加载到bigquery中。在Google的文档中,我看到 insertAll 方法,这似乎工作正常,但当我尝试通过约100k的JSON数据发送任何内容时,会出现413”实体太大“的错误。 根据Google的文档,我应该能够在JSON中发送最多1TB的未压缩数据。是什么赋予了?上一页中的示例让我手动构建请求主体,而不是使用insertAll,这更丑陋,更容易出错。我也不确定
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我尝试使用bq查询“select query” 它仅适用于Select语句 解决方案 请注意, BigQuery 真正擅长作为辅助数据库,用于对静态大数据执行快速分析查询,例如记录数据分析,日志和审计历史记录。 如果您需要定期更新数据,请强烈建议使用独立的主数据库,例如数据存储区以快速执行实体操作和更新。然后,您可以将数据从主数据库保存到辅助BigQuery数据库中以进一步分析
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我有一些大型查询中的博客数据,我需要进行转换以使其更易于使用和查询。数据如下所示: > 我想在结果{... ..} (彩色蓝色)之后提取并转换数据内的曲线括号。数据的形式为'(\d +((PQ)|(KL))+ \ d +)',结果数组中可以有1-20 +条目。我只对前16个条目感兴趣。 我已经能够使用Substr和regext_extract将卷曲括号内的数据提取到新列中。但我无
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我有一个查询运行并可以看到结果。但在尝试将查询保存为视图表时,我收到错误消息: 无法保存视图。未找到合适的凭据来访问Google 云端硬盘。请联系表主人寻求帮助。 我认为问题是由查询中使用的表引起的。该表格是由我自己的Google表格(带有源URI)上传的。我试图从该项目启用Google Drive API,但没有运气。不知道如何让BigQuery访问Google Drive。解决方
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