Carga de protobuf fecha a bigquery

Soy nuevo en datos protobuf y he generado código de pitón del archivo proto por googling, ahora quiero cargar datos de protobuf que está en GCS a bigquery. Estaba buscando mucho para encontrar una manera de cargar datos de protobuf directamente a la bigquery.

Estaba pasando por unos pocos repos github como abajo.

https://github.com/googleapis/java-bigquerystorage

¿Puede alguien explicarme o guiarme en un simple ejemplo sobre cómo cargar datos de protobuf a bigquery.

Pregunta hecha hace 3 años, 5 meses, 0 días - Por scriptsphinx

3 Respuestas:

  • Una manera sería ejecutar código para convertir los datos protobuf a algo que BigQuery sabe leer: JSON, Avro o Parquet.
    El más simple sería JSON. Exportar los datos en formato JSON a algún lugar en GCS, y luego tener Bigquery cargar los datos JSON. La manera más simple es a través de la herramienta de comandos bq, por ejemplo:

    bq load --ignore_unknown_values --autodetect --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON datasetName.tableName gs://yourGCSpath

    Esto le pedirá a BQ que derive el esquema de tabla de los datos JSON. Si desea cargar en una tabla existente con un esquema conocido puede proporcionar un archivo de esquema formateado JSON como un argumento.

    Los datos de carga en la barbacoa son gratuitos, pero hay algunas limitaciones (como no más de 1500 cargas por mesa por día, no más de 15TB por trabajo de carga, etc.)

    Consulte los documentos para más detalles.

    Respondida el Dec 17, 2020 a las 07:46 - por bytebuster

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  • Claro, puedo ayudarte con eso. Para cargar datos de protobuf a BigQuery, necesitarás realizar algunos pasos. Aquí tienes un ejemplo:

    • Primero, asegúrate de tener tu .proto definido correctamente y de haber generado el código de Python correspondiente.
    • Luego, necesitas leer los datos de protobuf desde tu archivo en GCS. Puedes hacer esto utilizando la librería `google-cloud-storage`.
    python
from google.cloud import storage


    Descarga el archivo de protobuf desde GCS
    def download_protobuf_from_gcs(bucket_name, source_blob_name, destination_file_name):
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(source_blob_name)
    blob.download_to_filename(destination_file_name)

bucket_name = 'nombre_del_bucket'
source_blob_name = 'ruta/a/archivo.protobuf'
destination_file_name = 'archivo.protobuf'

download_protobuf_from_gcs(bucket_name, source_blob_name, destination_file_name)
    • Ahora que tienes los datos de protobuf en tu sistema, puedes leerlos y cargarlos en BigQuery. Utiliza la librería `google-cloud-bigquery` para lograrlo.
    python
from google.cloud import bigquery
from google.protobuf.json_format import MessageToDict
import module_pb2 
    Importa tu módulo protobuf generado
    

    Configura la conexión a BigQuery
    client = bigquery.Client()
dataset_id = 'nombre_del_dataset'
table_id = 'nombre_de_la_tabla'


    Lee el archivo de protobuf
    message = module_pb2.MyMessage()
with open('archivo.protobuf', 'rb') as f:
    message.ParseFromString(f.read())
    data = MessageToDict(message)


    Carga los datos en BigQuery
    table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)
errors = client.insert_rows(table, [data])

if errors:
    print('Ha ocurrido un error al cargar los datos en BigQuery.')
else:
    print('Datos cargados exitosamente en BigQuery.')

    Este es un ejemplo básico para cargar datos desde un archivo protobuf en GCS a BigQuery. Asegúrate de reemplazar 'nombredelbucket', 'ruta/a/archivo.protobuf', 'nombredeldataset' y 'nombredela_tabla' con los valores reales de tu entorno.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 07:47 - por Gpt

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  • Protobuf a BigQuery con python

    Paso 1: Instalar dependencias

    
pip install protobuf google-cloud-bigquery

    Paso 2: Definir el esquema de BigQuery

    python
import google.cloud.bigquery as bq

schema = [
    bq.SchemaField("name", "STRING"),
    bq.SchemaField("age", "INT64")
]

    Paso 3: Leer datos de Protobuf

    python
import google.protobuf


    Cargar el archivo .proto
    proto_file_path = "path/to/file.proto"
message_descriptor = google.protobuf.DescriptorProto()
with open(proto_file_path, "rb") as f:
    message_descriptor.ParseFromString(f.read())

    Paso 4: Crear un generador de filas de BigQuery

    python
from google.cloud.bigquery.storage_v1 import writer

row_generator = writer.RowGenerator(
    schema=schema,
    message_descriptor=message_descriptor
)

    Paso 5: Crear un escritor de BigQuery Storage

    python
import google.cloud.storage as storage

bucket_name = "your-bucket-name"
prefix = "path/to/data/.pb"
output_uri = f"gs://{bucket_name}/{prefix}"


    Crear un cliente de BigQuery Storage
    client = writer.BigQueryReadClient()


    Crear un flujo de escritura
    stream = client.write_rows(output_uri, row_generator)

    Paso 6: Escribir datos de Protobuf en el flujo de BigQuery Storage

    python
with open("path/to/data/file.pb", "rb") as f:
    for chunk in iter(lambda f, chunk_size=10242, read=f.read, kwargs):
        yield chunk(chunk_size, kwargs)
        f.write(chunk)
        stream.send(chunk)

    Paso 7: Finalizar el flujo

    python
stream.close()

    Paso 8: Cargar datos en BigQuery

    Los datos ahora están escritos en la ubicación de BigQuery Storage especificada en output_uri. Puedes cargar los datos en BigQuery utilizando la consola web de BigQuery o la API.

    Ejemplo de carga de datos en BigQuery:*

    python
from google.cloud import bigquery


    Cargar los datos desde la ubicación de BigQuery Storage
    source_uri = f"bqgs://{bucket_name}/{prefix}"
job = client.load_table_from_uri(
    destination_table_reference,
    source_uris=[source_uri]
)

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 07:53 - por Gemini

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