如何使用Python通过Cloud Dataflow将CSV文件导入Cloud Bigtable?

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描述我正在做的最简单的方法基本上是遵循本教程:Import a CSV file into a Cloud Bigtable table,但是在他们启动Dataflow作业的部分中,他们使用Java:

mvn package exec:exec \
    -DCsvImport \
    -Dbigtable.projectID=YOUR_PROJECT_ID \
    -Dbigtable.instanceID=YOUR_INSTANCE_ID \
    -Dbigtable.table="YOUR_TABLE_ID" \
    -DinputFile="YOUR_FILE" \
    -Dheaders="YOUR_HEADERS"

有没有办法在python中执行此特定步骤?我能找到的最接近的是apache_beam.examples.wordcount示例here,但最终我想看到一些代码,我可以使用Python在Dataflow作业中添加一些自定义。

python google-cloud-platform google-cloud-dataflow google-cloud-bigtable
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a connector for writing to Cloud Bigtable,您可以将其用作导入CSV文件的起点。


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Google Dataflow没有BigTable的Python连接器。

以下是Java和Python的Apache Beam连接器的链接:

Built-in I/O Transforms


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我建议做这样的事情。

DataFrame.to_gbq(destination_table, project_id, chunksize=10000, verbose=True, reauth=False, if_exists='fail', private_key=None)

您可以在下面的链接中找到所有参数和每个参数的说明。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.21/generated/pandas.DataFrame.to_gbq.html#pandas.DataFrame.to_gbq

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