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如何将数据导入BigQuery
内容提要
本教程介绍了如何从不同格式和来源加载数据集到Google BigQuery。通过上传CSV文件、JSON文件、从Google Cloud Storage加载数据集和从Google Sheets导入数据集的四种不同方式来加载数据。教程以加载描述亚洲菜肴的数据为例。首先创建一个BigQuery表，然后选择要上传的文件并自动检测模式。最后，通过Google Drive文件系统或Google Sheets导入数据。
关键要点
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本教程介绍了如何将数据集从不同格式和来源加载到Google BigQuery。
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需要在Google Cloud Platform上注册并创建项目，启用BigQuery API。
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加载数据的四种方式：从CSV文件上传、从JSON文件上传、从Google Cloud Storage加载、从Google Sheets导入。
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从CSV文件加载数据时，需创建BigQuery数据集并指定表名，启用自动检测模式。
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从JSON文件加载数据时，确保每个JSON对象单独一行，避免使用数组。
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从Google Cloud Storage加载数据时，需要指定存储桶，并确保已设置计费信息。
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从Google Sheets导入数据时，需复制基础URL并指定文件格式为Google Sheet，启用自动模式检测。
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BigQuery不支持对Google Sheets创建的表进行数据预览，需通过查询访问数据。
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接下来将学习如何在BigQuery中执行查询和使用SQL语法。
延伸问答
如何将CSV文件导入BigQuery？
在BigQuery Studio中，点击'+ Add'，选择'Local file'，然后上传CSV文件，创建数据集并指定表名，确保启用自动检测模式，最后点击'CREATE TABLE'。
从Google Cloud Storage加载数据到BigQuery需要注意什么？
需要指定存储桶，并确保已设置计费信息，支持定期批量加载和过程调度。
如何从Google Sheets导入数据到BigQuery？
选择从'Drive'上传，复制基础URL到URI字段，指定文件格式为Google Sheet，启用自动模式检测，最后命名表格并完成导入。
导入JSON文件时需要遵循什么格式？
确保每个JSON对象单独一行，避免使用数组格式，以免上传时出错。
在BigQuery中创建数据集的步骤是什么？
在BigQuery Studio中，点击'+ Add'，选择'Local file'，然后创建数据集并指定名称，最后添加表格。
BigQuery支持哪些数据加载方式？
BigQuery支持从CSV文件、JSON文件、Google Cloud Storage和Google Sheets四种方式加载数据。
