TL;博士：
如何将大型数据集（超过 30 GB）从 BigQuery 移动到 Jupyter Notebooks（GCP 中的 AI Notebook）
问题：
我确实有一个大约 30GB 的数据集（时间序列），我想将其上传到 Jupyter Notebooks（AI Notebook），以便在将 NN 模型部署到自己的服务器之前对其进行测试。数据集已经在 Bigquery 中构建，我确实使用通配符（100 个部分）将其移动到存储中。
我做了什么：
但是，我一直试图将其上传到笔记本中：
1）Bigquery不允许直接查询，也太慢了
2）无法下载，本地上传
2) 是否以 avro 格式将其移动到存储中，但尚未使用通配符查询它：
from google.cloud import storage
from io import BytesIO
client = storage.Client()
bucket = "xxxxx"
file_path = "path"
blob = storage.blob.Blob(file_path,bucket)
content = blob.download_as_string()
train = pd.read_csv(BytesIO(content))
我错过了什么？我应该把模型变成一个函数并以某种方式使用数据流吗？
最好的