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我希望能够

  1. 访问 BQ 表。这是课
[1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
[4] "tbl_lazy"               "tbl"   `
  1. 使用 dbplyr 更改表以创建新表。再次，有课
[1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
[4] "tbl_lazy"               "tbl"
  1. 将此新表写入 BQ。

我收到以下错误：

（函数（类，fdef，mtable）中的错误：无法找到签名“BigQueryConnection”、“字符”、“tbl_BigQueryConnection”的函数“dbWriteTable”的继承方法</p>

MRE

library(DBI)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(bigrquery)

############  CREATE BQ TABLE TO ACCESS  #################
dataset = bq_dataset(bq_test_project(), "test_dataset")

if (bq_dataset_exists(dataset))
{
  bq_dataset_delete(dataset, delete_contents = T)
}
#> Suitable tokens found in the cache, associated with these emails:
#>   * ariel.balter@gmail.com
#>   * ariel.balter@providence.org
#> The first will be used.
#> Using an auto-discovered, cached token.
#> To suppress this message, modify your code or options to clearly consent to the use of a cached token.
#> See gargle's "Non-interactive auth" vignette for more details:
#> https://gargle.r-lib.org/articles/non-interactive-auth.html
#> The bigrquery package is using a cached token for ariel.balter@gmail.com.

bq_dataset_create(dataset)
#> <bq_dataset> elite-magpie-257717.test_dataset

conn = DBI::dbConnect(
  bigrquery::bigquery(),
  project = bq_test_project(),
  dataset = "test_dataset",
  KeyFilePath = "google_service_key.json",
  OAuthMechanism = 0
)


if (dbExistsTable(conn, "mtcars"))
{
  dbRemoveTable(conn, "mtcars")
}

dbWriteTable(conn, "mtcars", mtcars)

#######################################################


### Access BQ table
mtcars_tbl = tbl(conn, "mtcars")
class(mtcars_tbl)
#> [1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
#> [4] "tbl_lazy"               "tbl"

### Create new virtual table
hp_gt_100_tbl = mtcars_tbl %>% filter(hp>100)
class(hp_gt_100_tbl)
#> [1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
#> [4] "tbl_lazy"               "tbl"

### Write new table
dbWriteTable(conn, "hp_gt_100", hp_gt_100_tbl)
#> Error in (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method for function 'dbWriteTable' for signature '"BigQueryConnection", "character", "tbl_BigQueryConnection"'

dbExecute(conn, "DROP TABLE mtcars")
#> [1] 0
dbExecute(conn, "DROP TABLE hp_gt_100")
#> Error: Job 'elite-magpie-257717.job_O8e7BtdfAnAb_8Vdtwybibgd7DpA.US' failed
#> x Not found: Table elite-magpie-257717:test_dataset.hp_gt_100 [notFound]

由reprex 包（v0.3.0）于 2020 年 11 月 11 日创建

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2 回答 2

2

我接受 Simon SA 的回答。但是，我确实设法使用bigrquery函数找到了更直接的方法bq_project_query。

library(DBI)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(bigrquery)

bq_deauth()
bq_auth(email="ariel.balter@gmail.com")


############  CREATE BQ TABLE TO ACCESS  #################

dataset = bq_dataset("elite-magpie-257717", "test_dataset")

if (bq_dataset_exists(dataset))
{
  bq_dataset_delete(dataset, delete_contents = T)
}
bq_dataset_create(dataset)
#> <bq_dataset> elite-magpie-257717.test_dataset

conn = dbConnect(
  bigrquery::bigquery(),
  project = "elite-magpie-257717",
  dataset = "test_dataset",
  KeyFilePath = "google_service_key.json",
  OAuthMechanism = 0
)

dbWriteTable(conn, "mtcars", mtcars, overwrite=T)

dbListTables(conn)
#> [1] "mtcars"

#######################################################


### Access BQ table
mtcars_tbl = tbl(conn, "test_dataset.mtcars")
class(mtcars_tbl)
#> [1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
#> [4] "tbl_lazy"               "tbl"

### Create new virtual table
hp_gt00_tbl = mtcars_tbl %>% filter(hp>100)
class(hp_gt00_tbl)
#> [1] "tbl_BigQueryConnection" "tbl_dbi"                "tbl_sql"               
#> [4] "tbl_lazy"               "tbl"

hp_gt00_tbl %>% dbplyr::sql_render()
#> <SQL> SELECT *
#> FROM `test_dataset.mtcars`
#> WHERE (`hp` > 100.0)

bq_project_query(
  x = dataset$project,
  query = hp_gt00_tbl %>% dbplyr::sql_render(),
  destination = bq_table(dataset, "hp_gt_00")
)
#> <bq_table> elite-magpie-257717.test_dataset.hp_gt_00

bq_dataset_tables(dataset)
#> [[1]]
#> <bq_table> elite-magpie-257717.test_dataset.hp_gt_00
#> 
#> [[2]]
#> <bq_table> elite-magpie-257717.test_dataset.mtcars

bq_dataset_delete(dataset, delete_contents = T)

由reprex 包（v0.3.0）于 2020 年 11 月 15 日创建

于 2020-11-13T07:12:53.780 回答
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我不认为你可以dbWriteTable用你目前的方法做到这一点。dbWriteTable“将 [本地] 数据框写入、覆盖或附加到数据库表中”（来源）。

因此，一种选择是将这些数据收集到 R 中，然后他们使用dbWriteTable. 但这很可能是低效的。

我推荐的方法是创建一个 bigquery INSERT INTO 语句并将其传递给dbExecute. 类似于以下内容：

sql_query <- glue::glue("INSERT INTO {db}.{schema}.{tbl_name}\n",
                         dbplyr::sql_render(input_tbl))

result <- dbExecute(db_connection, as.character(sql_query))

sql_render将获取当前虚拟表的定义并返回查询文本。dbExecute将此命令传递给要执行的 bigquery 服务器。

请注意，我INSERT INTO对 bigquery 的语法不够熟悉，无法确保上述语法sql_query正确，但我知道一般方法有效，因为我在 SQL Server 中广泛使用 dbplyr 和 DBI。

于 2020-11-11T20:05:57.780 回答