Storage Write API를 사용한 데이터 스트리밍

이 문서에서는 BigQuery Storage Write API를 사용하여 BigQuery로 데이터를 스트리밍하는 방법을 설명합니다.

스트리밍 시나리오에서는 데이터가 연속적으로 도착하므로 지연 시간을 최소화하면서 읽기에 사용할 수 있습니다. 스트리밍 워크로드에 BigQuery Storage Write API를 사용할 때는 필요한 사항을 고려하세요.

  • 애플리케이션에 1회 이상 실행되는 시맨틱스만 필요한 경우 기본 스트림을 사용합니다.
  • 1회만 실행되는 시맨틱스가 필요한 경우 커밋 유형으로 스트림을 한 개 이상 만들고 스트림 오프셋을 사용하여 정확히 1회 쓰기를 보장합니다.

커밋 유형에서는 서버가 쓰기 요청을 확인하는 즉시 스트림에 작성된 데이터를 쿼리에 사용할 수 있습니다. 기본 스트림도 커밋 유형을 사용하지만 정확히 1회 보장을 제공하지 않습니다.

1회 이상 실행되는 시맨틱스에 기본 스트림 사용

애플리케이션이 대상 테이블에 중복된 레코드가 나타날 가능성을 허용하는 경우 스트리밍 시나리오에 기본 스트림을 사용하는 것이 좋습니다.

다음 코드는 기본 스트림에 데이터를 쓰는 방법을 보여줍니다.

자바

BigQuery용 클라이언트 라이브러리 설치 및 사용 방법은 BigQuery 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

import com.google.api.core.ApiFuture;
import com.google.api.core.ApiFutureCallback;
import com.google.api.core.ApiFutures;
import com.google.api.gax.core.FixedExecutorProvider;
import com.google.api.gax.retrying.RetrySettings;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.AppendRowsRequest;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.AppendRowsResponse;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.BigQueryWriteClient;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.BigQueryWriteSettings;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions.AppendSerializationError;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions.MaximumRequestCallbackWaitTimeExceededException;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions.StorageException;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions.StreamWriterClosedException;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.JsonStreamWriter;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.TableName;
import com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors;
import com.google.protobuf.ByteString;
import com.google.protobuf.Descriptors.DescriptorValidationException;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Phaser;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import javax.annotation.concurrent.GuardedBy;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.threeten.bp.Duration;

public class WriteToDefaultStream {

  public static void runWriteToDefaultStream()
      throws DescriptorValidationException, InterruptedException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    writeToDefaultStream(projectId, datasetName, tableName);
  }

  private static ByteString buildByteString() {
    byte[] bytes = new byte[] {1, 2, 3, 4, 5};
    return ByteString.copyFrom(bytes);
  }

  // Create a JSON object that is compatible with the table schema.
  private static JSONObject buildRecord(int i, int j) {
    JSONObject record = new JSONObject();
    StringBuilder sbSuffix = new StringBuilder();
    for (int k = 0; k < j; k++) {
      sbSuffix.append(k);
    }
    record.put("test_string", String.format("record %03d-%03d %s", i, j, sbSuffix.toString()));
    ByteString byteString = buildByteString();
    record.put("test_bytes", byteString);
    record.put(
        "test_geo",
        "POLYGON((-124.49 47.35,-124.49 40.73,-116.49 40.73,-116.49 47.35,-124.49 47.35))");
    return record;
  }

  public static void writeToDefaultStream(String projectId, String datasetName, String tableName)
      throws DescriptorValidationException, InterruptedException, IOException {
    TableName parentTable = TableName.of(projectId, datasetName, tableName);

    DataWriter writer = new DataWriter();
    // One time initialization for the worker.
    writer.initialize(parentTable);

    // Write two batches of fake data to the stream, each with 10 JSON records.  Data may be
    // batched up to the maximum request size:
    // https://cloud.google.com/bigquery/quotas#write-api-limits
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
      JSONArray jsonArr = new JSONArray();
      for (int j = 0; j < 10; j++) {
        JSONObject record = buildRecord(i, j);
        jsonArr.put(record);
      }

      writer.append(new AppendContext(jsonArr));
    }

    // Final cleanup for the stream during worker teardown.
    writer.cleanup();
    verifyExpectedRowCount(parentTable, 12);
    System.out.println("Appended records successfully.");
  }

  private static void verifyExpectedRowCount(TableName parentTable, int expectedRowCount)
      throws InterruptedException {
    String queryRowCount =
        "SELECT COUNT(*) FROM `"
            + parentTable.getProject()
            + "."
            + parentTable.getDataset()
            + "."
            + parentTable.getTable()
            + "`";
    QueryJobConfiguration queryConfig = QueryJobConfiguration.newBuilder(queryRowCount).build();
    BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
    TableResult results = bigquery.query(queryConfig);
    int countRowsActual =
        Integer.parseInt(results.getValues().iterator().next().get("f0_").getStringValue());
    if (countRowsActual != expectedRowCount) {
      throw new RuntimeException(
          "Unexpected row count. Expected: " + expectedRowCount + ". Actual: " + countRowsActual);
    }
  }

  private static class AppendContext {

    JSONArray data;

    AppendContext(JSONArray data) {
      this.data = data;
    }
  }

  private static class DataWriter {

    private static final int MAX_RECREATE_COUNT = 3;

    private BigQueryWriteClient client;

    // Track the number of in-flight requests to wait for all responses before shutting down.
    private final Phaser inflightRequestCount = new Phaser(1);
    private final Object lock = new Object();
    private JsonStreamWriter streamWriter;

    @GuardedBy("lock")
    private RuntimeException error = null;

    private AtomicInteger recreateCount = new AtomicInteger(0);

    private JsonStreamWriter createStreamWriter(String tableName)
        throws DescriptorValidationException, IOException, InterruptedException {
      // Configure in-stream automatic retry settings.
      // Error codes that are immediately retried:
      // * ABORTED, UNAVAILABLE, CANCELLED, INTERNAL, DEADLINE_EXCEEDED
      // Error codes that are retried with exponential backoff:
      // * RESOURCE_EXHAUSTED
      RetrySettings retrySettings =
          RetrySettings.newBuilder()
              .setInitialRetryDelay(Duration.ofMillis(500))
              .setRetryDelayMultiplier(1.1)
              .setMaxAttempts(5)
              .setMaxRetryDelay(Duration.ofMinutes(1))
              .build();

      // Use the JSON stream writer to send records in JSON format. Specify the table name to write
      // to the default stream.
      // For more information about JsonStreamWriter, see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-bigquerystorage/latest/com/google/cloud/bigquery/storage/v1/JsonStreamWriter.html
      return JsonStreamWriter.newBuilder(tableName, client)
          .setExecutorProvider(FixedExecutorProvider.create(Executors.newScheduledThreadPool(100)))
          .setChannelProvider(
              BigQueryWriteSettings.defaultGrpcTransportProviderBuilder()
                  .setKeepAliveTime(org.threeten.bp.Duration.ofMinutes(1))
                  .setKeepAliveTimeout(org.threeten.bp.Duration.ofMinutes(1))
                  .setKeepAliveWithoutCalls(true)
                  .setChannelsPerCpu(2)
                  .build())
          .setEnableConnectionPool(true)
          // If value is missing in json and there is a default value configured on bigquery
          // column, apply the default value to the missing value field.
          .setDefaultMissingValueInterpretation(
              AppendRowsRequest.MissingValueInterpretation.DEFAULT_VALUE)
          .setRetrySettings(retrySettings)
          .build();
    }

    public void initialize(TableName parentTable)
        throws DescriptorValidationException, IOException, InterruptedException {
      // Initialize client without settings, internally within stream writer a new client will be
      // created with full settings.
      client = BigQueryWriteClient.create();

      streamWriter = createStreamWriter(parentTable.toString());
    }

    public void append(AppendContext appendContext)
        throws DescriptorValidationException, IOException, InterruptedException {
      synchronized (this.lock) {
        if (!streamWriter.isUserClosed()
            && streamWriter.isClosed()
            && recreateCount.getAndIncrement() < MAX_RECREATE_COUNT) {
          streamWriter = createStreamWriter(streamWriter.getStreamName());
          this.error = null;
        }
        // If earlier appends have failed, we need to reset before continuing.
        if (this.error != null) {
          throw this.error;
        }
      }
      // Append asynchronously for increased throughput.
      ApiFuture<AppendRowsResponse> future = streamWriter.append(appendContext.data);
      ApiFutures.addCallback(
          future, new AppendCompleteCallback(this, appendContext), MoreExecutors.directExecutor());

      // Increase the count of in-flight requests.
      inflightRequestCount.register();
    }

    public void cleanup() {
      // Wait for all in-flight requests to complete.
      inflightRequestCount.arriveAndAwaitAdvance();

      client.close();
      // Close the connection to the server.
      streamWriter.close();

      // Verify that no error occurred in the stream.
      synchronized (this.lock) {
        if (this.error != null) {
          throw this.error;
        }
      }
    }

    static class AppendCompleteCallback implements ApiFutureCallback<AppendRowsResponse> {

      private final DataWriter parent;
      private final AppendContext appendContext;

      public AppendCompleteCallback(DataWriter parent, AppendContext appendContext) {
        this.parent = parent;
        this.appendContext = appendContext;
      }

      public void onSuccess(AppendRowsResponse response) {
        System.out.format("Append success\n");
        this.parent.recreateCount.set(0);
        done();
      }

      public void onFailure(Throwable throwable) {
        if (throwable instanceof AppendSerializationError) {
          AppendSerializationError ase = (AppendSerializationError) throwable;
          Map<Integer, String> rowIndexToErrorMessage = ase.getRowIndexToErrorMessage();
          if (rowIndexToErrorMessage.size() > 0) {
            // Omit the faulty rows
            JSONArray dataNew = new JSONArray();
            for (int i = 0; i < appendContext.data.length(); i++) {
              if (!rowIndexToErrorMessage.containsKey(i)) {
                dataNew.put(appendContext.data.get(i));
              } else {
                // process faulty rows by placing them on a dead-letter-queue, for instance
              }
            }

            // Retry the remaining valid rows, but using a separate thread to
            // avoid potentially blocking while we are in a callback.
            if (dataNew.length() > 0) {
              try {
                this.parent.append(new AppendContext(dataNew));
              } catch (DescriptorValidationException e) {
                throw new RuntimeException(e);
              } catch (IOException e) {
                throw new RuntimeException(e);
              } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
              }
            }
            // Mark the existing attempt as done since we got a response for it
            done();
            return;
          }
        }

        boolean resendRequest = false;
        if (throwable instanceof MaximumRequestCallbackWaitTimeExceededException) {
          resendRequest = true;
        } else if (throwable instanceof StreamWriterClosedException) {
          if (!parent.streamWriter.isUserClosed()) {
            resendRequest = true;
          }
        }
        if (resendRequest) {
          // Retry this request.
          try {
            this.parent.append(new AppendContext(appendContext.data));
          } catch (DescriptorValidationException e) {
            throw new RuntimeException(e);
          } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
          } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
          }
          // Mark the existing attempt as done since we got a response for it
          done();
          return;
        }

        synchronized (this.parent.lock) {
          if (this.parent.error == null) {
            StorageException storageException = Exceptions.toStorageException(throwable);
            this.parent.error =
                (storageException != null) ? storageException : new RuntimeException(throwable);
          }
        }
        done();
      }

      private void done() {
        // Reduce the count of in-flight requests.
        this.parent.inflightRequestCount.arriveAndDeregister();
      }
    }
  }
}

Node.js

BigQuery용 클라이언트 라이브러리 설치 및 사용 방법은 BigQuery 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

const {adapt, managedwriter} = require('@google-cloud/bigquery-storage');
const {WriterClient, JSONWriter} = managedwriter;

async function appendJSONRowsDefaultStream() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // projectId = 'my_project';
  // datasetId = 'my_dataset';
  // tableId = 'my_table';

  const destinationTable = `projects/${projectId}/datasets/${datasetId}/tables/${tableId}`;
  const writeClient = new WriterClient({projectId});

  try {
    const writeStream = await writeClient.getWriteStream({
      streamId: `${destinationTable}/streams/_default`,
      view: 'FULL',
    });
    const protoDescriptor = adapt.convertStorageSchemaToProto2Descriptor(
      writeStream.tableSchema,
      'root'
    );

    const connection = await writeClient.createStreamConnection({
      streamId: managedwriter.DefaultStream,
      destinationTable,
    });
    const streamId = connection.getStreamId();

    const writer = new JSONWriter({
      streamId,
      connection,
      protoDescriptor,
    });

    let rows = [];
    const pendingWrites = [];

    // Row 1
    let row = {
      row_num: 1,
      customer_name: 'Octavia',
    };
    rows.push(row);

    // Row 2
    row = {
      row_num: 2,
      customer_name: 'Turing',
    };
    rows.push(row);

    // Send batch.
    let pw = writer.appendRows(rows);
    pendingWrites.push(pw);

    rows = [];

    // Row 3
    row = {
      row_num: 3,
      customer_name: 'Bell',
    };
    rows.push(row);

    // Send batch.
    pw = writer.appendRows(rows);
    pendingWrites.push(pw);

    const results = await Promise.all(
      pendingWrites.map(pw => pw.getResult())
    );
    console.log('Write results:', results);
  } catch (err) {
    console.log(err);
  } finally {
    writeClient.close();
  }
}

Python

이 예에서는 기본 스트림을 사용하여 필드가 두 개인 레코드를 삽입하는 방법을 보여줍니다.

from google.cloud import bigquery_storage_v1
from google.cloud.bigquery_storage_v1 import types
from google.cloud.bigquery_storage_v1 import writer
from google.protobuf import descriptor_pb2
import logging
import json

import sample_data_pb2

# The list of columns from the table's schema to search in the given data to write to BigQuery.
TABLE_COLUMNS_TO_CHECK = [
    "name",
    "age"
    ]

# Function to create a batch of row data to be serialized.
def create_row_data(data):
    row = sample_data_pb2.SampleData()
    for field in TABLE_COLUMNS_TO_CHECK:
      # Optional fields will be passed as null if not provided
      if field in data:
        setattr(row, field, data[field])
    return row.SerializeToString()

class BigQueryStorageWriteAppend(object):

    # The stream name is: projects/{project}/datasets/{dataset}/tables/{table}/_default
    def append_rows_proto2(
        project_id: str, dataset_id: str, table_id: str, data: dict
    ):

        write_client = bigquery_storage_v1.BigQueryWriteClient()
        parent = write_client.table_path(project_id, dataset_id, table_id)
        stream_name = f'{parent}/_default'
        write_stream = types.WriteStream()

        # Create a template with fields needed for the first request.
        request_template = types.AppendRowsRequest()

        # The request must contain the stream name.
        request_template.write_stream = stream_name

        # Generating the protocol buffer representation of the message descriptor.
        proto_schema = types.ProtoSchema()
        proto_descriptor = descriptor_pb2.DescriptorProto()
        sample_data_pb2.SampleData.DESCRIPTOR.CopyToProto(proto_descriptor)
        proto_schema.proto_descriptor = proto_descriptor
        proto_data = types.AppendRowsRequest.ProtoData()
        proto_data.writer_schema = proto_schema
        request_template.proto_rows = proto_data

        # Construct an AppendRowsStream to send an arbitrary number of requests to a stream.
        append_rows_stream = writer.AppendRowsStream(write_client, request_template)

        # Append proto2 serialized bytes to the serialized_rows repeated field using create_row_data.
        proto_rows = types.ProtoRows()
        for row in data:
            proto_rows.serialized_rows.append(create_row_data(row))

        # Appends data to the given stream.
        request = types.AppendRowsRequest()
        proto_data = types.AppendRowsRequest.ProtoData()
        proto_data.rows = proto_rows
        request.proto_rows = proto_data

        append_rows_stream.send(request)

        print(f"Rows to table: '{parent}' have been written.")

if __name__ == "__main__":

    ###### Uncomment the below block to provide additional logging capabilities ######
    #logging.basicConfig(
    #    level=logging.DEBUG,
    #    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
    #    handlers=[
    #        logging.StreamHandler()
    #    ]
    #)
    ###### Uncomment the above block to provide additional logging capabilities ######

    with open('entries.json', 'r') as json_file:
        data = json.load(json_file)
    # Change this to your specific BigQuery project, dataset, table details
    BigQueryStorageWriteAppend.append_rows_proto2("PROJECT_ID","DATASET_ID", "TABLE_ID ",data=data)

이 코드 예시는 컴파일된 프로토콜 모듈 sample_data_pb2.py에 따라 다릅니다. 컴파일된 모듈을 만들려면 protoc --python_out=. sample_data.proto 명령어를 실행합니다. 여기서 protoc은 프로토콜 버퍼 컴파일러입니다. sample_data.proto 파일은 Python 예시에 사용된 메시지 형식을 정의합니다. protoc 컴파일러를 설치하려면 Protocol Buffers - Google의 데이터 교환 형식의 안내를 따르세요.

다음은 sample_data.proto 파일의 콘텐츠입니다. 

message SampleData {
  required string name = 1;
  required int64 age = 2;
}

이 스크립트는 BigQuery 테이블에 삽입할 샘플 행 데이터가 포함된 entities.json 파일을 사용합니다.

{"name": "Jim", "age": 35}
{"name": "Jane", "age": 27}

멀티플렉싱 사용

기본 스트림에 대해서만 스트림 작성자 수준에서 다중화를 사용 설정합니다. Java에서 다중화를 사용 설정하려면 StreamWriter 또는 JsonStreamWriter 객체를 구성할 때 setEnableConnectionPool 메서드를 호출합니다.

// One possible way for constructing StreamWriter
StreamWriter.newBuilder(streamName)
              .setWriterSchema(protoSchema)
              .setEnableConnectionPool(true)
              .build();
// One possible way for constructing JsonStreamWriter
JsonStreamWriter.newBuilder(tableName, bigqueryClient)
              .setEnableConnectionPool(true)
              .build();

Go에서 다중화를 사용 설정하려면 연결 공유(다중화)를 참조하세요.

1회만 실행되는 시맨틱에 커밋 유형 사용

1회만 실행되는 쓰기 시맨틱스가 필요하면 커밋 유형으로 쓰기 스트림을 만듭니다. 커밋 유형에서는 클라이언트가 백엔드로부터 확인을 수신하는 즉시 쿼리에 레코드를 사용할 수 있습니다.

커밋 유형은 레코드 오프셋을 사용하여 스트림 내에서 정확히 한 번만 전달을 제공합니다. 애플리케이션은 레코드 오프셋을 사용하여 각 AppendRows 호출에서 다음 추가 오프셋을 지정합니다. 쓰기 작업은 오프셋 값이 다음 추가 오프셋과 일치할 때만 수행됩니다. 자세한 내용은 스트림 오프셋 관리를 통해 1회만 실행되는 시맨틱스 구현을 참조하세요.

오프셋을 제공하지 않으면 스트림의 현재 끝에 레코드가 추가됩니다. 이 경우 추가 요청으로 오류가 반환될 때 이를 다시 시도하면 레코드가 스트림에서 두 번 이상 표시되는 결과가 발생합니다.

커밋 유형을 사용하려면 다음 단계를 수행합니다.

자바

  1. CreateWriteStream을 호출하여 커밋 유형으로 스트림을 하나 이상 만듭니다.
  2. 각 스트림에 대해 루프에서 AppendRows를 호출하여 레코드 배치를 씁니다.
  3. 스트림마다 FinalizeWriteStream을 호출하여 스트림을 해제합니다. 이 메서드를 호출한 다음에는 스트림에 추가 행을 기록할 수 없습니다. 이 단계는 커밋 유형에서 선택사항이지만 활성 스트림의 한도를 초과하지 않도록 도와줍니다. 자세한 내용은 스트림 생성 속도 제한을 참조하세요.

Node.js

  1. createWriteStreamFullResponse을 호출하여 커밋 유형으로 스트림을 하나 이상 만듭니다.
  2. 각 스트림에 대해 루프에서 appendRows를 호출하여 레코드 배치를 씁니다.
  3. 스트림마다 finalize을 호출하여 스트림을 해제합니다. 이 메서드를 호출한 다음에는 스트림에 추가 행을 기록할 수 없습니다. 이 단계는 커밋 유형에서 선택사항이지만 활성 스트림의 한도를 초과하지 않도록 도와줍니다. 자세한 내용은 스트림 생성 속도 제한을 참조하세요.

스트리밍은 명시적으로 삭제할 수 없습니다. 스트림은 시스템 정의 TTL(수명)을 따릅니다.

  • 스트림에 트래픽이 없으면 커밋된 스트림의 TTL이 3일입니다.
  • 스트림에 트래픽이 없으면 기본적으로 버퍼링된 스트림의 TTL은 7일입니다.

다음은 커밋 유형을 사용하는 방법을 보여주는 코드입니다.

자바

BigQuery용 클라이언트 라이브러리 설치 및 사용 방법은 BigQuery 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 BigQuery Java API 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

import com.google.api.core.ApiFuture;
import com.google.api.core.ApiFutureCallback;
import com.google.api.core.ApiFutures;
import com.google.api.gax.retrying.RetrySettings;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.AppendRowsResponse;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.BigQueryWriteClient;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.CreateWriteStreamRequest;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.Exceptions.StorageException;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.FinalizeWriteStreamResponse;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.JsonStreamWriter;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.TableName;
import com.google.cloud.bigquery.storage.v1.WriteStream;
import com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors;
import com.google.protobuf.Descriptors.DescriptorValidationException;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Phaser;
import javax.annotation.concurrent.GuardedBy;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.threeten.bp.Duration;

public class WriteCommittedStream {

  public static void runWriteCommittedStream()
      throws DescriptorValidationException, InterruptedException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";

    writeCommittedStream(projectId, datasetName, tableName);
  }

  public static void writeCommittedStream(String projectId, String datasetName, String tableName)
      throws DescriptorValidationException, InterruptedException, IOException {
    BigQueryWriteClient client = BigQueryWriteClient.create();
    TableName parentTable = TableName.of(projectId, datasetName, tableName);

    DataWriter writer = new DataWriter();
    // One time initialization.
    writer.initialize(parentTable, client);

    try {
      // Write two batches of fake data to the stream, each with 10 JSON records.  Data may be
      // batched up to the maximum request size:
      // https://cloud.google.com/bigquery/quotas#write-api-limits
      long offset = 0;
      for (int i = 0; i < 2; i++) {
        // Create a JSON object that is compatible with the table schema.
        JSONArray jsonArr = new JSONArray();
        for (int j = 0; j < 10; j++) {
          JSONObject record = new JSONObject();
          record.put("col1", String.format("batch-record %03d-%03d", i, j));
          jsonArr.put(record);
        }
        writer.append(jsonArr, offset);
        offset += jsonArr.length();
      }
    } catch (ExecutionException e) {
      // If the wrapped exception is a StatusRuntimeException, check the state of the operation.
      // If the state is INTERNAL, CANCELLED, or ABORTED, you can retry. For more information, see:
      // https://grpc.github.io/grpc-java/javadoc/io/grpc/StatusRuntimeException.html
      System.out.println("Failed to append records. \n" + e);
    }

    // Final cleanup for the stream.
    writer.cleanup(client);
    System.out.println("Appended records successfully.");
  }

  // A simple wrapper object showing how the stateful stream writer should be used.
  private static class DataWriter {

    private JsonStreamWriter streamWriter;
    // Track the number of in-flight requests to wait for all responses before shutting down.
    private final Phaser inflightRequestCount = new Phaser(1);

    private final Object lock = new Object();

    @GuardedBy("lock")
    private RuntimeException error = null;

    void initialize(TableName parentTable, BigQueryWriteClient client)
        throws IOException, DescriptorValidationException, InterruptedException {
      // Initialize a write stream for the specified table.
      // For more information on WriteStream.Type, see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-bigquerystorage/latest/com/google/cloud/bigquery/storage/v1/WriteStream.Type.html
      WriteStream stream = WriteStream.newBuilder().setType(WriteStream.Type.COMMITTED).build();

      CreateWriteStreamRequest createWriteStreamRequest =
          CreateWriteStreamRequest.newBuilder()
              .setParent(parentTable.toString())
              .setWriteStream(stream)
              .build();
      WriteStream writeStream = client.createWriteStream(createWriteStreamRequest);

      // Configure in-stream automatic retry settings.
      // Error codes that are immediately retried:
      // * ABORTED, UNAVAILABLE, CANCELLED, INTERNAL, DEADLINE_EXCEEDED
      // Error codes that are retried with exponential backoff:
      // * RESOURCE_EXHAUSTED
      RetrySettings retrySettings =
          RetrySettings.newBuilder()
              .setInitialRetryDelay(Duration.ofMillis(500))
              .setRetryDelayMultiplier(1.1)
              .setMaxAttempts(5)
              .setMaxRetryDelay(Duration.ofMinutes(1))
              .build();

      // Use the JSON stream writer to send records in JSON format.
      // For more information about JsonStreamWriter, see:
      // https://googleapis.dev/java/google-cloud-bigquerystorage/latest/com/google/cloud/bigquery/storage/v1/JsonStreamWriter.html
      streamWriter =
          JsonStreamWriter.newBuilder(writeStream.getName(), writeStream.getTableSchema(), client)
              .setRetrySettings(retrySettings)
              .build();
    }

    public void append(JSONArray data, long offset)
        throws DescriptorValidationException, IOException, ExecutionException {
      synchronized (this.lock) {
        // If earlier appends have failed, we need to reset before continuing.
        if (this.error != null) {
          throw this.error;
        }
      }
      // Append asynchronously for increased throughput.
      ApiFuture<AppendRowsResponse> future = streamWriter.append(data, offset);
      ApiFutures.addCallback(
          future, new DataWriter.AppendCompleteCallback(this), MoreExecutors.directExecutor());
      // Increase the count of in-flight requests.
      inflightRequestCount.register();
    }

    public void cleanup(BigQueryWriteClient client) {
      // Wait for all in-flight requests to complete.
      inflightRequestCount.arriveAndAwaitAdvance();

      // Close the connection to the server.
      streamWriter.close();

      // Verify that no error occurred in the stream.
      synchronized (this.lock) {
        if (this.error != null) {
          throw this.error;
        }
      }

      // Finalize the stream.
      FinalizeWriteStreamResponse finalizeResponse =
          client.finalizeWriteStream(streamWriter.getStreamName());
      System.out.println("Rows written: " + finalizeResponse.getRowCount());
    }

    public String getStreamName() {
      return streamWriter.getStreamName();
    }

    static class AppendCompleteCallback implements ApiFutureCallback<AppendRowsResponse> {

      private final DataWriter parent;

      public AppendCompleteCallback(DataWriter parent) {
        this.parent = parent;
      }

      public void onSuccess(AppendRowsResponse response) {
        System.out.format("Append %d success\n", response.getAppendResult().getOffset().getValue());
        done();
      }

      public void onFailure(Throwable throwable) {
        synchronized (this.parent.lock) {
          if (this.parent.error == null) {
            StorageException storageException = Exceptions.toStorageException(throwable);
            this.parent.error =
                (storageException != null) ? storageException : new RuntimeException(throwable);
          }
        }
        System.out.format("Error: %s\n", throwable.toString());
        done();
      }

      private void done() {
        // Reduce the count of in-flight requests.
        this.parent.inflightRequestCount.arriveAndDeregister();
      }
    }
  }
}

Node.js

BigQuery용 클라이언트 라이브러리 설치 및 사용 방법은 BigQuery 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요. 

const {adapt, managedwriter} = require('@google-cloud/bigquery-storage');
const {WriterClient, JSONWriter} = managedwriter;

async function appendJSONRowsCommittedStream() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // projectId = 'my_project';
  // datasetId = 'my_dataset';
  // tableId = 'my_table';

  const destinationTable = `projects/${projectId}/datasets/${datasetId}/tables/${tableId}`;
  const streamType = managedwriter.CommittedStream;
  const writeClient = new WriterClient({projectId});

  try {
    const writeStream = await writeClient.createWriteStreamFullResponse({
      streamType,
      destinationTable,
    });
    const streamId = writeStream.name;
    console.log(`Stream created: ${streamId}`);

    const protoDescriptor = adapt.convertStorageSchemaToProto2Descriptor(
      writeStream.tableSchema,
      'root'
    );

    const connection = await writeClient.createStreamConnection({
      streamId,
    });

    const writer = new JSONWriter({
      streamId,
      connection,
      protoDescriptor,
    });

    let rows = [];
    const pendingWrites = [];

    // Row 1
    let row = {
      row_num: 1,
      customer_name: 'Octavia',
    };
    rows.push(row);

    // Row 2
    row = {
      row_num: 2,
      customer_name: 'Turing',
    };
    rows.push(row);

    // Send batch.
    let pw = writer.appendRows(rows);
    pendingWrites.push(pw);

    rows = [];

    // Row 3
    row = {
      row_num: 3,
      customer_name: 'Bell',
    };
    rows.push(row);

    // Send batch.
    pw = writer.appendRows(rows);
    pendingWrites.push(pw);

    const results = await Promise.all(
      pendingWrites.map(pw => pw.getResult())
    );
    console.log('Write results:', results);

    const {rowCount} = await connection.finalize();
    console.log(`Row count: ${rowCount}`);
  } catch (err) {
    console.log(err);
  } finally {
    writeClient.close();
  }
}