BigQuery Python: ప్రశ్నలు ప్రాక్సీ ద్వారా పనిచేస్తాయి, డౌన్‌లోడ్‌లు విఫలమవుతాయి
BigQuery Python ఫలితం డౌన్‌లోడ్ ప్రశ్న HTTP మార్గం నుండి స్వతంత్రంగా Storage API క్లయింట్‌ను సృష్టిస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి.
ఒక ప్రశ్న విజయవంతంగా పూర్తయినా దాని ఫలితాన్ని pandas లోకి డౌన్‌లోడ్ చేసేటప్పుడు విఫలం కావచ్చు. BigQuery Python లైబ్రరీ ఆ డౌన్‌లోడ్ కోసం ప్రత్యేక BigQuery Storage API క్లయింట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
RowIterator.to_dataframe ఇంటర్‌ఫేస్ create_bqstorage_client, దాని డిఫాల్ట్ విలువ true, మరియు bqstorage_client ఆర్గ్యుమెంట్‌ను డాక్యుమెంట్ చేస్తుంది. ఆ సెట్టింగ్‌లను అప్లికేషన్‌లో ఉన్న డిపెండెన్సీలతో పాటు చదవండి. సాధారణ ప్రశ్న మార్గంలో విజయం అనేది ఐచ్ఛిక డౌన్‌లోడ్ రవాణాకు అదే ప్రాక్సీ మద్దతు లేదా కాన్ఫిగరేషన్ ఉందని నిరూపించదు.
| దశ | ఏమి తనిఖీ చేయాలి |
|---|---|
| క్రెడెన్షియల్స్ పొందడం | క్రెడెన్షియల్ రవాణా మరియు గుర్తింపు endpoint |
| ప్రశ్న సమర్పించడం మరియు పోలింగ్ | BigQuery క్లయింట్ యొక్క అభ్యర్థన మార్గం |
| Storage API ద్వారా డౌన్‌లోడ్ | Storage API క్లయింట్ మరియు దాని రవాణా |
నియంత్రిత పోలిక కోసం, డాక్యుమెంట్ చేసిన create_bqstorage_client=False ఎంపిక ఆ అదనపు క్లయింట్ స్వయంచాలకంగా సృష్టించబడకుండా నివారిస్తుంది. ఏ మార్గం విఫలమవుతుందో గుర్తించడానికి ఇది సహాయపడవచ్చు. ఇది పనితీరు ప్రభావాలతో కూడిన రవాణా ఎంపిక, ప్రాక్సీ స్వయంగా మరమ్మతు చేయబడిందనడానికి సాక్ష్యం కాదు.
అప్లికేషన్ దాని స్వంత Storage API క్లయింట్‌ను అందిస్తే, ఆ క్లయింట్‌ను ఉద్దేశపూర్వకంగా కాన్ఫిగర్ చేయండి. మరొక క్లయింట్‌కు జోడించిన అనుకూల HTTP ఆబ్జెక్ట్ దానిని తిరిగి కాన్ఫిగర్ చేస్తుందని భావించవద్దు.
పాత ఉదాహరణలు పాతబడిన httplib2 అమలులను లేదా ప్రైవేట్ constructor హుక్‌లను చర్చిస్తాయి. ఇంటిగ్రేషన్‌ను ఇన్‌స్టాల్ చేసిన లైబ్రరీ తరంతో సరిపోల్చండి, మరియు వైఫల్య దశను నివేదికలో ఉంచండి. DataFrame మార్పిడి లోపం మరియు తిరస్కరించబడిన నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్ ఒకే మెథడ్ కాల్‌లో సంభవించినా వేర్వేరు ఫలితాలు.