BigQuery是一个强大的数据仓库和分析解决方案，它允许企业实时存储和查询大量数据，并能够处理大数据，还能提供可以为业务决策提供帮助的见解。
本文介绍在BigQuery中处理大型数据集的知识，告诉大家将大型数据集加载到BigQuery的最佳做法。
1.数据压缩：压缩数据可以显着减少将其加载到BigQuery所需的存储和网络带宽。Gzip是将数据加载到BigQuery中最常用的压缩格式。
2.数据分区：按日期或其他相关字段对数据进行分区可以提高查询性能并降低成本。
3.加载作业监控：密切关注加载作业的状态并对可能出现的任何问题进行故障排除。BigQuery网页界面提供有关加载作业状态、错误和进度的详细信息。
4.优化数据格式：为数据使用合适的文件格式，例如Avro、Parquet或ORC，这些格式更适合在BigQuery中存储大型数据集。
5.优化表模式：确保表模式针对执行查询进行了优化。这可以提高查询性能并降低成本。
6.使用云存储分段上传功能：要将大文件上传到云存储，请使用分段上传功能并行上传文件的多个部分。这可以显着加快上传过程。
7.使用数据管道工具：使用Apache NiFi、Apache Beam或Google Cloud Dataflow等数据管道工具自动将大型数据集加载到BigQuery中。
8.使用BigQuery streaming API：BigQuery streaming API允许将数据实时流式传输到BigQuery，这有助于加载大型数据集。
9.使用Bigquery导出功能：导出功能可用于将数据移出BigQuery；它将创建一个作业，将数据导出到可以访问或移动数据的GCS存储。
10.考虑使用数据湖架构：数据湖架构能够存储具有不同格式和结构的大型数据集，并对存储的数据进行数据处理和分析。Bigquery可以是用于存储和处理大型数据集的数据湖。
