Charger des données Avro depuis Cloud Storage

Console

1. Dans la console Google Cloud, ouvrez la page "BigQuery".

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau Explorateur, développez votre projet et sélectionnez un ensemble de données.

3. Développez l'option more_vert Actions puis cliquez sur Ouvrir.

4. Dans le panneau de détails, cliquez sur Créer une tableadd_box.

5. Dans la section Source de la page Créer une table :

   • Pour le champ Créer une table à partir de, sélectionnez Google Cloud Storage.

   • Dans le champ de la source, recherchez ou saisissez l'URI Cloud Storage. Sachez que vous ne pouvez pas inclure plusieurs URI dans la console Google Cloud. En revanche, les caractères génériques sont acceptés. Le bucket Cloud Storage doit se trouver au même emplacement que l'ensemble de données contenant la table que vous créez.

     

   • Pour le paramètre Format de fichier, sélectionnez Avro.

6. Dans la section Destination de la page Create Table (Créer une table) :

   • Sous Dataset name (Nom de l'ensemble de données), sélectionnez l'ensemble de données approprié.
   • Vérifiez que Table type (Type de table) est défini sur Native table (Table native).
   • Dans le champ Nom de la table, saisissez le nom de la table que vous créez dans BigQuery.

7. Aucune action n'est nécessaire dans la section Schema (Schéma). Le schéma est auto-décrit dans les fichiers Avro.

8. (Facultatif) Pour partitionner la table, choisissez vos options dans le champ Paramètres de partitionnement et de clustering. Pour en savoir plus, consultez la page Créer des tables partitionnées.

9. (Facultatif) Pour le champ Filtre de partitionnement, cochez la case Demander un filtre de partitionnement pour obliger les utilisateurs à inclure une clause WHERE spécifiant les partitions à interroger. Ce type de filtre peut contribuer à réduire les coûts et à améliorer les performances. Pour en savoir plus, consultez la section Interroger des tables partitionnées. Cette option n'est pas disponible si Aucun partitionnement est sélectionné.

10. (Facultatif) Pour mettre une table en cluster, saisissez entre un et quatre noms de champs dans la zone Ordre de clustering.

11. (Facultatif) Cliquez sur Options avancées.

    • Pour le champ Préférence d'écriture, laissez l'option Écrire si la table est vide sélectionnée. Cette option crée une table et y charge vos données.
    • Pour le champ Valeurs inconnues, conservez l'option Ignorer les valeurs inconnues non cochée. Cette option ne s'applique qu'aux fichiers CSV et JSON.
    • Pour le champ Chiffrement, cliquez sur Clé gérée par le client afin d'utiliser une clé Cloud Key Management Service. Si vous conservez le paramètre Clé gérée par Google, BigQuery chiffre les données au repos.

12. Cliquez sur Créer une table.

SQL

Utilisez l'instruction LDD LOAD DATA : L'exemple suivant charge un fichier Avro dans une nouvelle table mytable :

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

   LOAD DATA OVERWRITE mydataset.mytable
   FROM FILES (
     format = 'avro',
     uris = ['gs://bucket/path/file.avro']);

3. Cliquez sur play_circle Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

bq

Exécutez la commande bq load, définissez AVRO à l'aide de l'option --source_format et spécifiez un URI Cloud Storage. Vous pouvez inclure un seul URI, une liste d'URI séparés par des virgules ou un URI contenant un caractère générique.

(Facultatif) Spécifiez l'option --location et définissez la valeur correspondant à votre emplacement.

Les autres indicateurs facultatifs sont les suivants :

• --time_partitioning_type : active le partitionnement temporel sur une table et définit le type de partition. Les valeurs possibles sont HOUR, DAY, MONTH et YEAR. Cette option est facultative lorsque vous créez une table partitionnée sur une colonne DATE, DATETIME ou TIMESTAMP. Le type de partition par défaut pour le partitionnement temporel est DAY. Vous ne pouvez pas modifier la spécification de partitionnement sur une table existante.
• --time_partitioning_expiration : entier qui spécifie (en secondes) le délai au terme duquel une partition temporelle doit être supprimée. Le délai d'expiration correspond à la date UTC de la partition plus la valeur entière.
• --time_partitioning_field : colonne DATE ou TIMESTAMP utilisée pour créer une table partitionnée. Si le partitionnement par date est activé sans cette valeur, une table partitionnée par date d'ingestion est créée.
• --require_partition_filter : si cette option est activée, elle oblige les utilisateurs à inclure une clause WHERE spécifiant les partitions à interroger. L'utilisation d'un filtre de partitionnement peut contribuer à réduire les coûts et à améliorer les performances. Pour en savoir plus, consultez la section Interroger des tables partitionnées.
• --clustering_fields : liste pouvant contenir jusqu'à quatre noms de colonne séparés par une virgule, et utilisée pour créer une table en cluster.

• --destination_kms_key : clé Cloud KMS pour le chiffrement des données de la table.

  Pour en savoir plus sur les tables partitionnées, consultez :

  • Créer des tables partitionnées

  Pour en savoir plus sur les tables en cluster, consultez :

  • Créer et utiliser des tables en cluster

  Pour en savoir plus sur le chiffrement d'une table, consultez :

  • Protéger des données avec des clés Cloud KMS

Pour charger des données Avro dans BigQuery, saisissez la commande suivante :

bq --location=location load \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source

Remplacez l'élément suivant :

• location correspond à votre emplacement. L'option --location est facultative. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de l'option sur asia-northeast1. Vous pouvez définir une valeur par défaut correspondant à l'emplacement à l'aide du fichier bigqueryrc.
• format est AVRO.
• dataset est un ensemble de données existant.
• table est le nom de la table dans laquelle vous chargez des données.
• path_to_source est un URI Cloud Storage complet ou une liste d'URI séparés par une virgule. Les caractères génériques sont également acceptés.

Exemples :

La commande suivante permet de charger les données de gs://mybucket/mydata.avro dans la table mytable de mydataset.

    bq load \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.avro

La commande suivante permet de charger les données de gs://mybucket/mydata.avro dans la table partitionnée par date d'ingestion mytable de mydataset.

    bq load \
    --source_format=AVRO \
    --time_partitioning_type=DAY \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.avro

La commande suivante permet de charger les données de gs://mybucket/mydata.avro dans une nouvelle table partitionnée de mydataset nommée mytable. La table est partitionnée en fonction de la colonne mytimestamp.

    bq load \
    --source_format=AVRO \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.avro

La commande ci-dessous permet de charger les données de plusieurs fichiers de gs://mybucket/ dans une table nommée mytable dans l'ensemble de données mydataset. L'URI Cloud Storage utilise un caractère générique.

    bq load \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata*.avro

La commande ci-dessous permet de charger les données de plusieurs fichiers de gs://mybucket/ dans une table nommée mytable dans l'ensemble de données mydataset. La commande inclut une liste d'URI Cloud Storage séparés par une virgule.

    bq load \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    "gs://mybucket/00/*.avro","gs://mybucket/01/*.avro"

API

1. Créez une tâche de chargement (load) qui pointe vers les données sources dans Cloud Storage.

2. (Facultatif) Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de tâche.

3. La propriété source URIs doit être complète et respecter le format gs://bucket/object. Chaque URI peut contenir un caractère générique (*).

4. Spécifiez le format des données Avro en définissant la propriété sourceFormat sur AVRO.

5. Pour vérifier l'état de la tâche, appelez jobs.get(job_id*), où job_id correspond à l'ID de tâche renvoyé par la requête initiale.

   • Si la réponse est status.state = DONE, la tâche a bien été exécutée.
   • Si la propriété status.errorResult est présente, la requête a échoué. Cet objet inclura des informations décrivant le problème rencontré. Lorsqu'une requête échoue, aucune table n'est créée et aucune donnée n'est ajoutée.
   • Si la propriété status.errorResult est absente, la tâche a bien été exécutée. Toutefois, des erreurs non fatales, telles que des problèmes d'importation de lignes, ont pu se produire. Ces erreurs sont répertoriées dans la propriété status.errors de l'objet de tâche renvoyé.

Remarques relatives à l'API :

• Les tâches de chargement sont atomiques et cohérentes. En cas d'échec d'une tâche de chargement, aucune donnée n'est disponible. Si une tâche aboutit, toutes les données sont disponibles.

• Nous vous recommandons de générer un ID unique et de le transmettre en tant que jobReference.jobId lorsque vous appelez jobs.insert pour créer un job de chargement. Cette approche offre une protection plus robuste contre les pannes réseau, car le client peut lancer une requête ou effectuer de nouvelles tentatives en utilisant l'ID de job connu.

• L'appel de jobs.insert sur un ID de tâche donné est idempotent. En d'autres termes, vous pouvez effectuer autant de tentatives que vous le souhaitez avec le même ID de tâche. L'une de ces opérations tout au plus aboutira.

Go

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// importAvro demonstrates loading Apache Avro data from Cloud Storage into a table.
func importAvro(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.Avro
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to load Avro data from Cloud Storage into a new BigQuery table
public class LoadAvroFromGCS {

  public static void runLoadAvroFromGCS() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro";
    loadAvroFromGCS(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadAvroFromGCS(String datasetName, String tableName, String sourceUri) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.of(tableId, sourceUri, FormatOptions.avro());

      // Load data from a GCS Avro file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Avro from GCS successfully loaded in a table");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

// Import the Google Cloud client libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the Avro file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.avro';

async function loadTableGCSAvro() {
  // Imports a GCS file into a table with Avro source format.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'us_states';

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const jobConfigurationLoad = {
    load: {sourceFormat: 'AVRO'},
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), jobConfigurationLoad);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

Python

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name

job_config = bigquery.LoadJobConfig(source_format=bigquery.SourceFormat.AVRO)
uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro"

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))

Console

1. Dans la console Google Cloud, ouvrez la page "BigQuery".

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau Explorateur, développez votre projet et sélectionnez un ensemble de données.

3. Développez l'option more_vert Actions puis cliquez sur Ouvrir.

4. Dans le panneau de détails, cliquez sur Créer une tableadd_box.

5. Dans la section Source de la page Créer une table :

   • Pour le champ Create table from (Créer une table à partir de), sélectionnez Cloud Storage.

   • Dans le champ de la source, recherchez ou saisissez l'URI Cloud Storage. Sachez que vous ne pouvez pas inclure plusieurs URI dans la console Google Cloud. En revanche, les caractères génériques sont acceptés. Le bucket Cloud Storage doit se trouver au même emplacement que l'ensemble de données contenant la table à laquelle vous ajoutez des données ou que vous écrasez.

     

   • Pour le paramètre Format de fichier, sélectionnez Avro.

6. Dans la section Destination de la page Create Table (Créer une table) :

   • Sous Dataset name (Nom de l'ensemble de données), sélectionnez l'ensemble de données approprié.

     

   • Dans le champ Nom de la table, saisissez le nom de la table à laquelle vous ajoutez des données ou que vous écrasez dans BigQuery.

   • Vérifiez que Type de table est défini sur Table native.

7. Aucune action n'est nécessaire dans la section Schema (Schéma). Le schéma est auto-décrit dans les fichiers Avro.

8. Sous Paramètres de partitionnement et de clustering, conservez les valeurs par défaut. Vous ne pouvez pas convertir une table en table partitionnée ou en cluster en y ajoutant ou en y écrasant des données. Par ailleurs, la console Google Cloud n'accepte ni l'ajout, ni l'écrasement de données dans une table partitionnée ou en cluster lors d'une tâche de chargement.

9. Cliquez sur Options avancées.

   • Sous Préférences d'écriture, choisissez Ajouter à la table ou Écraser la table.
   • Pour le champ Valeurs inconnues, conservez l'option Ignorer les valeurs inconnues non cochée. Cette option ne s'applique qu'aux fichiers CSV et JSON.
   • Pour le champ Chiffrement, cliquez sur Clé gérée par le client afin d'utiliser une clé Cloud Key Management Service. Si vous conservez le paramètre Clé gérée par Google, BigQuery chiffre les données au repos.

10. Cliquez sur Créer une table.

SQL

Utilisez l'instruction LDD LOAD DATA : L'exemple suivant ajoute un fichier Avro à la table mytable :

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans l'éditeur de requête, saisissez l'instruction suivante :

   LOAD DATA INTO mydataset.mytable
   FROM FILES (
     format = 'avro',
     uris = ['gs://bucket/path/file.avro']);

3. Cliquez sur play_circle Exécuter.

Pour en savoir plus sur l'exécution des requêtes, consultez Exécuter une requête interactive.

bq

Saisissez la commande bq load avec l'option --replace pour écraser la table. Utilisez l'option --noreplace pour ajouter des données à la table. Si aucun paramètre n'est spécifié, les données sont ajoutées par défaut. Fournissez l'option --source_format et définissez-la sur AVRO. Étant donné que les schémas Avro sont automatiquement récupérés à partir des données sources auto-descriptives, il n'est pas nécessaire de fournir une définition de schéma.

(Facultatif) Spécifiez l'option --location et définissez la valeur correspondant à votre emplacement.

Les autres indicateurs facultatifs sont les suivants :

• --destination_kms_key : clé Cloud KMS pour le chiffrement des données de la table.

bq --location=location load \
--[no]replace \
--source_format=format \
dataset.table \
path_to_source

Remplacez l'élément suivant :

• location correspond à votre emplacement. L'option --location est facultative. Vous pouvez spécifier une valeur par défaut pour l'emplacement à l'aide du fichier .bigqueryrc.
• format est AVRO.
• dataset est un ensemble de données existant.
• table est le nom de la table dans laquelle vous chargez des données.
• path_to_source est un URI Cloud Storage complet ou une liste d'URI séparés par une virgule. Les caractères génériques sont également acceptés.

Exemples :

La commande suivante permet de charger des données depuis gs://mybucket/mydata.avro en écrasant une table nommée mytable dans l'ensemble de données mydataset.

    bq load \
    --replace \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.avro

La commande suivante permet de charger les données de gs://mybucket/mydata.avro et d'ajouter des données à la table mytable de mydataset.

    bq load \
    --noreplace \
    --source_format=AVRO \
    mydataset.mytable \
    gs://mybucket/mydata.avro

Pour en savoir plus sur l'ajout et l'écrasement de données dans des tables partitionnées à l'aide de l'outil de ligne de commande bq, consultez la section Ajouter ou écraser des données dans une table partitionnée.

API

1. Créez une tâche de chargement (load) qui pointe vers les données sources dans Cloud Storage.

2. (Facultatif) Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de tâche.

3. La propriété source URIs doit être complète et respecter le format gs://bucket/object. Vous pouvez inclure plusieurs URI sous la forme d'une liste d'éléments séparés par une virgule. Sachez que les caractères génériques sont également acceptés.

4. Spécifiez le format de données en définissant la propriété configuration.load.sourceFormat sur AVRO.

5. Spécifiez la préférence d'écriture en définissant la propriété configuration.load.writeDisposition sur WRITE_TRUNCATE ou WRITE_APPEND.

Go

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// importAvroTruncate demonstrates loading Apache Avro data from Cloud Storage into a table
// and overwriting/truncating existing data in the table.
func importAvroTruncate(projectID, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	// tableID := "mytable"
	ctx := context.Background()
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro")
	gcsRef.SourceFormat = bigquery.Avro
	loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
	// Default for import jobs is to append data to a table.  WriteTruncate
	// specifies that existing data should instead be replaced/overwritten.
	loader.WriteDisposition = bigquery.WriteTruncate

	job, err := loader.Run(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	status, err := job.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	if status.Err() != nil {
		return fmt.Errorf("job completed with error: %v", status.Err())
	}
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.FormatOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.LoadJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableId;

// Sample to overwrite the BigQuery table data by loading a AVRO file from GCS
public class LoadAvroFromGCSTruncate {

  public static void runLoadAvroFromGCSTruncate() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String tableName = "MY_TABLE_NAME";
    String sourceUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro";
    loadAvroFromGCSTruncate(datasetName, tableName, sourceUri);
  }

  public static void loadAvroFromGCSTruncate(
      String datasetName, String tableName, String sourceUri) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      TableId tableId = TableId.of(datasetName, tableName);
      LoadJobConfiguration loadConfig =
          LoadJobConfiguration.newBuilder(tableId, sourceUri)
              .setFormatOptions(FormatOptions.avro())
              // Set the write disposition to overwrite existing table data
              .setWriteDisposition(JobInfo.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
              .build();

      // Load data from a GCS Avro file into the table
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(loadConfig));
      // Blocks until this load table job completes its execution, either failing or succeeding.
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Table is successfully overwritten by AVRO file loaded from GCS");
      } else {
        System.out.println(
            "BigQuery was unable to load into the table due to an error:"
                + job.getStatus().getError());
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Column not added during load append \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

// Import the Google Cloud client libraries
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

// Instantiate clients
const bigquery = new BigQuery();
const storage = new Storage();

/**
 * This sample loads the Avro file at
 * https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro
 *
 * TODO(developer): Replace the following lines with the path to your file.
 */
const bucketName = 'cloud-samples-data';
const filename = 'bigquery/us-states/us-states.avro';

async function loadTableGCSAvroTruncate() {
  /**
   * Imports a GCS file into a table and overwrites
   * table data if table already exists.
   */

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = 'my_dataset';
  // const tableId = 'us_states';

  // Configure the load job. For full list of options, see:
  // https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#JobConfigurationLoad
  const jobConfigurationLoad = {
    load: {
      sourceFormat: 'AVRO',
      writeDisposition: 'WRITE_TRUNCATE',
    },
  };

  // Load data from a Google Cloud Storage file into the table
  const [job] = await bigquery
    .dataset(datasetId)
    .table(tableId)
    .load(storage.bucket(bucketName).file(filename), jobConfigurationLoad);

  // load() waits for the job to finish
  console.log(`Job ${job.id} completed.`);

  // Check the job's status for errors
  const errors = job.status.errors;
  if (errors && errors.length > 0) {
    throw errors;
  }
}

Python

import io

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the ID of the table to create.
# table_id = "your-project.your_dataset.your_table_name

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("post_abbr", "STRING"),
    ],
)

body = io.BytesIO(b"Washington,WA")
client.load_table_from_file(body, table_id, job_config=job_config).result()
previous_rows = client.get_table(table_id).num_rows
assert previous_rows > 0

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE,
    source_format=bigquery.SourceFormat.AVRO,
)

uri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.avro"
load_job = client.load_table_from_uri(
    uri, table_id, job_config=job_config
)  # Make an API request.

load_job.result()  # Waits for the job to complete.

destination_table = client.get_table(table_id)
print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))