将 JSON 文件加载到 BigQuery 表时如何管理/处理架构更改

我的输入文件如下所示：

{"Id": 1, "Address": {"Street":"MG Road","City":"Pune"}}
{"Id": 2, "Address": {"City":"Mumbai"}}
{"Id": 3, "Address": {"Street":"XYZ Road"}}
{"Id": 4}
{"Id": 5, "PhoneNumber": 12345678, "Address": {"Street":"ABCD Road", "City":"Bangalore"}}

在我的数据流管道中，如何动态确定每行中存在哪些字段以遵守 BigQuery 表架构。 例如，在第 2 行中，Street不见了。我想要列的条目Address.Street在 BigQuery 中"N/A" or null并且不希望管道因架构更改或丢失数据而失败。

在使用 Python 写入 BigQuery 之前，如何在数据流作业中处理此逻辑？

我建议将数据写入只有一个字段的临时表line类型的string

将数据导入 BigQuery 临时表后 - 现在您可以应用架构逻辑并将临时表中的数据查询到最终表

以下示例适用于 BigQuery 标准 SQL，说明如何对一个字段中包含整行的表应用架构逻辑

#standardSQL
WITH t AS (
  SELECT '{"Id": 1, "Address": {"Street":"MG Road","City":"Pune"}}' line UNION ALL
  SELECT '{"Id": 2, "Address": {"City":"Mumbai"}}' UNION ALL
  SELECT '{"Id": 3, "Address": {"Street":"XYZ Road"}}' UNION ALL
  SELECT '{"Id": 4}  ' UNION ALL
  SELECT '{"Id": 5, "PhoneNumber": 12345678, "Address": {"Street":"ABCD Road", "City":"Bangalore"}}' 
)
SELECT
  JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$.Id') id,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$.PhoneNumber') PhoneNumber,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$[Address].Street') Street,
  JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$[Address].City') City 
FROM t  

结果如下

Row id  PhoneNumber Street      City     
1   1   null        MG Road     Pune     
2   2   null        null        Mumbai   
3   3   null        XYZ Road    null     
4   4   null        null        null     
5   5   12345678    ABCD Road   Bangalore