Как увеличить время истечения сеанса в Google BigQuery Storage API для длительных запросов данных на Python

Вопрос или проблема

   # Создание сеанса чтения с уменьшенным количеством потоков, чтобы избежать перегрузки
        session = self.client.create_read_session(
            parent=parent,
            read_session=requested_session,
            timeout=86400,  # Установка времени ожидания на 24 часа
            max_stream_count=200
        )

Ответ или решение

Чтобы продлить время истечения сессии в Google BigQuery Storage API для длительного считывания данных с использованием Python, важно понять, как управляются сессии и их настройки. Ниже представлены необходимые шаги и рекомендации.

1. Понимание времени жизни сессии

Сессии в BigQuery Storage API имеют ограниченный срок действия, который по умолчанию составляет 6 часов. Даже если вы устанавливаете тайм-аут сессии на 24 часа при создании сессии, это не влияет на само время жизни сессии — оно фиксировано и ограничено.

2. Использование нескольких сессий

Поскольку время истечения сессии невозможно изменить, рекомендуется реализовать логику, позволяющую создавать новые сессии по мере истечения предыдущих. Это можно сделать, разделив вашу задачу на несколько меньших операций, чтобы каждая из них занимала меньше 6 часов.

3. Пример кода для управления сессиями

Вот пример, как можно реализовать автоматическое создание новой сессии при истечении времени старой сессии:

from google.cloud import bigquery_storage_v1
import time

def read_large_dataset(project_id, dataset_id, table_id):
    client = bigquery_storage_v1.BigQueryReadClient()
    parent = f"projects/{project_id}"

    # Настройка чтения
    table_reference = f"{project_id}.{dataset_id}.{table_id}"
    requested_session = bigquery_storage_v1.ReadSession(
        table=table_reference,
        read_options=bigquery_storage_v1.ReadOptions(selected_fields=["*"]),
    )

    read_rows = []
    session_expired = False

    while not session_expired:
        try:
            session = client.create_read_session(
                parent=parent,
                read_session=requested_session,
                timeout=86400,  # Устанавливаем тайм-аут на 24 часа
                max_stream_count=200
            )

            for stream in session.streams:
                reader = client.read_rows(stream.name)

                for response in reader.rows().pages:
                    for row in response:
                        read_rows.append(row)

                    # Проверка на время сессии
                    # Здесь добавьте логику для проверки времени и завершения, если необходимо

            print(f"Загружено {len(read_rows)} строк.")

        except Exception as e:
            if "session expired" in str(e):
                session_expired = True
                print("Сессия истекла. Создание новой сессии...")
                continue  # Возвращаемся к началу цикла, чтобы создать новую сессию

            raise e  # Поднимаем ошибку, если это не связано с истечением сессии

    return read_rows

# Вызов функции
data = read_large_dataset("your-project", "your_dataset", "your_table")

4. Рекомендации по обработке ошибок

• Логирование ошибок: Всегда логируйте ошибки, возникающие при истечении сессии. Это поможет вам отслеживать, как часто это происходит и где можно оптимизировать код.
• Параллельные сессии: Если ваша архитектура позволяет, рассмотрите возможность параллельного считывания данных, чтобы минимизировать общее время чтения.
• Настройка проекта: Убедитесь, что у вашего проекта имеются все необходимые разрешения для работы с BigQuery Storage API.

Заключение

Хотя увеличение времени жизни сессии напрямую невозможно, использование подмены сессий и оптимизация вашего процесса извлечения данных позволят вам эффективно работать с большими объемами данных в Google BigQuery. Настройте механизм создания новых сессий и управлять процессом чтения данных таким образом, чтобы избежать истечения времени жизни сессии.