Вопрос или проблема

    session = self.client.create_read_session(
        parent=parent,
        read_session=requested_session,
        timeout=86400,  # Установите таймаут на 24 часа
        max_stream_count=200
    )

Ответ или решение

Чтобы продлить время истечения сессии при работе с API хранения данных Google BigQuery в Python, необходимо учесть несколько ключевых моментов. Ваши текущие настройки создания сессии правильные, но, к сожалению, приложение BigQuery Storage API имеет свои ограничения по времени сессии.

Понимание ограничений сессии

Сессии чтения в BigQuery имеют фиксированное время жизни, которое не может быть напрямую увеличено с помощью парметров API, таких как timeout. Ваша текущая конфигурация позволяет установить таймаут запроса на создание сессии, который может быть до 24 часов, однако время жизни самой сессии не превышает 6 часов.

Таким образом, для решения вашей проблемы необходимо учесть следующие альтернативные подходы:

1. Регулярное обновление сессии

Если ваша задача по чтению данных длится более 6 часов, вам нужно будет имплементировать механизм продления сессии. Это можно сделать путем создания новой сессии и чтения данных из уже существующих потоков, что требует дополнительной логики обработки.

2. Чтение данных частями

Рассмотрите возможность чтения данных по частям, чтобы завершить операцию в рамках 6 часов. Вы можете разбить ваш запрос на несколько меньших запросов, которые можно обрабатывать независимо друг от друга. Вы можете использовать условия или пагинацию для выборки данных.

3. Использование параллельного чтения

Использование нескольких потоков для чтения данных может значительно повысить скорость извлечения данных и уменьшить общее время обработки. С помощью отдельного потока для каждой сессии можно минимизировать вероятность истечения времени сессии.

Пример кода для обработки сессий

Ниже приведен пример, демонстрирующий, как реализовать механизм продления сессии:

from google.cloud import bigquery_storage_v1
import time

def create_read_session(client, parent):
    requested_session = bigquery_storage_v1.types.ReadSession(
        table=parent,
        read_options=bigquery_storage_v1.types.ReadOptions(selected_fields=[]),
    )

    session = client.create_read_session(
        parent=parent,
        read_session=requested_session,
        max_stream_count=200
    )

    return session

def read_data(session):
    for stream in session.streams:
        reader = stream.read()
        for row in reader:
            # Обработка данных
            print(row)

def main():
    client = bigquery_storage_v1.BigQueryReadClient()
    parent = 'projects/your-project/locations/us/tables/your-table-id'

    session = create_read_session(client, parent)

    # Устанавливаем время чтения данных
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 21600:  # 6 часов в секундах
        read_data(session)
        # Возможно, необходимо создать новую сессию и продлить данные.

if __name__ == "__main__":
    main()

Заключение

Сессии чтения BigQuery имеют ограничение по времени, и важно учитывать это при работе с большими объемами данных. Использование методов частичного чтения и обновления сессий может помочь избежать сбоев, связанных с истечением времени сессии. Следуя приведенным выше рекомендациям, вы сможете эффективно обрабатывать данные и минимизировать потенциальные ошибки.

Если у вас возникнут какие-либо вопросы по вышеуказанным методам, не стесняйтесь задавать их.