您可以使用 BigQuery 連接器，啟用 BigQuery 的程式輔助讀取和寫入存取權。這個方式很適合用來處理儲存在 BigQuery 中的資料。指令列存取權不會公開。 BigQuery 連接器是一種程式庫，可讓 Spark 和 Hadoop 應用程式使用原生術語，處理 BigQuery 的資料，以及將資料寫入 BigQuery。
定價
使用連接器時，費用包括 BigQuery 使用費。您可能也需要支付下列服務專屬費用：
- Cloud Storage：連接器會在工作執行前或執行期間，將資料下載到 Cloud Storage bucket。工作完成後，資料就會從 Cloud Storage 中刪除。您必須依據 Cloud Storage 定價支付這個儲存空間的費用。為避免產生過多費用，請檢查您的 Cloud Storage 帳戶，並移除不需要的臨時檔案。
- Storage Read API：這個連結器會使用 Storage Read API 從資料表讀取資料，以達到高輸送量。
- 如果要求來自 Managed Service for Apache Spark 無伺服器或 BigQuery 儲存程序 (適用於 Apache Spark)，系統會將 Storage Read API 串流讀取費用委派給連接器，不另收費。如果跨區域讀取資料，仍須支付標準網路輸出費用。
- 如果要求來自叢集式 Apache Spark 工作負載 (例如叢集上的 Managed Service for Apache Spark 或在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上執行的 Apache Spark)，則適用標準的Storage Read API 定價。
可用的連接器
您可以在 Hadoop 生態系統中使用下列 BigQuery 連接器：
- Spark BigQuery 連接器會新增 Spark 資料來源，讓 DataFrame 得以使用 Spark 的
read和write作業，直接與 BigQuery 資料表互動。 - Hive BigQuery 連接器會新增儲存空間處理常式，讓 Apache Hive 使用 HiveQL 語法直接與 BigQuery 資料表互動。
Hadoop BigQuery 連接器可讓 Hadoop 對應工具和縮減工具，使用 InputFormat 和 OutputFormat 類別的摘要版本，與 BigQuery 資料表互動。
使用連接器
如要快速開始使用 BigQuery 連接器，請參閱下列範例：
後續步驟
- 進一步瞭解 BigQuery。
- 依循 Spark 的 BigQuery 範例
- 進一步瞭解 Hive BigQuery 連接器。
- 依循 Java MapReduce 的 BigQuery 範例。