好的，我们来详细解释 `bq load` 命令及其各个参数：

**`bq load` 命令的作用:**

`bq load` 是 Google Cloud SDK (gcloud) 的一个子命令，用于将本地 CSV 或 JSON 文件加载到 BigQuery 表中。它提供了一种方便的方式，无需编写代码即可将数据导入到 BigQuery。

**命令解析:**

```bash
bq load --source_format=CSV --skip_leading_rows=1 project.aibang_api_data.chstatus "$FINAL_DATA" id:STRING,teamname:STRING,platform:STRING,id_name:STRING,appservicename:STRING,updatetime:DATE,createtime:DATE
```

**逐个参数的解释:**

*   **`bq load`**:  这是命令本身，表示执行数据加载操作。

*   **`--source_format=CSV`**:  这个参数指定了输入数据的格式为 CSV（逗号分隔值）。BigQuery 支持多种数据格式，包括 CSV、JSON 和 Avro。

*   **`--skip_leading_rows=1`**:  这个参数告诉 `bq load` 命令跳过 CSV 文件的第一行。通常，CSV 文件的第一行是表头，包含字段名称。通过此参数可以避免将表头作为数据行导入到 BigQuery 表中。

*   **`project.aibang_api_data.chstatus`**:  这是目标 BigQuery 表的完整 ID。它由以下部分组成：
    *   **`project`**: 你的 Google Cloud 项目 ID。
    *   **`aibang_api_data`**:  BigQuery 数据集名称。
    *   **`chstatus`**:  BigQuery 表名称。

*   **`"$FINAL_DATA"`**: 这是要加载的 CSV 文件的路径。 `"$FINAL_DATA"` 是一个环境变量，它包含了包含处理好的数据的CSV文件的完整路径。 使用双引号是为了确保如果路径中包含空格或其他特殊字符，也能正确解析。

*   **`id:STRING,teamname:STRING,platform:STRING,id_name:STRING,appservicename:STRING,updatetime:DATE,createtime:DATE`**:  这是一个字段定义列表，告诉 `bq load` 命令 CSV 文件中每个字段的名称和数据类型。
    *   **`id:STRING`**: 字段名为 "id"，数据类型为 STRING（文本字符串）。
    *   **`teamname:STRING`**: 字段名为 "teamname"，数据类型为 STRING。
    *   **`platform:STRING`**: 字段名为 "platform"，数据类型为 STRING。
    *   **`id_name:STRING`**: 字段名为 "id_name"，数据类型为 STRING。
    *   **`appservicename:STRING`**: 字段名为 "appservicename"，数据类型为 STRING。
    *   **`updatetime:DATE`**: 字段名为 "updatetime"，数据类型为 DATE（日期）。  BigQuery 会尝试将 CSV 文件中的日期字符串转换为 DATE 类型。
    *   **`createtime:DATE`**: 字段名为 "createtime"，数据类型为 DATE。

**工作流程:**

1.  `bq load` 命令读取 `$FINAL_DATA` 指定的 CSV 文件。
2.  它跳过文件的第一行（表头）。
3.  对于剩下的每一行，它将根据字段定义列表解析每个字段的值。
4.  然后，它会将这些值插入到 `project.aibang_api_data.chstatus` 表中对应的列。
5.  如果 BigQuery 表不存在，`bq load` 命令会自动创建该表，并使用指定的 schema（字段名称和数据类型）。

**示例:**

假设你的 CSV 文件 `$FINAL_DATA` 内容如下：

```csv
id,teamname,platform,id_name,appservicename,updatetime,createtime
123,TeamA,Android,NameA,AppX,2023-10-26,2023-10-25
456,TeamB,iOS,NameB,AppY,2023-10-27,2023-10-26
```

运行 `bq load` 命令后，BigQuery 表 `project.aibang_api_data.chstatus` 将包含以下数据：

| id  | teamname | platform | id\_name | appservicename | updatetime   | createtime  |
|-----|----------|----------|----------|----------------|--------------|-------------|
| 123 | TeamA    | Android  | NameA    | AppX           | 2023-10-26   | 2023-10-25  |
| 456 | TeamB    | iOS      | NameB    | AppY           | 2023-10-27   | 2023-10-26  |

**总结:**

`bq load` 命令提供了一种简单而有效的方式将 CSV 数据导入到 BigQuery 表中。 通过仔细指定每个参数，你可以确保数据正确加载并存储在 BigQuery 中。 理解这些参数的含义对于成功执行数据导入操作至关重要。

```sql
#!/bin/bash

# 设置错误处理
set -e

# 配置日志文件
LOG_FILE="process_data.log"
echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 开始执行数据处理" > "$LOG_FILE"

# 临时文件
TEMP_DATA="temp_data.csv"
FINAL_DATA="final_data.csv"

# 清理函数
cleanup() {
    rm -f "$TEMP_DATA" "$FINAL_DATA"
    echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 清理临时文件" >> "$LOG_FILE"
}

# 错误处理函数
handle_error() {
    echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 错误发生: $1" >> "$LOG_FILE"
    cleanup
    exit 1
}

# 注册清理函数
trap cleanup EXIT
trap 'handle_error "脚本被中断"' INT TERM

# 执行初始SQL查询并保存结果
echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 执行初始SQL查询" >> "$LOG_FILE"
bq query --format=csv \
    'SELECT DISTINCT Id, owner AS Teamname, "GCP" AS Platform \
     FROM `tab` \
     WHERE Id IS NOT NULL \
     AND REGEXP_CONTAINS(Id,r"^\\d+$")' > "$TEMP_DATA" \
    || handle_error "SQL查询失败"

# 创建最终数据文件的表头
echo "ID,Teamname,Platform,ID-Name,Appservicename,Updatetime,CreateTime" > "$FINAL_DATA"

# 处理每一行数据
while IFS=, read -r id teamname platform; do
    # 跳过表头
    if [ "$id" = "Id" ]; then continue; fi
    
    echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 处理ID: $id" >> "$LOG_FILE"
    
    # 调用API获取额外信息（这里需要替换为实际的API调用）
    # 示例：使用curl调用API
    response=$(curl -s "https://api.example.com/info/$id" 2>/dev/null) \
        || handle_error "API调用失败: $id"
    
    # 从API响应中提取数据（这里需要根据实际API响应格式调整）
    id_name=$(echo "$response" | jq -r '.id_name')
    app_service_name=$(echo "$response" | jq -r '.app_service_name')
    update_time=$(date '+%Y-%m-%d')
    create_time=$(date '+%Y-%m-%d')
    
    # 将数据写入最终文件
    echo "$id,$teamname,$platform,$id_name,$app_service_name,$update_time,$create_time" >> "$FINAL_DATA"
    
    # 添加延迟以避免API限制
    sleep 1
done < "$TEMP_DATA"

# 将数据导入BigQuery
echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 导入数据到BigQuery" >> "$LOG_FILE"
bq load \
    --source_format=CSV \
    --skip_leading_rows=1 \
    project.aibang_api_data.chstatus \
    "$FINAL_DATA" \
    id:STRING,teamname:STRING,platform:STRING,id_name:STRING,appservicename:STRING,updatetime:DATE,createtime:DATE \
    || handle_error "BigQuery导入失败"

echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') 数据处理完成" >> "$LOG_FILE"
```