Gibt es gerade eine BigQuery Störung?

Ob BigQuery derzeit bei mehreren Leuten Ärger macht, steht in den Meldungen dieser Seite. Wer das Problem ebenfalls kennt, kann dazu auf der Seite selbst eine Meldung verfassen.

Gibt es eine BigQuery App zum Herunterladen, wenn der Zugriff nicht klappt?

Als Zugänge führt die Dokumentation die Konsole von Google Cloud und das Befehlszeilentool auf. Für Entwickler kommen Clientbibliotheken und die Schnittstellen REST und RPC hinzu; vorhandene Anwendungen verbindet man über ODBC- und JDBC-Treiber.

Was bedeutet ein 5xx-Fehler bei BigQuery und liegt das Problem bei mir?

Antwortcodes aus dem 5xx-Bereich deuten laut Fehlerseite auf einen Fehler auf Serverseite hin. Die Seite ordnet solche Fehler als Probleme des Dienstes ein, die ein Client weder beheben noch beeinflussen kann. Auch ein Proxy oder anderer Zwischenserver kann den Code liefern.

Was tun, wenn BigQuery den Fehler backendError mit HTTP 503 meldet?

Tritt bei BigQuery backendError auf, mit HTTP 500, 502, 503 oder 504, ist der Dienst laut Fehlerseite vorübergehend nicht erreichbar. Als Gründe nennt die Seite etwa Nachfragespitzen oder Netzwerkprobleme und rät, die Anfrage später zu wiederholen. Für jobs.get mit 503 genügt es, einige Sekunden zu warten und die Daten neu abzurufen.

Was bedeutet der Fehler internalError bei BigQuery?

Liefert BigQuery internalError mit HTTP 500, liegt laut Fehlerseite ein interner Fehler im Dienst vor. Die Seite empfiehlt, die Backoff-Anforderungen der SLA abzuwarten und es erneut zu versuchen.

Wie erreiche ich den Support von BigQuery, wenn Wiederholungsversuche scheitern?

Bleiben die Versuche ohne Erfolg, lässt sich laut Fehlerseite der Support kontaktieren; scheitert eine bestimmte Anfrage wiederholt mit einem 5xx-Fehler, empfiehlt die Seite die Eskalation samt klarer Schilderung der Folgen für das Unternehmen. Als Wege nennt die BigQuery-Dokumentation die Problemverfolgung, Cloud Customer Care, Stack Overflow und die Slack-Community von Google Cloud.

Wo prüfe ich, ob hinter meinen BigQuery-Fehlern eine Störung bei Google Cloud steckt?

Bei Google Cloud Service Health unter status.cloud.google.com kann man den Status je Produkt und Standort nachsehen. Personalized Service Health zeigt Störungen, die die eigenen Projekte betreffen.

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Was du bei BigQuery prüfen solltest, wenn heute etwas nicht funktioniert

die BigQuery-API und Client-Bibliotheken
geplante Abfragen und Datenübertragungen

Häufige Fragen zu BigQuery

Gibt es gerade eine BigQuery Störung?: Ob BigQuery derzeit bei mehreren Leuten Ärger macht, steht in den Meldungen dieser Seite. Wer das Problem ebenfalls kennt, kann dazu auf der Seite selbst eine Meldung verfassen.
Gibt es eine BigQuery App zum Herunterladen, wenn der Zugriff nicht klappt?: Als Zugänge führt die Dokumentation die Konsole von Google Cloud und das Befehlszeilentool auf. Für Entwickler kommen Clientbibliotheken und die Schnittstellen REST und RPC hinzu; vorhandene Anwendungen verbindet man über ODBC- und JDBC-Treiber.
Was bedeutet ein 5xx-Fehler bei BigQuery und liegt das Problem bei mir?: Antwortcodes aus dem 5xx-Bereich deuten laut Fehlerseite auf einen Fehler auf Serverseite hin. Die Seite ordnet solche Fehler als Probleme des Dienstes ein, die ein Client weder beheben noch beeinflussen kann. Auch ein Proxy oder anderer Zwischenserver kann den Code liefern.
Was tun, wenn BigQuery den Fehler backendError mit HTTP 503 meldet?: Tritt bei BigQuery backendError auf, mit HTTP 500, 502, 503 oder 504, ist der Dienst laut Fehlerseite vorübergehend nicht erreichbar. Als Gründe nennt die Seite etwa Nachfragespitzen oder Netzwerkprobleme und rät, die Anfrage später zu wiederholen. Für jobs.get mit 503 genügt es, einige Sekunden zu warten und die Daten neu abzurufen.
Was bedeutet der Fehler internalError bei BigQuery?: Liefert BigQuery internalError mit HTTP 500, liegt laut Fehlerseite ein interner Fehler im Dienst vor. Die Seite empfiehlt, die Backoff-Anforderungen der SLA abzuwarten und es erneut zu versuchen.
Wie erreiche ich den Support von BigQuery, wenn Wiederholungsversuche scheitern?: Bleiben die Versuche ohne Erfolg, lässt sich laut Fehlerseite der Support kontaktieren; scheitert eine bestimmte Anfrage wiederholt mit einem 5xx-Fehler, empfiehlt die Seite die Eskalation samt klarer Schilderung der Folgen für das Unternehmen. Als Wege nennt die BigQuery-Dokumentation die Problemverfolgung, Cloud Customer Care, Stack Overflow und die Slack-Community von Google Cloud.
Wo prüfe ich, ob hinter meinen BigQuery-Fehlern eine Störung bei Google Cloud steckt?: Bei Google Cloud Service Health unter status.cloud.google.com kann man den Status je Produkt und Standort nachsehen. Personalized Service Health zeigt Störungen, die die eigenen Projekte betreffen.

So behebst du Probleme mit BigQuery

BigQuery in einer App oder einem Programm nutzen · 8 Min.

Greife mit Clientbibliotheken wie Python, Java, JavaScript oder Go oder über die REST API und die RPC API auf BigQuery zu.
Binde vorhandene Anwendungen mit den ODBC- und JDBC-Treibern an, die auch Tools von Drittanbietern einschließen.
Plane bei 5xx-Antworten Wiederholungen mit abgeschnittenem exponentiellem Backoff in der Anwendung ein.

BigQuery-Anfrage scheitert mit 5xx-Fehler · 4 Min.

Sende die Anfrage zu einem späteren Zeitpunkt noch einmal ab.
Wiederhole auf Clientseite mit abgeschnittenem exponentiellem Backoff, wie es die Fehlerseite zur Minderung nennt.
Scheitert eine bestimmte Anfrage wiederholt, berechne die Rate der fehlgeschlagenen Anfragen und kontaktiere den Support.

BigQuery jobs.get liefert Fehler 503 · 5 Min.

Warte einige Sekunden ab, bevor du erneut anfragst.
Rufe die Daten mit jobs.get neu ab.
Bleibt der Fehler, sieh im Google Cloud Service Health nach, ob für BigQuery eine Störung eingetragen ist.

BigQuery meldet internalError mit HTTP 500 · 6 Min.

Warte ab, bis die Backoff-Anforderungen der SLA erfüllt sind.
Schicke die Anfrage nach dem Backoff noch einmal ab.
Tritt der Fehler weiter auf, eskaliere an den Support und schildere die Auswirkungen auf dein Unternehmen klar, damit das Problem korrekt priorisiert wird.

Unklar, ob eine BigQuery-Störung vorliegt oder das eigene Projekt betroffen ist · 7 Min.

Öffne status.cloud.google.com und sieh dir den Status von BigQuery je Produkt und Standort an.
Sieh in Personalized Service Health nach Störungen für deine eigenen Projekte.
Wende dich bei Bedarf an Cloud Customer Care.

Allgemeine Schritte

App oder Seite beenden und neu öffnen
Internetverbindung prüfen
App auf die neueste Version bringen
Anderes Gerät oder anderen Browser probieren

Über BigQuery

BigQuery ist laut der deutschen Fassung der Google-Cloud-Dokumentation eine vollständig verwaltete, KI-fähige Datenplattform zum Verwalten und Analysieren von Daten. Der BigQuery-Speicher wird laut Dokumentation automatisch über mehrere Standorte repliziert, damit eine hohe Verfügbarkeit möglich ist.

Zu den Schnittstellen gehören laut Dokumentation die Oberfläche der Google Cloud Console und das BigQuery-Befehlszeilentool. Entwickler können Clientbibliotheken sowie die REST API und die RPC API von BigQuery verwenden; ODBC- und JDBC-Treiber ermöglichen die Interaktion mit vorhandenen Anwendungen. Cloud Customer Care bietet laut Support-Seite der Dokumentation Supportangebote wie Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit, Telefonsupport und Zugriff auf technische Kontodienste; für Fragen zur BigQuery API lässt sich in Stack Overflow der Tag google-bigquery nutzen.

Gut zu wissen über BigQuery

Laut Fehlerseite zeigen die Antwortcodes im Bereich 5xx einen serverseitigen Fehler an; bei einem 5xx-Antwortcode ist die Anfrage später zu wiederholen, und ein Zwischenserver wie ein Proxy kann den Code ebenfalls zurückgeben. Der Fehler backendError (HTTP 500, 502, 503 oder 504) weist laut Fehlerseite darauf hin, dass der Dienst derzeit nicht verfügbar ist, und kann durch vorübergehende Probleme entstehen, etwa Nachfragespitzen, Netzwerkprobleme, Ressourcenerschöpfung und interne Backend-Fehler.

Die Seite beschreibt 5xx-Fehler als Probleme auf Dienstseite, die der Client nicht beheben oder beeinflussen kann; zur Minderung sind Anfragen clientseitig mit abgeschnittenen exponentiellen Backoffs zu wiederholen. Für backendError nennt die Seite zwei Sonderfälle: Bei einem jobs.get-Aufruf mit einem 503-Fehler wartet man einige Sekunden und ruft die Daten erneut ab. Bei einem jobs.insert-Aufruf mit backendError ist laut Seite unklar, ob der Job erfolgreich war; er muss dann noch einmal ausgeführt werden.

Bleiben die Wiederholungsversuche erfolglos, kann man laut Fehlerseite die Rate fehlgeschlagener Anfragen berechnen und den Support kontaktieren. Schlägt eine bestimmte Anfrage auch bei mehreren Neustartversuchen mit exponentiellem Backoff wiederholt mit einem 5xx-Fehler fehl, empfiehlt die Seite die Eskalation an den Support samt klarer Schilderung der Auswirkungen auf das Unternehmen.

Der Fehler internalError (HTTP 500) wird laut Fehlerseite bei einem internen Fehler in BigQuery zurückgegeben; empfohlen werden Warten gemäß den Backoff-Anforderungen der SLA und ein neuer Versuch. Tritt er weiterhin auf, nennt die Seite den Support oder eine Fehlermeldung über die BigQuery-Problemverfolgung. Der Fehler rateLimitExceeded (HTTP 403 oder 429) tritt laut Fehlerseite auf, wenn das Projekt eine kurzfristige Ratenbegrenzung überschreitet, weil zu viele Anfragen zu schnell gesendet werden; die Seite rät, die Anfragerate zu verringern.

Offizielle Kanäle von BigQuery

Alle für diesen Steckbrief herangezogenen Quellen