Automic VaultAutomic Vault

brew

使用 Homebrew, Nix 安装 bigquery-emulator

查看 bigquery-emulator 的安装路径、可执行文件、元数据以及面向 AI 代理工作流的安全说明。

安装

其他安装命令

macOS

Homebrew已验证 · 100%
brew install bigquery-emulator

local Homebrew formula metadata

Linux

Nix已验证 · 92%
nix profile install nixpkgs#bigquery-emulator

nixpkgs package indexes · pkgs/by-name/bi/bigquery-emulator/package.nix · 来源: api.github.com

概览

软件包摘要

Emulate a GCP BigQuery server on your local machine

命令和别名

  • bigquery-emulator

历史

项目历史与用法

BigQuery Emulator is a Go-based local server that emulates Google BigQuery APIs for tests and development without a cloud project or credentials.

项目历史

The official README says the maintainer built the project in 2022 after a long-standing request for an official BigQuery emulator remained unresolved. GitHub metadata shows the repository was created on 2022-06-20, followed by early v0.1.x releases in July and August 2022.

采用历史

The project targets developers who need BigQuery-compatible integration tests. Its README documents use from the `bq` CLI, official Google client libraries, Docker images, Go embedding, and release archives; the input package facts show it packaged by Homebrew and Nix.

使用方式

Typical package use is to run `bigquery-emulator --project=test`, point clients at the local REST and gRPC ports, optionally persist state in SQLite, and seed datasets from YAML.

为什么软件包爱好者会关心

It is package-nerd interesting because it makes a cloud data warehouse workflow reproducible from a local binary: no service account, no live GCP project, and no heavyweight container stack if the CLI package is enough.

时间线

  • 2022-06-20: GitHub repository created.
  • 2022-07-09: v0.1.0 release published.
  • 2022-08-07: v0.1.4 release published.

Related projects

  • Related projects and dependencies include Google BigQuery, the `bq` CLI, Google Cloud BigQuery client libraries, SQLite, and the maintainer's googlesqlite engine.

来源

  • GitHub repository and release metadata from api.github.com.
  • Official GitHub README.
  • Package adoption from source_facts.package-manager.

安全态势

尚未找到受保护工具覆盖

没有找到 bigquery-emulator 的匹配本地密钥处理 manifest。Nucleus 软件包元数据仍在此发布,以便未来覆盖拥有稳定的软件包 URL。

安装行为

  • formula 元数据中未记录 Homebrew post-install 钩子。
  • Homebrew bottle 元数据适用于 6 个平台目标。
  • 构建元数据列出 1 个构建依赖。

建议审查

在无人值守的代理使用前,请检查该工具是否读取明文凭据、写入远程状态、发布制品或调用插件。

可执行文件

已安装的可执行文件

命令类型暴露范围备注
bigquery-emulatorcli全局可执行文件

新鲜度

版本和新鲜度

这些信号区分页生成时间、软件包管理器活动和上游发布比较。只有存在证据 URL 和可比较版本时,才会提示版本落后。

页面生成时间2026-07-08
管理器版本0.8.1
管理器更新时间2026-06-13
本地数据OK
上游当前
检测到的最新版本v0.8.1

https://github.com/goccy/bigquery-emulator

  • OK没有生成新鲜度警告。

安装元数据

软件包元数据

软件包键brew:bigquery-emulator
版本0.8.1
软件包管理器Homebrew
软件包管理器页面https://formulae.brew.sh/formula/bigquery-emulator
主页https://github.com/goccy/bigquery-emulator
仓库https://github.com/goccy/bigquery-emulator
上游文档https://github.com/goccy/bigquery-emulator#readme
许可证MIT
源码归档https://github.com/goccy/bigquery-emulator/archive/refs/tags/v0.8.1.tar.gz
最后更新2026-06-13T06:35:47Z
Pulseupdated
构建依赖go
Bottle可用 (于 arm64_linux, arm64_sequoia, arm64_sonoma, arm64_tahoe, sonoma, x86_64_linux)
Homebrew post-install未定义
服务未声明

注册表事实

源数据库详情

Source DatabaseHomebrew formula API
Taphomebrew/core
Full Namebigquery-emulator
Version Scheme0
Revision0
Head VersionHEAD
Bottle Stable Root URLhttps://ghcr.io/v2/homebrew/core
Deprecatedno
Disabledno
Keg Onlyno
URL Keys
  • head
  • stable

源数据库匹配

其他软件包管理器记录

匹配项来自外部软件包管理器索引,并与本地 Automic Vault 软件包链接分开显示。

Nix95%

bigquery-emulator

nix profile install nixpkgs#bigquery-emulator
  • normalized package name match
  • 匹配方式:Bigquery Emulator
nixpkgs package indexes · api.github.com · nixpkgs package indexes: pkgs/by-name/bi/bigquery-emulator/package.nix from https://api.github.com/repos/NixOS/nixpkgs/git/trees/master?recursive=1

来源线索

由仓库数据生成

此页面由 av-webscripts/generate-pkg-sqlite.py 生成的私有软件包 SQLite 工件提供。

使用的来源

  • Geiger risk classifier
  • Nucleus package database
  • av.db category and tag curation
  • cross-ecosystem install command graph
  • curated package history
  • external package-manager database matches
  • package relationship graph
  • package version freshness
  • package-page enrichment