Kako korisnici mogu uvoziti ili prenositi podatke u BigQuery?

/ / Objavljeno u Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pregled GCP-a, Pregled GCP podataka i pohrane, Pregled ispita

Za uvoz ili prijenos podataka u BigQuery na Google Cloud Platformu (GCP), korisnicima je na raspolaganju nekoliko opcija. BigQuery je potpuno upravljano rješenje za skladište podataka bez servera koje omogućava korisnicima da analiziraju velike skupove podataka brzo i efikasno. Pruža skalabilan i isplativ način skladištenja i analize podataka, što ga čini popularnim izborom među programerima i analitičarima podataka.

Jedan od načina za uvoz podataka u BigQuery je korištenje BigQuery web korisničkog sučelja. U GCP konzoli, korisnici mogu otići do odjeljka BigQuery i odabrati opciju za kreiranje novog skupa podataka. Kada je skup podataka kreiran, korisnici mogu kliknuti na dugme "Kreiraj tabelu" kako bi kreirali novu tabelu unutar skupa podataka. Odatle korisnici mogu ili prenijeti datoteku sa svog lokalnog stroja ili uvesti podatke iz Cloud Storage bucketa. Web UI podržava različite formate datoteka, uključujući CSV, JSON, Avro i Parket.

Drugi način za uvoz podataka u BigQuery je korištenje alata komandne linije pod nazivom "bq". Bq je moćan alat koji korisnicima omogućava interakciju s BigQueryjem iz komandne linije. Za uvoz podataka koristeći bq, korisnici mogu pokrenuti sljedeću naredbu:

bq load --source_format=[FORMAT] [DATASET].[TABLE] [PATH_TO_SOURCE]

U ovoj naredbi, [FORMAT] se odnosi na format izvornih podataka, kao što su CSV, JSON ili Avro. [DATASET] je naziv skupa podataka u BigQueryju gdje će se kreirati tabela, a [TABLE] je naziv tabele. [PATH_TO_SOURCE] je put do izvorne datoteke podataka, koja može biti lokalna datoteka ili datoteka u Cloud Storage segmentu.

Korisnici također mogu prenositi podatke u BigQuery u realnom vremenu koristeći BigQuery streaming API. API za streaming omogućava korisnicima da umetnu redove u BigQuery tabelu jedan po jedan. Ovo je posebno korisno za scenarije u kojima je potrebno analizirati podatke u realnom vremenu ili kada se radi o tokovima podataka velike brzine. Da bi strimovali podatke u BigQuery, korisnici moraju uputiti HTTP POST zahtjeve do krajnje točke BigQuery API-ja, obezbjeđujući podatke koji će biti umetnuti u tijelo zahtjeva.

Evo primjera kako prenositi podatke u BigQuery koristeći programski jezik Python i BigQuery klijentsku biblioteku:

python
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

dataset_ref = client.dataset('your_dataset')
table_ref = dataset_ref.table('your_table')

rows_to_insert = [
    {"column1": "value1", "column2": "value2"},
    {"column1": "value3", "column2": "value4"},
]

errors = client.insert_rows(table_ref, rows_to_insert)

if errors == []:
    print("Data streamed successfully.")
else:
    print("Encountered errors while streaming data.")

U ovom primjeru, korisnici prvo kreiraju BigQuery klijenta koristeći biblioteku `google.cloud.bigquery`. Zatim specificiraju skup podataka i tabelu u koju treba umetnuti podatke. Podaci koji se ubacuju daju se kao lista rječnika, gdje svaki rečnik predstavlja red u tabeli. Konačno, poziva se metoda `insert_rows` za prijenos podataka u BigQuery. Sve greške na koje se naiđe tokom procesa strujanja vraćaju se u varijablu `errors`.

Korisnici mogu uvoziti ili prenositi podatke u BigQuery na Google Cloud Platformu na različite načine. Oni mogu koristiti BigQuery web korisničko sučelje za otpremanje datoteka ili uvoz podataka iz Cloud Storagea. Oni također mogu koristiti alat komandne linije "bq" za uvoz podataka iz lokalnih datoteka ili Cloud Storage. Osim toga, korisnici mogu prenositi podatke u BigQuery u realnom vremenu koristeći BigQuery streaming API. Ove opcije pružaju fleksibilnost i praktičnost korisnicima da učitavaju i analiziraju svoje podatke u BigQueryju.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Pogledajte više pitanja i odgovora na EITC/CL/GCP Google Cloud Platformi

Više pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , ,