Koji su koraci za kreiranje tabele u BigQueryju pomoću datoteke otpremljene u Google Cloud Storage?
Da biste kreirali tabelu u BigQueryju pomoću datoteke otpremljene u Google Cloud Storage, trebate slijediti niz koraka. Ovaj proces vam omogućava da iskoristite moć Google Cloud Platforme i iskoristite BigQuery mogućnosti za analizu velikih skupova podataka. Učitavanjem lokalnih podataka u BigQuery, možete efikasno upravljati podacima i postavljati upite za praktične uvide.
Evo koraka za kreiranje tabele u BigQueryju koristeći fajl koji je učitan u Google Cloud Storage:
1. Pripremite svoje podatke: Prije nego što otpremite datoteku na Google Cloud Storage, uvjerite se da je u formatu koji podržava BigQuery. Uobičajeni formati uključuju CSV, JSON, Avro, Parket i ORC. Osim toga, provjerite da li datoteka slijedi odgovarajuću shemu ili strukturu potrebnu za vašu tablicu.
2. Otpremite datoteku u Google Cloud Storage: Prijavite se na Google Cloud Console i idite na pretraživač Cloud Storage. Kreirajte novu kantu ili odaberite postojeću za pohranu datoteke. Kliknite na dugme "Učitaj fajlove" i izaberite datoteku koju želite da otpremite. Kada se učitavanje završi, zabilježite lokaciju za pohranu (npr. gs://bucket-name/file-name).
3. Otvorite BigQuery u Cloud Console: Na Cloud Consoleu odaberite projekat u kojem želite da kreirate tabelu. Otvorite BigQuery web korisničko sučelje klikom na navigacijski meni i odabirom "BigQuery".
4. Kreirajte novi skup podataka: Ako već niste kreirali skup podataka koji sadrži vašu tabelu, kliknite na naziv projekta u navigacijskoj ploči, a zatim kliknite na dugme "+ Kreiraj skup podataka". Navedite ID skupa podataka, odaberite lokaciju i postavite sve željene opcije. Kliknite na "Kreiraj skup podataka" da nastavite.
5. Kreirajte novu tabelu: U okviru željenog skupa podataka kliknite na dugme "+ Kreiraj tabelu". U dijalogu "Kreiraj tabelu" navedite naziv tabele, odaberite odgovarajući izvor podataka (Google Cloud Storage) i unesite putanju do vaše otpremljene datoteke (npr. gs://ime-bucket/ime-datoteke). BigQuery će automatski otkriti format datoteke na osnovu ekstenzije datoteke.
6. Definirajte shemu: BigQuery vam omogućava da definirate shemu ručno ili da je automatski otkrijete iz podataka. Ako odaberete da definirate shemu ručno, kliknite na vezu "Uredi kao tekst" i unesite shemu u JSON formatu. Uvjerite se da shema odgovara strukturi vaše otpremljene datoteke. Alternativno, možete dozvoliti BigQueryju da automatski detektuje šemu tako što ćete ostaviti označeno polje za potvrdu.
7. Postavite opcije tablice (opcionalno): Možete konfigurirati dodatne opcije za svoju tablicu, kao što su particioniranje, grupisanje i istek. Ove opcije pomažu u optimizaciji vaših upita i upravljanju životnim ciklusom vaših podataka. Kliknite na vezu "Napredne opcije" da pristupite ovim postavkama i izvršite željene promjene.
8. Pregledajte i kreirajte tabelu: Dvaput proverite sve postavke, uključujući naziv tabele, izvor podataka, šemu i opcije. Kada ste zadovoljni, kliknite na dugme "Kreiraj tabelu" da započnete proces kreiranja tabele. BigQuery će početi uvoziti podatke iz datoteke u Google Cloud Storage i u skladu s tim kreirati tabelu.
9. Nadgledajte proces kreiranja tabele: Ovisno o veličini vaše datoteke, proces kreiranja tablice može potrajati neko vrijeme. Možete pratiti napredak tako što ćete pregledati detalje posla u BigQuery web korisničkom sučelju. Kada se posao završi, vidjet ćete status "Gotovo" i tabela će biti dostupna za upite i analizu.
Čestitamo! Uspješno ste kreirali tabelu u BigQueryju koristeći fajl otpremljen u Google Cloud Storage. Sada možete iskoristiti moćne BigQuery-jeve mogućnosti upita za istraživanje i stjecanje uvida iz svojih podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Koja je razlika između Cloud AutoML-a i Cloud AI Platforme?
- Koja je razlika između Big Table i BigQueryja?
- Kako konfigurirati balansiranje opterećenja u GCP-u za slučaj upotrebe više pozadinskih web servera sa WordPress-om, osiguravajući da je baza podataka konzistentna u mnogim back-end (web serverima) WordPress instancama?
- Ima li smisla implementirati balansiranje opterećenja kada se koristi samo jedan backend web server?
- Ako Cloud Shell pruža unaprijed konfiguriranu ljusku s Cloud SDK-om i ne trebaju mu lokalni resursi, koja je prednost korištenja lokalne instalacije Cloud SDK-a umjesto korištenja Cloud Shell-a putem Cloud Console-a?
- Postoji li Android mobilna aplikacija koja se može koristiti za upravljanje Google Cloud Platformom?
- Koji su načini upravljanja Google Cloud Platformom?
- Šta je cloud computing?
- Koja je razlika između Bigqueryja i Cloud SQL-a
- Koja je razlika između cloud SQL-a i cloud ključa
Pogledajte više pitanja i odgovora na EITC/CL/GCP Google Cloud Platformi