Учебное пособие по BigQuery: подробное руководство
В современном мире, где объем данных растет со скоростью света, наличие и хранение огромных объемов важных данных – это болезненный для вас вопрос, если вы не в состоянии анализировать и извлекать из них важные бизнес-идеи. Для управления и анализа терабайта данных требуется большой объем масштабируемого дискового пространства, а также очень высокая вычислительная мощность, которая помогает получить результат в кратчайшие сроки. Идеальным решением для всех этих задач является Google BigQuery, полностью управляемое решение для хранения данных от Google.
Цель этой статьи – предоставить вам подробное руководство по BigQuery, которое поможет вам быстро приступить к работе с BigQuery! После полного изучения контента вы сможете успешно создавать проекты BigQuery, вставлять и извлекать данные, а также с легкостью выполнять различные другие задания.
Введение в BigQuery
Это – корпоративное хранилище данных Облачная Платформа Google для аналитики. Google BigQuery работает исключительно эффективно даже при анализе огромных объемов данных и быстро удовлетворяет ваши требования к обработке больших данных с помощью таких предложений, как хранилище эксабайтного масштаба и запросы SQL в масштабе петабайтов. Это – безсерверное приложение «Программное обеспечение как услуга» (SaaS), которое поддерживает запросы с использованием ANSI SQL и предоставляет возможности машинного обучения.
Некоторые ключевые особенности Google BigQuery:
- Масштабируемость. Google BigQuery предлагает настоящую масштабируемость и стабильную производительность за счет использования массивно-параллельных вычислений и безопасного механизма хранения.
- Форматы приема данных. Google BigQuery позволяет пользователям загружать данные в различных форматах, таких как AVRO, CSV, JSON и т. д.
- Встроенный AI и ML. Поддерживает прогнозный анализ с использованием функции автоматических таблиц ML, интерфейса без кода, который помогает разрабатывать модели с лучшей в своем классе точностью. Google BigQuery ML – еще одна функция, которая поддерживает такие алгоритмы, как K-среднее, логистическая регрессия и т. д.
- Параллельная обработка. Использует облачный механизм параллельной обработки запросов, который одновременно считывает данные с тысяч дисков.
Дополнительную информацию о Google BigQuery можно найти на официальном сайте.
Упростите анализ данных с помощью конвейеров данных без кода Hevo
Hevo Data, конвейер данных без кода, помогает передавать данные из более чем 100 источников в BigQuery и визуализировать их в инструменте бизнес-аналитики. Hevo полностью управляет и полностью автоматизирует процесс не только загрузки данных из желаемого источника, но и обогащения данных и преобразования их в готовую для анализа форму без необходимости писать ни единой строчки кода. Его отказоустойчивая архитектура гарантирует, что данные обрабатываются безопасным, согласованным образом с нулевой потерей данных.
Он обеспечивает согласованное и надежное решение для управления данными в режиме реального времени, в нем всегда есть готовые для анализа данные в желаемом месте назначения. Это позволяет сосредоточиться на ключевых бизнес-потребностях и выполнять глубокий анализ с помощью различных инструментов бизнес-аналитики.
Узнайте, что делает Hevo таким потрясающим?
- Безопасность: У Hevo отказоустойчивая архитектура, которая гарантирует, что данные обрабатываются безопасным, и согласованным образом с нулевой потерей данных.
- Управление схемой: Hevo устраняет необходимость решать утомительную задачу управления схемой и автоматически обнаруживает схему входящих данных и сопоставляет ее со схемой назначения.
- Минимальное обучение: Hevo с его простым и интерактивным пользовательским интерфейсом чрезвычайно прост для работы и выполнения операций новыми клиентами.
- Hevo рассчитан на масштабирование: по мере роста количества источников и объема ваших данных Hevo масштабируется по горизонтали, обрабатывая миллионы записей в минуту с очень небольшой задержкой.
- Добавочная загрузка данных: Hevo позволяет передавать измененные данные в реальном времени. Это обеспечивает эффективное использование полосы пропускания на обоих концах.
- Поддержка в реальном времени: команда Hevo доступна круглосуточно, и оказывает исключительную поддержку своим клиентам через чат, электронную почту и звонки в службу поддержки.
- Мониторинг в реальном времени: Hevo позволяет отслеживать поток данных и проверять, где находятся ваши данные в определенный момент времени.
Учебное пособие по BigQuery: понимание архитектуры
У сервиса BigQuery от Google четырехуровневая структура. Первый уровень известен как проекты, которые действуют в качестве контейнера верхнего уровня для данных, которые вы хотите сохранить в Google Cloud Platform. Наборы данных составляют второй уровень Google BigQuery. В одном проекте может быть один или несколько наборов данных.
Третий уровень известен как таблицы, в которых ваши данные хранятся в виде строк и столбцов. Как и в случае с наборами данных, в наборе данных может быть одна или несколько таблиц. Последний уровень BigQuery известен как задания и предназначен для выполнения SQL-запросов для выборки, вставки и изменения данных.
Вы можете узнать больше о четырех уровнях BigQuery в следующих разделах:
- Проекты BigQuery
- Наборы данных BigQuery
- Таблицы BigQuery
- Вакансии BigQuery
Проекты BigQuery
Проекты BigQuery функционируют как контейнер верхнего уровня для ваших данных. У каждого проекта уникальное имя и идентификатор, что упрощает хранение, доступ и удаление данных из BigQuery.
Проекты BigQuery следуют определенному соглашению об именах и позволяют пользователям называть свои проекты таким образом, чтобы имена начинались с символа нижнего регистра и могли содержать только цифры, дефисы и значения ASCII.
Чтобы создать проект в BigQuery, вы можете использовать команду «create» в командной строке Google Cloud Shell следующим образом:
gcloud projects create PROJECT_ID
Наборы данных BigQuery
Наборы данных BigQuery действуют как контейнер для ваших таблиц и представлений, причем каждый набор данных имеет несколько таблиц, в которых хранятся ваши данные. С помощью наборов данных вы можете управлять, контролировать и получать доступ к своим данным из таблиц и представлений. Вы также можете установить разрешения на уровне организации, проекта и набора данных.
Вы можете создать набор данных в BigQuery с помощью команды bq следующим в командной строке Google Cloud Shell образом:
bq mk test_dataset
Таблицы BigQuery
BigQuery хранит ваши данные в виде строк и столбцов в многочисленных таблицах. Каждая таблица BigQuery следует определенной схеме, которая описывает столбцы, их имена и типы данных.
BigQuery позволяет пользователям создавать таблицы трех разных типов:
- Собственные таблицы: Эти таблицы используют хранилище BigQuery для хранения ваших данных.
- Внешние таблицы: эти таблицы используют внешние хранилища, такие как Google Диск, Облачная Платформа Google и т. д., для хранения ваших данных.
- Представления: это виртуальные таблицы, которые пользователь может определять с помощью SQL-запросов, обычно выполняемых для управления доступом на уровне столбцов.
Чтобы создать собственную таблицу в BigQuery, вы можете использовать следующую команду в Cloud Shell:
bq mk --table --expiration 36000 --description "test table" bigquery_project_id:test_dataset.test_table sr_no:INT64,name:STRING,DOB:DATE
Задания BigQuery
Задания BigQuery – это операции, которые вы выполняете со своими данными. С BigQuery вы можете выполнять четыре различных операции/задачи, а именно: загружать, запрашивать, экспортировать и копировать данные, которые вы сохранили в BigQuery. Каждый раз, когда вы выполняете одну из этих задач, она автоматически создает задание.
BigQuery позволяет пользователям получать информацию о созданных ими заданиях с помощью команды ls. Вы можете использовать команду ls в Cloud Shell следующим образом:
ls -j project_id
Учебное пособие по BigQuery: доступ к данным BigQuery
BigQuery позволяет пользователям получать доступ к своим данным с помощью различных команд SQL аналогично тому, как они получают доступ к своим данным, хранящимся в традиционных базах данных на основе SQL, таких как SQL, Oracle, Netezza и т. д. Он также позволяет пользователям получать доступ к своим данным BigQuery различными другими способами, например, с помощью команды bq, API-интерфейсов службы BigQuery, с использованием инструмента визуализации, такого как Google Data Studio, Looker и т. д.
Чтобы получить доступ к данным с помощью оператора select, вы можете использовать следующий синтаксис SQL:
select columns_names from table_name where condition group by column_name order by column_name
Например, если вы хотите получить данные из таблицы bigquery-public-data, вы можете использовать оператор select следующим образом:
SELECT title, count(1) as count FROM `bigquery-public-data.wikipedia.pageviews_2019` WHERE date(datehour ) between '2019-01-01' and '2019-12-31' and lower(title) like '%bigquery%' group by title order by count desc;
Этот запрос отобразит, сколько раз термин bigquery использовался в качестве заголовка страницы Википедии в 2019 году, и выдаст следующий результат:
Помимо предоставления пользователям доступа к своим данным или их изменения с помощью оператора select, BigQuery также поддерживает различные другие функции, такие как обеспечение поддержки интеграции для инструментов отчетности, таких как Google Data Studio, Tableau и т. д. Он также позволяет передавать данные прямо из источника давая вам возможность использовать аналитику в реальном времени.
Заключение
В этой статье вы найдете исчерпывающее руководство по BigQuery и подробные сведения о концепциях, лежащих в основе каждого шага. Это поможет вам понять и эффективно их реализовать. Использование BigQuery для получения важной информации о вашем бизнесе требует, чтобы вы вводили данные из разных источников, настраивая различные конвейеры ETL.
