Wat is die stappe om 'n tabel in BigQuery te skep met behulp van 'n lêer wat na Google Wolkberging opgelaai is?
Om 'n tabel in BigQuery te skep met behulp van 'n lêer wat na Google Cloud Storage opgelaai is, moet jy 'n reeks stappe volg. Hierdie proses laat jou toe om die krag van Google Wolkplatform te benut en BigQuery se vermoëns te gebruik om groot datastelle te ontleed. Deur plaaslike data in BigQuery te laai, kan jy jou data doeltreffend bestuur en navraag doen vir uitvoerbare insigte.
Hier is die stappe om 'n tabel in BigQuery te skep met behulp van 'n lêer wat na Google Cloud Storage opgelaai is:
1. Berei jou data voor: Voordat jy jou lêer na Google Cloud Storage oplaai, maak seker dat dit in 'n formaat is wat deur BigQuery ondersteun word. Algemene formate sluit in CSV, JSON, Avro, Parket en ORC. Maak ook seker dat die lêer die toepaslike skema of struktuur volg wat vir jou tabel vereis word.
2. Laai die lêer op na Google Cloud Storage: Meld aan by die Google Cloud Console en navigeer na die Cloud Storage-blaaier. Skep 'n nuwe emmer of kies 'n bestaande een om jou lêer te stoor. Klik op die "Laai lêers op" knoppie en kies die lêer wat jy wil oplaai. Sodra die oplaai voltooi is, teken die stoorplek aan (bv. gs://bucket-name/file-name).
3. Maak BigQuery in die Wolkkonsole oop: Kies die projek waar jy die tabel wil skep vanaf die Wolkkonsole. Maak die BigQuery-web-UI oop deur op die navigasiekieslys te klik en "BigQuery" te kies.
4. Skep 'n nuwe datastel: As jy nog nie 'n datastel geskep het om jou tabel te bevat nie, klik op die projeknaam in die navigasiepaneel, klik dan op die "+ Skep datastel"-knoppie. Verskaf 'n datastel-ID, kies die ligging en stel enige gewenste opsies in. Klik op "Skep datastel" om voort te gaan.
5. Skep 'n nuwe tabel: Binne jou verlangde datastel, klik op die "+ Skep tabel" knoppie. In die "Skep tabel"-dialoog, spesifiseer die tabelnaam, kies die toepaslike databron (Google Wolkberging) en voer die pad na jou opgelaaide lêer in (bv. gs://bucket-name/file-name). BigQuery sal outomaties die lêerformaat opspoor gebaseer op die lêeruitbreiding.
6. Definieer die skema: BigQuery laat jou toe om die skema handmatig te definieer of dit outomaties op te spoor vanaf die data. As jy kies om die skema handmatig te definieer, klik op die "Wysig as teks"-skakel en verskaf die skema in die JSON-formaat. Maak seker dat die skema ooreenstem met die struktuur van jou opgelaaide lêer. Alternatiewelik kan jy BigQuery die skema outomaties laat opspoor deur die merkblokkie gekies te laat.
7. Stel tabelopsies (opsioneel): Jy kan addisionele opsies vir jou tabel opstel, soos partisionering, groepering en verval. Hierdie opsies help om jou navrae te optimaliseer en die lewensiklus van jou data te bestuur. Klik op die "Gevorderde opsies"-skakel om toegang tot hierdie instellings te kry en enige gewenste veranderinge aan te bring.
8. Hersien en skep die tabel: Gaan al die instellings na, insluitend die tabelnaam, databron, skema en opsies. Sodra jy tevrede is, klik op die "Skep tabel"-knoppie om die tabelskeppingsproses te begin. BigQuery sal die data vanaf die lêer in Google Wolkberging begin invoer en die tabel dienooreenkomstig skep.
9. Monitor die tabelskeppingsproses: Afhangende van die grootte van jou lêer, kan die tabelskeppingsproses 'n rukkie neem. Jy kan die vordering monitor deur die werkbesonderhede in die BigQuery-web-UI te sien. Sodra die taak voltooi is, sal jy die status as "Klaar" sien en die tabel sal beskikbaar wees vir navrae en ontleding.
Baie geluk! Jy het suksesvol 'n tabel in BigQuery geskep met 'n lêer wat na Google Wolkberging opgelaai is. Jy kan nou BigQuery se kragtige navrae-vermoëns gebruik om jou data te verken en insigte te verkry.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/CL/GCP Google Wolkplatform:
- Hoe om Google-wolkkonsole en Google-wolkplatform te onderskei?
- Wat is Cloud AutoML?
- Wat is GCP?
- Waarom word die Cloud Support API as 'n waardevolle hulpmiddel beskou om ondersteuningsake doeltreffend te bestuur?
- Hoe kan u toegang tot die Cloud Support API in die Cloud Console kry?
- Wat is die voordele van die gebruik van die Cloud Support API vir die bestuur van ondersteuningsake?
- Hoe verbeter die Cloud Support API sigbaarheid vir ondersteuningsake?
- Wat is die doel van die Cloud Support API-kenmerk in Google Cloud Premium Support?
- Hoe kan die verskaffing van eksplisiete verduidelikings vir die geselekteerde prioriteit van 'n ondersteuningsaak help om verkeerde aannames te vermy?
- Watter spesifieke identifiseerders vir relevante hulpbronne moet ingesluit word wanneer 'n probleem by GCP-ondersteuning aangemeld word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/CL/GCP Google Wolk-platform