Wat is die twee maniere om plaaslike data in BigQuery te laai met die web-UI?
In die veld van Wolkrekenaarkunde, spesifiek in die konteks van Google Wolkplatform (GCP), is daar twee maniere om plaaslike data in BigQuery te laai deur die web-UI te gebruik. Hierdie metodes bied aan gebruikers buigsaamheid en gerief wanneer dit kom by die invoer van data in BigQuery vir verdere ontleding en verwerking.
Die eerste metode behels die gebruik van die BigQuery-web-UI se "Create Table"-funksie. Om plaaslike data met hierdie metode te laai, moet gebruikers 'n reeks stappe volg. Eerstens moet hulle na die BigQuery-web-UI gaan en die verlangde datastel kies waar hulle die data wil laai. Sodra die datastel gekies is, kan gebruikers op die "Skep tabel"-knoppie klik om die proses te begin.
In die dialoogkassie "Skep tabel", kan gebruikers 'n tabelnaam verskaf en die skema van die tabel spesifiseer. Die skema definieer die struktuur van die data wat gelaai moet word, insluitend die kolomname en hul onderskeie datatipes. Gebruikers kan óf die skema met die hand definieer óf die outo-opsporingsfunksie gebruik, wat die skema outomaties op grond van die datalêer aflei.
Nadat die tabelnaam en -skema gedefinieer is, kan gebruikers die "Laai op"-opsie kies om plaaslike data in BigQuery te laai. Hierdie opsie stel gebruikers in staat om data vanaf hul plaaslike masjien of vanaf 'n Google Wolkberging-emmer op te laai. As dit vanaf die plaaslike masjien opgelaai word, kan gebruikers die datalêer kies met behulp van die lêerkieser of deur die lêer in die aangewese area te sleep en te laat val. Alternatiewelik, as die data in 'n Google Cloud Storage-emmer gestoor word, kan gebruikers die emmer en lêerpad spesifiseer.
Sodra die datalêer gekies is, kan gebruikers bykomende opsies opstel soos die lêerformaat, skeidingsteken en enkodering. BigQuery ondersteun verskeie lêerformate, insluitend CSV, JSON, Avro, en meer. Gebruikers kan die toepaslike formaat kies op grond van die struktuur en kenmerke van hul data. Boonop kan gebruikers die skeidingsteken spesifiseer wat in die datalêer gebruik word, soos 'n komma-, oortjie- of pypsimbool, om die data behoorlik te ontleed. Die enkoderingsopsie laat gebruikers toe om die karakterkodering wat in die datalêer gebruik word, te spesifiseer, wat die korrekte interpretasie van die data verseker.
Nadat die nodige opsies gekonfigureer is, kan gebruikers op die "Skep tabel"-knoppie klik om die data-laaiproses te begin. BigQuery sal die datalêer en -skema valideer, en as alles in orde is, sal dit die data in die gespesifiseerde tabel begin laai. Gebruikers kan die vordering van die data-laaiproses in die BigQuery-web-UI monitor, en sodra dit voltooi is, sal die data beskikbaar wees vir verdere ontleding en navrae.
Die tweede metode om plaaslike data in BigQuery te laai deur die web-UI te gebruik, is deur die "Voeg data by"-funksionaliteit. Hierdie metode bied 'n meer eenvoudige benadering om data vinnig in BigQuery te laai sonder om 'n tabel eksplisiet te skep. Om hierdie metode te gebruik, moet gebruikers na die BigQuery-web-UI gaan en die verlangde datastel kies waar hulle die data wil laai.
Sodra die datastel gekies is, kan gebruikers op die "Voeg data by"-knoppie klik om die proses te begin. In die dialoogkassie "Voeg data by" kan gebruikers kies om data vanaf hul plaaslike masjien of vanaf 'n Google Wolkberging-emmer op te laai, soortgelyk aan die eerste metode. Gebruikers kan die datalêer kies en die lêerformaat, skeidings- en enkoderingopsies opstel soos nodig.
Anders as die eerste metode, skep die "Voeg data by"-funksie outomaties 'n tydelike tabel vir die opgelaaide data. Hierdie tydelike tabel kry 'n stelsel-gegenereerde naam en erf die skema van die opgelaaide datalêer. Die data word in hierdie tydelike tabel gelaai, wat gebruikers in staat stel om die data vinnig te verken en te ontleed sonder dat dit nodig is om 'n tabel eksplisiet te definieer.
Sodra die data in die tydelike tabel gelaai is, kan gebruikers verskeie bewerkings daarop uitvoer, soos navraag doen, by ander tabelle aansluit of die resultate na verskillende formate uitvoer. Dit is egter belangrik om daarop te let dat die tydelike tabel en sy data 'n beperkte lewensduur het. As gebruikers die data wil behou, moet hulle uitdruklik 'n tabel skep en die data van die tydelike tabel af kopieer.
Daar is twee maniere om plaaslike data in BigQuery te laai deur die web-UI te gebruik: die "Skep tabel"-funksionaliteit en die "Voeg data by"-funksionaliteit. Die "Skep tabel"-metode laat gebruikers toe om 'n tabel eksplisiet te definieer deur die tabelnaam, skema en ander opsies te spesifiseer voordat die data gelaai word. Aan die ander kant bied die "Voeg data by"-metode 'n vinnige en eenvoudige manier om data in 'n tydelike tabel te laai, wat gebruikers in staat stel om die data te verken en te ontleed sonder dat dit vooraf tabelskepping nodig is.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/CL/GCP Google Wolkplatform:
- 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?
- Waarom is dit nodig om ligginginligting, soos die streek en sone, in te sluit wanneer 'n ondersteuningsaak ingedien word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/CL/GCP Google Wolk-platform