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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Query a public dataset (dataset: samples, table: natality)
/ 15
Create a new dataset
/ 30
Load data into your table
/ 40
Query a custom dataset
/ 15
Almacenar y consultar grandes conjuntos de datos puede consumir bastante tiempo y dinero cuando no se cuenta con el hardware y la infraestructura adecuados. BigQuery es un almacén de datos para empresas que resuelve este problema, ya que permite realizar consultas de SQL superrápidas gracias a la potencia de procesamiento de la infraestructura de Google. Simplemente traslada tus datos a BigQuery y déjanos el trabajo duro a nosotros. Puedes controlar el acceso al proyecto y a tus datos (por ejemplo, puedes otorgar permisos de visualización o consulta de datos) según las necesidades de tu empresa.
Para acceder a BigQuery, puedes usar la consola o la herramienta de línea de comandos, o realizar llamadas a la API de REST de BigQuery a través de diversas bibliotecas cliente, como Java, .NET o Python. También hay diferentes herramientas de terceros que puedes usar para interactuar con BigQuery, por ejemplo, si quieres visualizar o cargar datos.
En este lab práctico, se muestra cómo consultar tablas públicas y cargar datos de muestra en BigQuery.
Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:
Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).
El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.
Sugerencia: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.
También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.
También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.
Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu PROJECT_ID. El resultado contiene una línea que declara el PROJECT_ID para esta sesión:
gcloud
es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.
Haz clic en Autorizar.
Ahora, el resultado debería verse de la siguiente manera:
Resultado:
Resultado:
Resultado de ejemplo:
gcloud
, consulta la guía con la descripción general de gcloud CLI en Google Cloud.
En la consola de BigQuery, se proporciona una interfaz para consultar tablas, incluidos conjuntos de datos públicos que ofrece BigQuery. La consulta que ejecutarás accede a una tabla de un conjunto de datos públicos que proporciona BigQuery. Utiliza el lenguaje de consultas estándar para realizar búsquedas en el conjunto de datos y devuelve un máximo de 10 resultados.
Se abrirá el cuadro de mensaje Te damos la bienvenida a BigQuery en la consola de Cloud. Este cuadro de mensaje contiene un vínculo a la guía de inicio rápido y las notas de la versión.
Se abrirá la consola de BigQuery.
Esta muestra de datos tiene información sobre natalidad (índices de nacimiento) en EE.UU.
Aparecerá una marca de verificación verde o roja según la validez de la consulta. Si la consulta es válida, el validador también describe la cantidad de datos que se procesará luego de ejecutar la consulta.
Esta información es útil para determinar el costo de la ejecución de una consulta.
El resultado de la consulta debería ser similar al siguiente:
Prueba la tarea completada
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si consultaste correctamente el conjunto de datos públicos, verás una puntuación de evaluación.
Para cargar datos personalizados en una tabla, primero debes crear un conjunto de datos de BigQuery.
Los conjuntos de datos permiten controlar el acceso a las tablas y las vistas de un proyecto. En este lab, usarás una sola tabla, pero igualmente necesitarás un conjunto de datos en el cual incluirla.
En ID del conjunto de datos, ingresa babynames.
Deja el resto de los campos con la configuración predeterminada. Haz clic en Crear conjunto de datos.
Ahora tienes un conjunto de datos.
Prueba la tarea completada
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si creaste correctamente el conjunto de datos de BigQuery, verás una puntuación de evaluación.
A continuación, crea una tabla en el conjunto de datos babynames y carga el archivo de datos de tu bucket de almacenamiento en la tabla nueva.
El archivo de datos personalizados que usarás contiene alrededor de 7 MB de datos con nombres populares de bebés proporcionados por la Administración de Seguridad Social de EE.UU.
En la consola de Cloud, selecciona el menú de navegación > BigQuery para regresar a la consola de BigQuery.
Para navegar al conjunto de datos babynames, haz clic en Ver acciones () junto a tu conjunto de datos y, luego, en Crear tabla.
En el diálogo Crear tabla, configura los siguientes campos y deja el resto con sus valores predeterminados:
Campo | Valor |
---|---|
Crear tabla desde | Google Cloud Storage |
Seleccionar archivo del bucket de GCS | spls/gsp072/baby-names/yob2014.txt |
Formato de archivo | CSV |
Tabla | names_2014 |
Esquema > Editar como texto | Desliza el botón de activación y agrega lo siguiente en el cuadro de texto: name:string,gender:string,count:integer
|
Cuando BigQuery termine de crear la tabla y de cargar los datos, verás la tabla names_2014
en el conjunto de datos babynames
.
Prueba la tarea completada
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si cargaste correctamente los datos en la tabla del conjunto de datos, verás una puntuación de evaluación.
Consulta tu tabla. Revisa las primeras filas de datos.
names_2014
en el panel izquierdo y, luego, en Vista previa.Tu tabla está lista para realizar consultas.
Ejecutar una consulta sobre un conjunto de datos personalizados es igual que consultar un conjunto de datos públicos como hiciste anteriormente. Sin embargo, en este caso consultarás tu propia tabla en lugar de una tabla pública.
En BigQuery, haz clic en el ícono + (Redactar consulta nueva), en la parte superior.
Pega o escribe la siguiente consulta en el Editor de consultas.
Prueba la tarea completada
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si consultaste correctamente el conjunto de datos personalizados, verás una puntuación de evaluación.
A continuación, se presenta una pregunta de verdadero/falso para reforzar tus conocimientos de los conceptos de este lab. Intenta responderla correctamente.
Usaste BigQuery para consultar tablas públicas y cargar datos de muestra en BigQuery.
Este lab forma parte de una serie llamada Qwik Starts. Estos labs están diseñados para ofrecerte una visión general de las numerosas funciones disponibles en Google Cloud. Busca “Qwik Starts” en el catálogo de labs para elegir el próximo lab que desees completar.
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Última actualización del manual: 19 de abril de 2024
Prueba más reciente del lab: 19 de abril de 2024
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