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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
O armazenamento e a consulta de grandes conjuntos de dados podem levar muito tempo e custar caro sem a infraestrutura e o hardware adequados. O BigQuery é um armazenamento de dados empresarial que resolve esse problema ao permitir consultas SQL super-rápidas usando a capacidade de processamento da infraestrutura do Google. Você só precisa mover seus dados para o BigQuery, e ele fará todo o trabalho. Controle o acesso ao projeto e aos dados de acordo com a necessidade dos negócios, por exemplo, definir quem tem permissão para visualizar ou consultar os dados.
É possível acessar o BigQuery pelo Console, pela ferramenta de linha de comando ou fazendo chamadas para a API REST do BigQuery com o uso de várias bibliotecas de cliente, como Java, .NET ou Python. Também existem diversas ferramentas de terceiros para você interagir com o BigQuery ao visualizar ou carregar dados, por exemplo.
Neste laboratório prático, você aprenderá como consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery.
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:
Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.
Clique em Seguinte.
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.
Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.
Clique em Seguinte.
Acesse as próximas páginas:
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.
Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:
gcloud
é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.
Clique em Autorizar.
A saída será parecida com esta:
Saída:
Saída:
Exemplo de saída:
gcloud
, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.
No console do BigQuery, há uma interface para consultar tabelas, inclusive conjuntos de dados públicos oferecidos pelo BigQuery. A consulta que você executará acessa uma tabela de um conjunto de dados público que o BigQuery oferece. Ela usa linguagem de consulta padrão para pesquisar o conjunto de dados e limita a 10 o número de resultados retornados.
Você verá a caixa de mensagem Olá! Este é o BigQuery no Console do Cloud. Ela tem um link para o guia de início rápido e as notas de versão.
O console do BigQuery vai abrir.
Esses dados contêm informações sobre taxas de natalidade nos EUA.
Uma marca de verificação verde ou vermelha é exibida para indicar se a consulta é válida ou inválida, respectivamente. Se a consulta for válida, o validador também vai descrever a quantidade de dados a ser processada depois que você executar a consulta.
Essas informações ajudam a determinar o custo de execução de uma consulta.
Os resultados da sua consulta devem se parecer com o seguinte:
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você conseguir consultar o conjunto de dados público, a pontuação da avaliação será mostrada.
Para carregar dados personalizados em uma tabela, crie um conjunto de dados do BigQuery.
Com os conjuntos de dados, é possível controlar o acesso a tabelas e visualizações em um projeto. Neste laboratório usamos apenas uma tabela, mas é preciso ter um conjunto de dados para adicioná-la.
Configure o ID do conjunto de dados como babynames.
Não altere os outros campos. Clique em Criar conjunto de dados.
Agora você tem um conjunto de dados.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você tiver criado corretamente o conjunto de dados do BigQuery, a pontuação da avaliação será mostrada.
Em seguida, crie uma tabela dentro do conjunto de dados babynames e carregue o arquivo de dados do seu bucket de armazenamento na tabela nova.
Os dados personalizados contêm aproximadamente 7 MB de informações sobre os nomes mais usados para bebês, segundo a Administração da Previdência Social dos EUA.
No console do Cloud, selecione Menu de navegação > BigQuery para retornar ao console do BigQuery.
Acesse o conjunto de dados babynames clicando em Ver ações () próximo ao seu conjunto de dados e clique em Criar tabela.
Na caixa de diálogo "Criar tabela", defina os campos a seguir e deixe todos os demais com o valor padrão:
Campo | Valor |
---|---|
Criar tabela de | Google Cloud Storage |
Selecionar arquivo do bucket do GCS | spls/gsp072/baby-names/yob2014.txt |
Formato do arquivo | CSV |
Tabela | names_2014 |
Esquema > Editar como texto | Deslize e adicione o texto a seguir na caixa: name:string,gender:string,count:integer
|
Quando o BigQuery terminar de criar a tabela e carregar os dados, a tabela names_2014
será mostrada no conjunto de dados babynames
.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se os dados forem carregados na tabela de conjunto de dados, a pontuação da avaliação será mostrada.
Consulte sua tabela! Exiba as primeiras linhas dos dados.
names_2014
no painel esquerdo e depois em Visualizar.Sua tabela está pronta para consultas.
O processo de executar consultas em dados personalizados é idêntico à consulta de um conjunto de dados públicos realizada anteriormente. A única diferença é que, desta vez, você vai consultar sua própria tabela, e não uma pública.
No BigQuery, clique no ícone + (Criar nova consulta) na parte de cima.
Cole ou digite a consulta abaixo no Editor de consultas.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você conseguir consultar o conjunto de dados personalizado, a pontuação da avaliação será mostrada.
Responda à pergunta do tipo verdadeiro/falso abaixo para reforçar sua compreensão dos conceitos abordados neste laboratório. Use tudo o que aprendeu até aqui.
Você usou o BigQuery para consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra na plataforma.
Este laboratório faz parte de uma série chamada Qwik Starts. Ela foi desenvolvida para apresentar a você alguns dos recursos disponíveis no Google Cloud. Pesquise "Qwik Starts" no catálogo de laboratórios para encontrar algum que seja do seu interesse.
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 19 de abril de 2024
Laboratório testado em 19 de abril de 2024
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