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Descripción general

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 al poder de procesamiento de la infraestructura de Google. Simplemente mueve 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 tus necesidades empresariales.

Para acceder a BigQuery, puedes usar la consola de Cloud, la herramienta de línea de comandos, o realizar llamadas a la API de REST de BigQuery mediante 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, puedes acceder a BigQuery con la consola de Cloud.

Usar BigQuery con la consola de Cloud te ofrecerá una interfaz visual para completar tareas como ejecutar consultas y cargar y exportar datos. En este lab práctico, aprenderás a consultar tablas en un conjunto de datos públicos y a cargar datos de muestra en BigQuery por medio de la consola de Cloud.

Actividades

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Consultar un conjunto de datos públicos
• Crear una tabla personalizada
• Cargar datos en una tabla
• Consultar una tabla

Configuración y requisitos

Configuración de Qwiklabs

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, 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:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Consola de Cloud

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. 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: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1. Abre BigQuery

En la consola de BigQuery, se proporciona una interfaz para consultar tablas, incluidos conjuntos de datos públicos que ofrece BigQuery.

Cómo abrir la consola de BigQuery

1. En la consola de Google Cloud, seleccione elmenú de navegación > BigQuery.

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.

2. Haga clic en Listo.

Se abrirá la consola de BigQuery.

Tarea 2. Consulta un conjunto de datos públicos

En esta sección, cargarás un conjunto de datos públicos, USA Names, en BigQuery. Luego, consultarás el conjunto de datos para determinar cuáles fueron los nombres más comunes en Estados Unidos entre 1910 y 2013.

Carga el conjunto de datos USA Names

1. En el panel Explorador, haz clic en + AGREGAR.

2. En la ventana AGREGAR datos, selecciona Detecta un proyecto por nombre.

3. Ingresa el nombre de proyecto como bigquery-public-data y haz clic en DESTACAR.

El proyecto bigquery-public-data se agregará a tus recursos, y verás el conjunto de datos usa_names en el panel izquierdo de la sección Explorador en bigquery-public-data.

7. Haz clic en usa_names para expandir el conjunto de datos.

8. Haz clic en usa_1910_2013 para abrir esa tabla.

Consulta el conjunto de datos USA Names

Consulta bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013 para conocer el nombre y el sexo de los bebés que se incluyen en este conjunto de datos. Luego, haz una lista de los 10 nombres principales en orden descendente.

1. Haz clic en Consulta > En una pestaña nueva.

2. Quita el texto de consulta predeterminado del Editor de consultas.

3. Copia la siguiente consulta y pégala en el área de texto del EDITOR de consultas:

SELECT name, gender, SUM(number) AS total FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` GROUP BY name, gender ORDER BY total DESC LIMIT 10

4. En la parte superior derecha de la ventana, observarás el validador de consultas.

Si la consulta es válida, BigQuery mostrará un ícono de marca de verificación verde. Si no lo es, aparecerá un ícono de signo de exclamación rojo. Si la consulta es válida, el validador también mostrará la cantidad de datos que procesará la consulta cuando la ejecute. Esto te permitirá determinar el costo de ejecutar la consulta.

5. Haz clic en Ejecutar.

Los resultados de la consulta se abren debajo del Editor de consultas. En la parte superior de la sección Resultados de la consulta, BigQuery muestra el tiempo transcurrido y los datos que procesó la consulta. Debajo del tiempo, se encuentra la tabla que muestra los resultados correspondientes. La fila del encabezado contiene el nombre de la columna según se especifica en el parámetro GROUP BY de la consulta.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Consultar un conjunto de datos públicos

Tarea 3. Crea una tabla personalizada

En esta sección, crearás una tabla personalizada, le cargarás datos y, luego, ejecutarás una consulta en ella.

Descarga los datos en tu computadora local

El archivo que vas a descargar contiene alrededor de 7 MB de datos con nombres populares de bebés. Lo proporciona la Administración de Seguridad Social de EE.UU.

1. Descarga el archivo ZIP de nombres de bebés a tu computadora local.
2. Descomprime el archivo en la computadora.
3. Abre el archivo yob2014.txt para consultar cómo se ven los datos. Este es un archivo de valores separados por comas (CSV) que contiene las siguientes tres columnas: nombre, sexo (M o F) y cantidad de niños que tienen ese nombre. El archivo no tiene una fila de encabezado.
4. Presta atención a la ubicación del archivo yob2014.txt de modo que puedas encontrarlo más adelante.

Tarea 4: Crea un conjunto de datos

En esta sección, crearás un conjunto de datos para incluir tu tabla, agregarle datos a tu proyecto y luego crear la tabla de datos en la que ejecutarás la consulta.

Los conjuntos de datos te ayudan a controlar el acceso a las tablas y las vistas de un proyecto. En este lab utilizarás una sola tabla, pero igualmente necesitarás un conjunto de datos en el cual incluirla.

1. En la consola, en la sección Explorador, haz clic en el ícono Ver acciones junto al ID del proyecto y selecciona Crear conjunto de datos.

2. En la página Crear un conjunto de datos:

• En ID del conjunto de datos, ingresa babynames.
• En Ubicación de los datos, elige us (varias regiones en Estados Unidos).
• En Vencimiento predeterminado de la tabla, deja el valor predeterminado.

Actualmente, los conjuntos de datos públicos se almacenan en la ubicación multirregional de EE.UU. Para que sea más simple, coloca tu conjunto de datos en la misma ubicación.

3. En la parte inferior del panel, haz clic en Crear conjunto de datos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Crear un conjunto de datos nuevo

Tarea 5: Carga los datos en una tabla nueva

En esta sección, cargarás los datos en la tabla que creaste.

1. Para crear una tabla, haz clic en el ícono Ver acciones junto al conjunto de datos babynames en la sección Explorador. Selecciona Abrir y, luego, haz clic en Crear tabla.

Usa los valores predeterminados en todos los parámetros de configuración, a menos que se indique lo contrario.

2. En la página Crear tabla, sigue estos pasos:

• En Crear tabla desde, selecciona Subir en el menú desplegable.
• En Seleccionar archivo, haz clic en Explorar, navega hasta el archivo yob2014.txt y, luego, haz clic en Abrir.
• En Formato del archivo, elige CSV en el menú desplegable.
• En Nombre de la tabla, ingresa names_2014.
• En la sección Esquema, haz clic en el botón de activación Editar como texto y pega la siguiente definición de esquema en el cuadro de texto.

name:string,gender:string,count:integer

3. Haz clic en Crear tabla (en la parte inferior de la ventana).
4. Espera a que BigQuery cree la tabla y carga los datos. Mientras BigQuery carga los datos, puedes consultar el estado desde el panel Historial personal.

Obtén una vista previa de la tabla

1. En el panel izquierdo, selecciona babynames > names_2014 en el panel de navegación.
2. En el panel de detalles, haz clic en la pestaña Vista previa.

Tarea 6. Consulta la tabla

Una vez cargados los datos en tu tabla, puedes ejecutar consultas. El proceso es idéntico al del ejemplo anterior, excepto que, en este caso, consultarás tu tabla en lugar de una tabla pública.

1. Haz clic en Consulta > En una pestaña nueva.
2. Quita el texto de consulta predeterminado del Editor de consultas.
3. Copia y pega la siguiente consulta en el EDITOR de consultas. Esta consulta recupera los 5 nombres de bebés de sexo masculino más populares en EE.UU. durante el 2014.

SELECT name, count FROM `babynames.names_2014` WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 5

3. Haz clic en Ejecutar. Los resultados se muestran debajo de la ventana de consulta.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Consultar un nuevo conjunto de datos

¡Felicitaciones!

Consultaste un conjunto de datos públicos, creaste una tabla personalizada, cargaste datos y ejecutaste una consulta en ella.

Próximos pasos/Más información

Para obtener más información sobre BigQuery, consulta la documentación de Google BigQuery y los conjuntos de datos públicos de BigQuery.

Capacitación y certificación de Google Cloud

Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.

Última actualización del manual: 2 de octubre de 2023

Prueba más reciente del lab: 2 de octubre de 2023

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