
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: usa_names, table: usa_1910_2013)
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Create a new dataset
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Query new dataset
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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.
En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:
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:
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:
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.
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.
Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
En la consola de BigQuery, se proporciona una interfaz para consultar tablas, incluidos conjuntos de datos públicos que ofrece 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.
Se abrirá la consola de BigQuery.
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.
En el panel Explorador, haz clic en + AGREGAR.
En la ventana AGREGAR datos, selecciona Detecta un proyecto por nombre.
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
.
Haz clic en usa_names para expandir el conjunto de datos.
Haz clic en usa_1910_2013 para abrir esa tabla.
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.
Haz clic en Consulta > En una pestaña nueva.
Quita el texto de consulta predeterminado del Editor de consultas.
Copia la siguiente consulta y pégala en el área de texto del EDITOR 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.
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.
En esta sección, crearás una tabla personalizada, le cargarás datos y, luego, ejecutarás una consulta en ella.
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.
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.yob2014.txt
de modo que puedas encontrarlo más adelante.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.
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.
En la página Crear un conjunto de datos:
babynames
.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.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
En esta sección, cargarás los datos en la tabla que creaste.
Usa los valores predeterminados en todos los parámetros de configuración, a menos que se indique lo contrario.
yob2014.txt
y, luego, haz clic en Abrir.names_2014
.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.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Consultaste un conjunto de datos públicos, creaste una tabla personalizada, cargaste datos y ejecutaste una consulta en ella.
Para obtener más información sobre BigQuery, consulta la documentación de Google BigQuery y los conjuntos de datos públicos de BigQuery.
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Última actualización del manual: 2 de octubre de 2023
Prueba más reciente del lab: 2 de octubre de 2023
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