Author: tomorier (他 ...
pandas と BigQuery を連携させる.
PLAID Engineerの 原田(@harada_hi) です。 弊社製品KARTEでは行動データという大量データの集計においてBigQueryを多用しています。 2. BigQueryのリソース配分最適化のため、プロジェクトへのコミットメントの割り当てパターンや、スロット消費の多いクエリの見つけ方などについて調査した結果をまとめてみました アクセス対象のパブリック BigQuery プロジェクトのプロジェクト ID のコンマ区切りリスト。 A comma-separated list of project IDs of public BigQuery projects to access. BigQueryのbqコマンドを全部試してみたので解説する . bigqueryのクエリでスキーマ情報を取得するには information_schema を利用して取得することができます。 ※詳しくは 公式ページ 参照 . GCPでプロジェクト作成. いいえ No: requestGoogleDriveScope requestGoogleDriveScope: Google Drive へのアクセスを要求するかどうか。 Whether to request access to Google Drive. メニューバーから「BigQuery」を選択. BigQueryでは、データを格納するための要素として「データセット」というものが存在します。 当エントリでは、Google BigQueryにおける「データセット」の作成や管理の方法について、実際にコンソール上やプログラム経由で触ってみながら、基本的な部分について理解を深めていきたいと思います。
さっき作ったプロジェクトの ID と BigQuery で実行したいクエリを用意する。 >>> project_id = 'pandas-bq' >>> query = 'SELECT * FROM example.iris LIMIT 10' クエリは先ほど実行したものと同じ。 BigQueryの監査ログは役に立つ. BigQueryでは「テラバイト級のデータなら数秒」「ペタバイト級のデータであれば数分」でスキャンできます。 「Google Cloud Storage」「Google Cloud Datastore」からBigQueryへ毎秒10万行のデータストリーミングを行い、データのリアルタイム分析も可能です。 メニューバーから「BigQuery」を選択.
information_schema.columns では以下のような情報が取得できます 。
BigQuery Python クライアントライブラリの Table クラスには、以下のプロパティがあります。 project: プロジェクトID; dataset_id: データセットID（データセット名） table_id: テーブルID（テーブル名） full_table_id: （プロジェクトID + データセットID + テーブルID ）
GCPでプロジェクト作成.