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BigQuery: Qwik Start - Console

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BigQuery: Qwik Start - Console

30 minutos Gratis

GSP072

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

Almacenar y consultar grandes conjuntos de datos puede consumir una gran cantidad de tiempo y dinero cuando no se cuenta con el hardware y la infraestructura adecuados. Google 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 mueva sus datos a BigQuery y déjenos el trabajo duro a nosotros. Puede controlar el acceso al proyecto y a sus datos (por ejemplo, puede otorgar permisos de visualización o consulta de datos) según sus necesidades empresariales.

Puede acceder a BigQuery en Console, la IU web clásica o una herramienta de línea de comandos, o haciendo llamadas a la API de REST de BigQuery mediante diversas bibliotecas cliente como Java, .NET o Python. También hay diferentes herramientas de terceros que puede utilizar para interactuar con BigQuery (p. ej., si desea ver o cargar datos).

Este lab práctico le enseñará a utilizar la IU web para consultar tablas públicas y cargar datos de muestra en BigQuery.

Configuración y requisitos

Configuración de Qwiklabs

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lea estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando hace clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrá a su disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico de Qwiklabs le permitirá llevar a cabo las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, le proporciona credenciales temporales nuevas que utilizará para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Qué necesita

Para completar este lab, necesitará lo siguiente:

  • Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)
  • Tiempo para completar el lab

Nota: Si ya tiene un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los use para este lab.

Nota: Si usa un dispositivo con Chrome OS, ejecute este lab en una ventana de incógnito.

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

  1. 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:

    • El botón Abrir la consola de Google
    • Tiempo restante
    • Las credenciales temporales que debe usar para el lab
    • Otra información para completar el lab, si es necesaria
  2. Haga clic en Abrir la consola de Google. 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.

    Nota: Si ve el diálogo Elegir una cuenta, haga clic en Usar otra cuenta.
  3. Si es necesario, copie el nombre de usuario del panel Detalles del lab y péguelo en el cuadro de diálogo Acceder. Haga clic en Siguiente.

  4. Copie la contraseña del panel Detalles del lab y péguela en el cuadro de diálogo de bienvenida. Haga clic en Siguiente.

    Importante: Debe usar las credenciales del panel de la izquierda. No use sus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Nota: Usar su propia Cuenta de Google podría generar cargos adicionales.
  5. Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:

    • Acepte los términos y condiciones.
    • No agregue opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
    • No se registre para obtener pruebas gratuitas.

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

Nota: Para ver el menú con una lista de los productos y servicios de Google Cloud, haga clic en el Menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda de la pantalla. Ícono del menú de navegación

Active Google Cloud Shell

Google Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas de desarrollo. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Google Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a sus recursos de GCP.

  1. En GCP Console, en la barra de herramientas superior derecha, haga clic en el botón Abrir Cloud Shell.

    Ícono de Cloud Shell

  2. Haga clic en Continue (Continuar):

    cloudshell_continue

Toma unos minutos aprovisionar y conectarse con el entorno. Cuando está conectado, ya está autenticado y el proyecto está configurado en su PROJECT_ID . Por ejemplo:

Terminal de Cloud Shell

gcloud es la herramienta de línea de comandos para Google Cloud Platform. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función “tab-completion”.

Puede mostrar el nombre de la cuenta activa con este comando:

gcloud auth list

Resultado:

ACTIVE: *
ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net
To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`
	

Puede mostrar el ID del proyecto con este comando:

gcloud config list project
	

Resultado:

[core]
project = <project_ID>
	

Resultado de ejemplo:

[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
	

Consulte un conjunto de datos públicos

BigQuery Console ofrece una interfaz para consultar tablas, incluso conjuntos de datos públicos que ofrece BigQuery. La consulta que ejecutará accede a una tabla de un conjunto de datos públicos que proporciona BigQuery. Utiliza el lenguaje de consultas estándar para buscar en el conjunto de datos y muestra un máximo de 10 resultados.

En Console, desplácese hacia abajo en el menú izquierdo y haga clic en BigQuery.

Console_BigQuery.png

Copie y pegue la siguiente consulta en el cuadro de texto Unsaved query:

#standardSQL
SELECT
 weight_pounds, state, year, gestation_weeks
FROM
 `bigquery-public-data.samples.natality`
ORDER BY weight_pounds DESC LIMIT 10;

Esta muestra de datos tiene información sobre natalidad (índices de nacimiento) en los Estados Unidos. Haga clic en el ícono circular de verificación para activar el validador de consultas.

BQ_console_unsavedQuery.png

Aparecerá una marca de verificación verde o roja sobre los botones 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 una consulta.

Haga clic en el botón Run query.

El resultado de la consulta debería ser similar al siguiente:

BQ_console_results.png

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Consulte un conjunto de datos públicos (dataset: samples, table: natality)

Cargue datos personalizados en una tabla

Ahora creará una tabla personalizada, cargará datos en ella y la utilizará en una consulta. También creará un conjunto de datos que contendrá su tabla, agregará datos a su proyecto y luego creará la tabla de datos que consultará.

Cree un conjunto de datos

Los conjuntos de datos lo ayudan a controlar el acceso a las tablas y las visualizaciones de un proyecto. Este lab utilizará solo una tabla, pero igualmente necesitará un conjunto de datos en el cual incluirla.

En BigQuery Console, haga clic en el ícono de la flecha hacia abajo junto al nombre de su proyecto en el panel de navegación y, luego, haga clic en Create new dataset.

BQ_console_create_dataset.png

Ingrese babynames en Dataset ID:

babynames

Deje el resto de los valores predeterminados como están y haga clic en Create dataset. Ahora tiene un conjunto de datos.

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Cree un conjunto de datos nuevo

Agregue datos personalizados

El archivo de datos personalizados que usará contiene alrededor de 7 MB de datos con nombres populares de bebés proporcionados por la Administración de Seguridad Social de EE.UU. Agregará el archivo ZIP a su proyecto y luego creará un depósito de almacenamiento para el archivo específico que utilizará en las consultas.

En Cloud Shell, ejecute los siguientes comandos para agregar archivos de datos a su proyecto:

gsutil cp gs://spls/gsp072/baby-names.zip .
unzip baby-names.zip

Cree un depósito de Cloud Storage

Ahora que descargó los archivos, creará un depósito de Cloud Storage para almacenar datos específicos. Abra el menú de navegación y haga clic en Storage > Browser > Create bucket.

Póngale un nombre único a nivel universal al depósito y haga clic en Create.

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Cree un depósito

En Cloud Shell, ejecute el siguiente comando para enviar el archivo yob2014.txt a su depósito. Reemplace <your_bucket> con el nombre del depósito que acaba de crear:

gsutil cp yob2014.txt gs://<your_bucket>

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Copie el archivo en su depósito

Ahora le puede indicar a BigQuery dónde encontrar los datos para consultar.

Cargue los datos en una tabla nueva

Ahora, cargará el archivo de datos de su depósito de almacenamiento en una tabla nueva en BigQuery. Creará la tabla dentro del conjunto de datos que creó anteriormente.

Vuelva a BigQuery.

Haga clic en el nombre de su proyecto; luego, haga clic en el conjunto de datos babynames y en Create table.

BQ_console_createtable.png

En Source Data, ingrese la ruta de acceso al archivo de datos de su depósito de Google Cloud Storage. Cambie el formato del archivo a CSV.

En la sección Destination Table, ingrese el siguiente valor como nombre de destination table: names_2014

En la sección Schema, active Edit as Text y agregue lo siguiente:

name:string,gender:string,count:integer

Su formulario debería verse así:

BQ_console_table_details.png

Haga clic en el botón Create Table.

Espere a que BigQuery cree la tabla y cargue los datos. Mientras BigQuery carga los datos, aparecerá la string "loading" luego del nombre de su tabla. Verá la tabla names_2014 debajo del conjunto de datos babynames en BigQuery Console.

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Cargue datos en su tabla.

Ponga a prueba sus conocimientos

A continuación, se presentan preguntas de opción múltiple para reforzar sus conocimientos sobre los conceptos de este lab. Trate de responderlas lo mejor posible.

Obtenga una vista previa de la tabla

Luego, tendrá una vista previa de las primeras filas de datos.

Haga clic en la tabla names_2014 del menú izquierdo y, luego, en Preview.

BQ_console_preview_table.png

Su tabla ya está lista para consultas.

Consulte un conjunto de datos personalizado

Ejecutar una consulta sobre un conjunto de datos personalizado es exactamente lo mismo que consultar un conjunto de datos públicos como hizo anteriormente. Sin embargo, en este caso consultará su propia tabla en lugar de una tabla pública.

En BigQuery, haga clic en el botón Compose New query, en la esquina superior derecha, para borrar su consulta anterior.

Agregue la siguiente consulta en Query editor.

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

Haga clic en el botón Run query. La consulta muestra los 5 nombres de varón más populares del año que cargó en la tabla (2014).

Pruebe la tarea completada

Haga clic en Check my progress para verificar la tarea realizada. Si la completó correctamente, se le otorgará una puntuación de evaluación.

Consulte un conjunto de datos personalizado

Felicitaciones

Baseline_ML_125.png

Finalice su Quest

Continúe su Quest con Baseline: Data, ML, AI. Una Quest es una serie de labs relacionados que forman una ruta de aprendizaje. Si completa esta Quest, obtendrá la insignia que se muestra arriba como reconocimiento de su logro. Puede hacer públicas sus insignias y agregar vínculos a ellas en su currículum en línea o en sus cuentas de redes sociales. Inscríbase en esta Quest y obtenga un crédito inmediato de finalización luego de haber realizado este lab. Consulte otras Quests de Qwiklabs disponibles.

Pasos siguientes/Más información

Este lab también forma parte de una serie de labs llamada Qwik Starts. Estos labs están diseñados para ofrecerle una visión general de las numerosas funciones disponibles en Google Cloud. Busque "Qwik Starts" en el catálogo de labs para elegir el siguiente lab en el que desee participar.

Google Cloud Training & Certification

Aproveche al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarlo a ponerse en marcha rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que pueda realizar nuestros cursos cuando más le convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: según demanda, presenciales y virtuales. Las certificaciones lo ayudan a validar y demostrar sus habilidades y experiencia en las tecnologías de Google Cloud.

Última actualización del manual: 15 de octubre de 2018
Última prueba del lab: 15 de octubre de 2018

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