Mengekspor data dari Analytics

Halaman ini berlaku untuk Apigee dan Apigee hybrid.

Lihat Dokumentasi Apigee Edge.

Apigee Analytics mengumpulkan dan menganalisis spektrum data yang luas yang mengalir di seluruh API Anda dan menyediakan alat visualisasi, termasuk dasbor interaktif, laporan kustom, dan alat lain yang mengidentifikasi tren dalam performa proxy API.

Sekarang, Anda dapat mengakses konten lengkap ini dengan mengekspor data analisis dari Apigee Analytics ke repositori data Anda sendiri, seperti Google Cloud Storage atau Google BigQuery. Selanjutnya Anda bisa memanfaatkan kemampuan kueri dan machine learning canggih yang ditawarkan oleh Google BigQuery dan TensorFlow untuk melakukan analisis data Anda sendiri. Anda juga dapat menggabungkan data analisis yang diekspor dengan data lain, seperti log web, untuk mendapatkan insight baru tentang pengguna, API, dan aplikasi Anda.

Format data ekspor apa yang didukung?

Ekspor data analisis ke salah satu format berikut:

  • Nilai yang dipisahkan koma (CSV)

    {i>Delimiter<i} {i>default<i} adalah karakter koma (,). Karakter pembatas yang didukung meliputi koma (,), pipa (|), dan tab (\t). Konfigurasi nilai menggunakan properti csvDelimiter, seperti yang dijelaskan di Referensi properti permintaan ekspor .

  • JSON (dibatasi baris baru)

    Memungkinkan karakter baris baru digunakan sebagai pembatas.

Data yang diekspor mencakup semua metrik dan dimensi analisis yang dibangun ke dalam Apigee, dan data analisis kustom apa pun yang Anda tambahkan. Untuk deskripsi data yang diekspor, lihat referensi metrik, dimensi, dan filter Analytics.

Anda dapat mengekspor data analisis ke repositori data berikut:

Langkah-langkah untuk mengekspor data analisis

Langkah-langkah berikut meringkas proses yang digunakan untuk mengekspor data analisis:

  1. Mengonfigurasi repositori data (Cloud Storage atau BigQuery) untuk ekspor data. Anda harus memastikan bahwa data repositori telah dikonfigurasi dengan benar, dan bahwa Agen Layanan Apigee akun layanan yang digunakan untuk menulis data ke repositori data memiliki izin yang benar.

  2. Buat datastore yang menentukan properti repositori data (Cloud Storage atau BigQuery) tempat Anda mengekspor data.

  3. Ekspor data analisis Anda. Ekspor data berjalan secara asinkron di latar belakang.

  4. Lihat status permintaan ekspor untuk menentukan kapan ekspor selesai.

  5. Setelah ekspor selesai, akses data yang diekspor di repositori data Anda.

Bagian berikut menjelaskan langkah-langkah ini secara lebih detail.

Mengonfigurasi repositori data Anda

Konfigurasikan Cloud Storage atau BigQuery untuk mengaktifkan akses melalui ekspor data analisis.

Mengonfigurasi Google Cloud Storage

Sebelum dapat mengekspor data ke Google Cloud Storage, Anda perlu melakukan hal berikut:

  • Buat bucket Google Cloud Storage.

  • Pastikan BigQuery API diaktifkan di project Google Cloud Platform Anda. Apigee menggunakan BigQuery API untuk memanfaatkan fitur BigQuery Export saat mengekspor ke Cloud Storage.

    Lihat bagian Mengaktifkan API untuk mengetahui petunjuknya.

  • Pastikan akun layanan Agen Layanan Apigee dengan alamat email service-project-number@gcp-sa-apigee. ditetapkan ke peran berikut:

    • BigQuery Job User
    • Storage Admin

    project-number tercantum di halaman beranda project, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

    Lihat Memberikan, mengubah, dan mencabut akses ke resource.

    Atau, jika Anda ingin memodifikasi peran yang ada, atau membuat peran khusus, tambahkan izin berikut ke peran tersebut:

    • bigquery.jobs.create
    • storage.objects.create
    • storage.objects.delete
    • storage.objects.list

Mengonfigurasi Google BigQuery

Sebelum Anda dapat mengekspor data ke Google BigQuery:

  • Pastikan Anda telah mengaktifkan BigQuery di project Google Cloud Platform.
  • Pastikan BigQuery API diaktifkan di project Google Cloud Platform Anda. Lihat bagian Mengaktifkan API untuk mengetahui petunjuknya.

  • Pastikan akun layanan Agen Layanan Apigee dengan alamat email service-project-number@gcp-sa-apigee. ditetapkan ke peran berikut:

    • BigQuery Job User
    • Editor Data BigQuery

    project-number tercantum di halaman beranda project, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

    Lihat Memberikan, mengubah, dan mencabut akses ke resource.

    Jika Anda ingin mengubah peran yang ada, atau membuat peran khusus, tambahkan izin berikut ke peran tersebut:

    • bigquery.datasets.create
    • bigquery.datasets.get
    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.tables.create
    • bigquery.tables.get
    • bigquery.tables.updateData

  • Buat set data BigQuery.

Mengekspor data ke BigQuery untuk setiap region di AS atau Uni Eropa

Karena data analisis untuk AS atau Uni Eropa disimpan di multi-region AS atau UE, Anda tidak dapat mengekspor data secara langsung ke masing-masing region AS atau Uni Eropa di BigQuery. Sebagai solusinya, Anda dapat terlebih dahulu mengekspor data ke Google Cloud Storage, lalu mentransfernya ke BigQuery sebagai berikut ini:

  1. Buat bucket Cloud Storage, lalu tetapkan Lokasi ke masing-masing wilayah di AS atau Uni Eropa yang Anda ingin dikaitkan dengan data Anda di BigQuery.
  2. Buat datastore Cloud Storage, menggunakan bucket penyimpanan yang dibuat di langkah sebelumnya.
  3. Ekspor data ke Cloud Storage. Lihat Contoh 1: Ekspor data ke Cloud Storage di bawah sebagai contoh.
  4. Muat data ke BigQuery, seperti yang dijelaskan di bagian berikut:

Mengelola {i>datastore<i}

datastore menentukan koneksi ke repositori data ekspor Anda (Cloud Storage, BigQuery).

Bagian berikut menjelaskan cara membuat dan mengelola datastore Anda. Sebelum membuat datastore, sebaiknya Anda menguji konfigurasi repositori data.

Menguji konfigurasi repositori data

Saat Anda membuat repositori data, Apigee tidak menguji atau memvalidasi bahwa konfigurasinya valid. Artinya, Anda dapat membuat datastore (di langkah berikutnya) dan tidak mendeteksi error apa pun sampai Anda menjalankan ekspor data pertama.

Karena proses ekspor data dapat memakan waktu lama, Anda dapat mendeteksi error lebih cepat dengan menguji konfigurasi repositori data untuk memastikannya valid, dan memperbaiki error sebelum membuat datastore.

Untuk menguji konfigurasi repositori data, keluarkan permintaan POST ke API /organizations/{org}/analytics/datastores:test. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

Misalnya, perintah berikut menguji konfigurasi repositori data Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores:test" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Berikut contoh respons jika pengujian berhasil:

{
  "state": "completed",
}

Berikut contoh respons jika pengujian gagal:

{
  "state": "failed",
  "error": "<error message>"
}

Dalam hal ini, atasi masalah yang muncul dalam pesan error dan uji ulang konfigurasi repositori data. Setelah pengujian berhasil, buat datastore, seperti yang dijelaskan di bagian berikutnya.

Membuat datastore

Untuk membuat datastore, keluarkan permintaan POST ke API /organizations/{org}/analytics/datastores. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

Contohnya diberikan di bawah untuk setiap jenis datastore.

Berikut ini contoh respons untuk repositori data Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Gunakan URL yang ditampilkan di properti self untuk melihat detail datastore, seperti yang dijelaskan dalam Melihat detail datastore.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat API penyimpanan data.

Contoh 1: Membuat datastore Cloud Storage

Permintaan berikut membuat datastore Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "targetType": "gcs",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Contoh 2: Membuat datastore BigQuery

Permintaan berikut akan membuat datastore BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "targetType": "bigquery",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }'

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Melihat semua datastore

Untuk melihat semua datastore untuk organisasi Anda, kirim permintaan GET ke API /organizations/{org}/analytics/datastores.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Berikut ini contoh responsnya:

{
  "datastores": [
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
  },
  {
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/g8c3f0mk-1f78-8837-9c67-k222b60ce30b",
    "displayName": "My BigQuery datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "bigquery",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "datasetName": "mybigquery",
      "tablePrefix": "bqprefix"
    }
  }
  ]
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat API penyimpanan data daftar.

Melihat detail datastore

Untuk melihat detail datastore, kirim permintaan GET ke API /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore}.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Berikut ini contoh respons untuk datastore Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan API penyimpanan data.

Mengubah datastore

Untuk mengubah datastore, keluarkan permintaan PUT ke API /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore}. Teruskan semua atau sebagian informasi berikut dalam isi permintaan:

Misalnya, untuk memperbarui datastore Cloud Storage:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores" \
  -X PUT \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "datastoreConfig": {
      "projectId": "my-project",
      "bucketName": "my-bucket",
      "path": "my/analytics/path"
    }
  }'

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Berikut ini contoh respons untuk datastore Cloud Storage:

{
    "self": "/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b",
    "displayName": "My Cloud Storage datastore",
    "org": "myorg",
    "targetType": "gcs",
    "createTime": "1535411583949",
    "lastUpdateTime": "1535411634291",
    "datastoreConfig": {
          "projectId": "my-project",
          "bucketName": "my-bucket",
          "path": "my/analytics/path"
    }
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Memperbarui API penyimpanan data.

Menghapus datastore

Untuk menghapus datastore, keluarkan permintaan DELETE ke API /organizations/{org}/analytics/datastores/{datastore}.

Contoh:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/analytics/datastores/c7d3b5aq-1c64-3389-9c43-b211b60de35b" \
  -X DELETE \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Berikut ini contoh responsnya:

{}

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Delete data store API.

Mengekspor data analisis

Untuk mengekspor data analisis, kirim permintaan POST ke API /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports. Teruskan informasi berikut dalam isi permintaan:

  • Nama dan deskripsi permintaan ekspor
  • Rentang tanggal data yang diekspor (nilai hanya dapat berlangsung selama satu hari)
  • Format data yang diekspor
  • Nama Datastore

Contoh permintaan ekspor disediakan di bawah ini. Untuk mengetahui deskripsi lengkap tentang properti isi permintaan, lihat Mengekspor referensi properti permintaan.

Respons dari POST berupa:

{
    "self": "/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/a7c2f0dd-1b53-4917-9c42-a211b60ce35b",
    "created": "2017-09-28T12:39:35Z",
    "state": "enqueued"
}

Perhatikan bahwa properti state dalam respons ditetapkan ke enqueued. Permintaan POST bekerja secara asinkron. Artinya, permintaan akan terus berjalan di latar belakang setelah permintaan menampilkan respons. Nilai yang memungkinkan untuk state mencakup: enqueued, running, completed, failed.

Gunakan URL yang ditampilkan di properti self untuk melihat status permintaan ekspor data, seperti yang dijelaskan dalam Melihat status permintaan ekspor analisis. Saat permintaan selesai, nilai properti state dalam respons akan ditetapkan ke completed. Anda kemudian dapat mengakses data analisis di datastore.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat API ekspor data.

Contoh 1: Mengekspor data ke Cloud Storage

Contoh berikut mengekspor set data mentah lengkap selama 24 jam terakhir dari lingkungan test di organisasi myorg. Konten diekspor ke Cloud Storage di JSON:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export raw results to Cloud Storage",
    "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
    "dateRange": {
      "start": "2020-06-08",
      "end": "2020-06-09"
    },
    "outputFormat": "json",
    "datastoreName": "My Cloud Storage data repository"
  }'

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Gunakan URI yang ditentukan oleh properti self untuk memantau status pekerjaan seperti yang dijelaskan di Melihat status permintaan ekspor Analytics.

Contoh 2: Mengekspor data ke BigQuery

Contoh berikut mengekspor file CSV yang dipisahkan koma ke BigQuery:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X POST \
  -H "Content-type:application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d \
  '{
    "name": "Export query results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    "dateRange": {
      "start": "2018-06-08", 
      "end": "2018-06-09"
    },
    "outputFormat": "csv",
    "csvDelimiter": ",", 
    "datastoreName": "My BigQuery data repository"
  }'

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Catatan: File CSV yang diekspor akan membuat tabel BigQuery dengan awalan berikut:

<PREFIX>_<EXPORT_DATE>_api_<UUID>_from_<FROM_DATE>_to_<TO_DATE>

Gunakan URI yang ditentukan oleh properti self untuk memantau status tugas seperti yang dijelaskan di Melihat status permintaan ekspor analisis.

Jika Anda melebihi kuota panggilan, API akan menampilkan respons HTTP 429.

Melihat status semua permintaan ekspor Analytics

Guna melihat status untuk semua permintaan ekspor Analytics, kirim permintaan GET ke /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports.

Misalnya, permintaan berikut menampilkan status semua permintaan ekspor Analytics untuk lingkungan test dalam organisasi myorg:

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Jika $TOKEN ditetapkan ke token akses OAuth 2.0 Anda, seperti yang dijelaskan di Mendapatkan token akses OAuth 2.0. Untuk mengetahui informasi tentang opsi curl yang digunakan dalam contoh ini, lihat Menggunakan curl. Untuk deskripsi tentang variabel lingkungan yang digunakan, lihat Menetapkan variabel lingkungan untuk permintaan API Apigee.

Berikut ini contoh respons yang mencantumkan dua permintaan ekspor, satu diantrekan (dibuat dan dalam antrean), dan satu selesai:

[
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/e8b8db22-fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba",
    "name": "Export results To Cloud Storage",
    "description": "One-time export to Cloud Storage",
    "userId": "my@email.com",
    "datastoreName": "My datastore",
    "executionTime": "36 seconds",
    "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
    "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
    "state": "enqueued"
  },
  {
    "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/9870987089fe03-4364-aaf2-6d4f110444ba"
    "name": "Export raw results to BigQuery",
    "description": "One-time export to BigQuery",
    ... 
  }
]

Untuk informasi selengkapnya, lihat Daftar ekspor data API.

Melihat status permintaan ekspor analisis

Untuk melihat status permintaan ekspor Analytics tertentu, kirim permintaan GET untuk /organizations/{org}/environments/{env}/analytics/exports/{exportId}, dengan {exportId} adalah ID yang terkait dengan permintaan ekspor Analytics.

Misalnya, permintaan berikut menampilkan status permintaan ekspor Analytics dengan ID 4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98.

curl "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98" \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

Berikut ini contoh responsnya:

{
  "self":
"/v1/organizations/myorg/environments/test/analytics/exports/4d6d94ad-a33b-4572-8dba-8677c9c4bd98",
  "name": "Export results to Cloud Storage",
  "description": "One-time export to Cloud Storage",
  "userId": "my@email.com",
  "datastoreName": "My datastore",
  "executionTime": "36 seconds",
  "created": "2018-09-28T12:39:35Z",
  "updated": "2018-09-28T12:39:42Z",
  "state": "enqueued"
}

Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan API ekspor data.

Jika ekspor Analytics tidak menampilkan data analisis, executionTime ditetapkan ke "0 detik".

Referensi properti permintaan Datastore

Tabel berikut menjelaskan properti yang dapat Anda teruskan di isi permintaan dalam format JSON saat membuat datastore berdasarkan jenis datastore.

Untuk Google Cloud Storage:

Properti Deskripsi Wajib?
ID Project ID project Google Cloud Platform.

Untuk membuat project Google Cloud Platform, lihat Membuat dan Mengelola Project di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Nama Bucket Nama bucket di Cloud Storage tempat Anda ingin mengekspor data analisis.

Catatan: Bucket harus ada sebelum Anda melakukan ekspor data.

Untuk membuat bucket Cloud Storage, lihat Membuat bucket di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Jalur Direktori tempat menyimpan data analisis di bucket Cloud Storage. Ya

Untuk BigQuery:

Properti Deskripsi Wajib?
ID Project ID project Google Cloud Platform.

Untuk membuat project Google Cloud Platform, lihat Membuat dan mengelola project di dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Nama Set Data Nama set data BigQuery tempat Anda ingin mengekspor data analisis. Pastikan set data dibuat sebelum meminta ekspor data.

Untuk membuat set data BigQuery, lihat Membuat dan menggunakan set data dalam dokumentasi Google Cloud Platform.

 Ya
Awalan Tabel Awalan untuk nama tabel yang dibuat untuk data analisis dalam set data BigQuery. Ya

Ekspor referensi properti permintaan

Tabel berikut menjelaskan properti yang dapat Anda teruskan di isi permintaan dalam format JSON saat mengekspor data analisis.

Properti Deskripsi Wajib?
description Deskripsi permintaan ekspor. Tidak
name Nama permintaan ekspor. Ya
dateRange

Tentukan tanggal start dan end data yang akan diekspor, dalam format yyyy-mm-dd. Contoh:

"dateRange": {
    "start": "2018-07-29",
    "end": "2018-07-30"
}

Nilai dateRange hanya dapat berlangsung selama satu hari. Rentang tanggal dimulai pukul 00.00.00 UTC pada tanggal start dan berakhir pukul 00.00.00 UTC pada tanggal end.

Catatan: Untuk memastikan semua data diambil dari hari sebelumnya, Anda mungkin harus menunda waktu mulai permintaan ekspor (misalnya, 00.05.00 UTC).

Ya
outputFormat Tentukan sebagai json atau csv. Ya
csvDelimiter

Pemisah digunakan di file output CSV, jika outputFormat disetel ke csv. Default-nya adalah karakter , (koma). Karakter pembatas yang didukung meliputi koma (,), pipa (|), dan tab (\t).

 Tidak
datastoreName Nama datastore yang berisi definisi datastore Anda. Ya

Contoh:

{
  "name": "Export raw results to Cloud Storage",
  "description": "Export raw results to Cloud Storage for last 24 hours",
  "datastoreName": "My Cloud Storage datastore"
}