Kurzanleitung: BigQuery-Daten mit BI Engine und Locker analysieren

BigQuery-Daten mit BI Engine und Locker analysieren

Mit BigQuery BI Engine können Sie schnelle Analysedienste mit niedriger Latenz und interaktive Analysen mit von BigQuery unterstützten Berichten und Dashboards ausführen.

Diese einführende Anleitung richtet sich an Daten- und Business-Analysten, die das Business Intelligence (BI)-Tool Looker zum Erstellen von Berichten und Dashboards verwenden.

Ziele

In dieser Anleitung führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

  • Mit der Google Cloud Console eine BI-Reservierung erstellen und Kapazität hinzufügen
  • Looker über ein Dienstkonto mit BigQuery verbinden.
  • Daten in Looker untersuchen.

Kosten

Die Preise für die BigQuery BI Engine SQL-Oberfläche folgen dem Preismodell, das auf der BI Engine-Preisseite beschrieben wird.

Hinweis

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass ein Projekt bereitsteht, dass Sie die Abrechnung für dieses Projekt aktiviert haben und dass Sie die BigQuery-API aktiviert haben.

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  4. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  5. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  6. Die BigQuery-API wird in neuen Projekten automatisch aktiviert. Um die BigQuery-API in einem vorhandenen Projekt zu aktivieren, gehen Sie zu

    BigQuery API aktivieren.

    Aktivieren Sie die API

BigQuery-Dataset erstellen

Der erste Schritt besteht darin, ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihrer von BI Engine verwalteten Tabelle zu erstellen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Dataset zu erstellen:

  1. Rufen Sie in der Cloud Console die BigQuery-Seite auf.

    BigQuery aufrufen

  2. Klicken Sie im Navigationsbereich im Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

  3. Klicken Sie im Detailbereich auf Aktionen anzeigen und dann auf Dataset erstellen.

  4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

    • Geben Sie unter Dataset-ID biengine_tutorial ein.
    • Für Speicherort der Daten wählen Sie USA (mehrere Regionen in den USA), der Standort mit mehreren Regionen wo öffentliche Datasets gespeichert sind.

    • Für diese Anleitung können Sie Tabellenablauf aktivieren auswählen und dann die Anzahl der Tage bis zum Ablauf der Tabelle angeben.

      Seite "Dataset erstellen"

  5. Lassen Sie alle anderen Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

Tabelle durch Kopieren von Daten aus einem öffentlichen Dataset erstellen

In dieser Anleitung wird ein Dataset aus dem Google Cloud Public Dataset-Programm verwendet. Die öffentlichen Datasets werden für Sie von BigQuery gehostet, damit Sie auf sie zugreifen und sie in Ihre Anwendungen einbetten können.

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Tabelle, indem Sie Daten aus dem Dataset San Francisco 311 Service Requests kopieren. Sie können das Dataset mit der Cloud Console untersuchen.

Erstellen Sie die Tabelle.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Tabelle zu erstellen:

  1. Rufen Sie in der Cloud Console die BigQuery-Seite auf.

    BigQuery aufrufen

  2. Suchen Sie im Bereich Explorer nach san_francisco_311.

  3. Maximieren Sie im Bereich Explorer san_francisco_311 und klicken Sie auf die Tabelle 311_service_requests.

  4. Klicken Sie in der Explorer-Symbolleiste auf Kopieren.

    Markieren der Kopieroption

  5. Führen Sie im Dialogfeld Tabelle kopieren im Abschnitt Ziel folgende Schritte aus:

    • Klicken Sie unter Projektname auf Durchsuchen und wählen Sie Ihr Projekt aus.
    • Wählen Sie für Dataset-Name biengine_tutorial aus.
    • Geben Sie für Tabellenname 311_service_requests_copy ein.

      Fenster „Kopietabelle“ mit Zieloptionen

  6. Klicken Sie auf Kopieren.

  7. Optional: Überprüfen Sie nach Abschluss des Kopierjobs den Tabelleninhalt, indem Sie PROJECT_NAME > biengine_tutorial erweitern und auf 311_service_requests_copy > Vorschau klicken.. Ersetzen Sie in dieser Anleitung PROJECT_NAME durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

BI Engine-Reservierung erstellen

  1. Rufen Sie in der Cloud Console unter Verwaltung die Seite BI Engine auf.

    Zur Seite "BI Engine"

  2. Klicken Sie auf Reservierung erstellen.

  3. Auf der Seite Reservierung erstellen für Schritt 1:

    • Prüfen Sie Ihren Projektnamen.
    • Standort auswählen Der Speicherort sollte mit dem Speicherort der Datasets übereinstimmen, die Sie abfragen.
    • Passen Sie den Schieberegler an die reservierte Speicherkapazität an. Im folgenden Beispiel wird die Kapazität auf 2 GB festgelegt. Das aktuelle Maximum beträgt 100 GB.

      Speicherort der BI-Engine

  4. Klicken Sie auf Next (Weiter).

  5. Prüfen Sie für Schritt 2 Ihre Reservierungsdetails und klicken Sie dann auf Erstellen.

Nach Bestätigung Ihrer Reservierung werden die Details auf der Seite Reservierungen angezeigt.

Bestätigte Reservierung

Über Looker verbinden

In der folgenden Anleitung erfahren Sie, wie Sie Looker mit BigQuery einrichten.

  1. Melden Sie sich bei Looker als Administrator an.
  2. Arbeiten Sie in der Looker-Dokumentation zu BigQuery folgende Abschnitte ab:

    1. Dienstkonto erstellen
    2. BigQuery-Verbindung in Looker einrichten
  3. Klicken Sie auf den Tab Entwickeln und wählen Sie Entwicklermodus aus.

  4. LookML-Modell und -Projekt für Ihr Dataset generieren. Weitere Informationen finden Sie in der für Looker relevanten Anleitung zum Generieren eines Modells.

  5. Gehen Sie über das Menü Explore zu einem Explore-Associate mit dem neuen Modelldatennamen Explore 311_service_requests_copy oder einem anderen Namen, den Sie dem Explore gegeben haben.

Sie können jetzt Ihre Daten untersuchen.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

Wenn Sie Kosten für Ihr Google Cloud-Konto für die in dieser Kurzanleitung verwendeten Ressourcen vermeiden möchten, können Sie das Projekt löschen, die BI Engine-Reservierung löschen oder beides.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

  1. Wechseln Sie in der Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

    Zur Seite „Ressourcen verwalten“

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Reservierung löschen

Wenn Sie das Projekt behalten möchten, können Sie alternativ zusätzliche BI Engine-Kosten vermeiden, indem Sie Ihre Kapazitätsreservierung löschen.

So löschen Sie Ihre Reservierung:

  1. Rufen Sie in der Cloud Console unter Verwaltung die Seite BI Engine auf.

    Zur Seite "BI Engine"

  2. Suchen Sie im Abschnitt Reservierungen Ihre Reservierung.

  3. Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol rechts neben Ihrer Reservierung und wählen Sie Löschen.

  4. Geben Sie im Dialogfeld Reservierungsentfernung bestätigen ENTFERNEN ein und klicken Sie dann auf Weiter.

Nächste Schritte