Usar o plug-in do JupyterLab do BigQuery

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Este documento mostra como instalar e usar a API O plug-in do JupyterLab faz o seguinte:

• Explorar seus dados do BigQuery.
• Usar a API DataFrames do BigQuery.
• Implantar um notebook do DataFrames do BigQuery no Cloud Composer.

O plug-in do JupyterLab do BigQuery inclui todos os da função Plug-in Dataproc JupyterLab, como criar um modelo de ambiente de execução sem servidor do Dataproc, iniciar e gerenciar notebooks, desenvolver com o Apache Spark, implantar seu código, e gerenciar seus recursos.

Instalar o plug-in do JupyterLab do BigQuery

Para instalar e usar o plug-in BigQuery JupyterLab, siga estas etapas:

1. No seu terminal local, verifique se você tem o Python 3.8 ou mais recente. instalados em seu sistema:

   python3 --version
   

2. Instale a CLI gcloud.

3. No seu terminal local, Inicialize a CLI gcloud:

   gcloud init
   

4. Instale o Pipenv, uma ferramenta de ambiente virtual do Python:

   pip3 install pipenv
   

5. Crie um novo ambiente virtual:

   pipenv shell
   

6. Instale o JupyterLab no novo ambiente virtual:

   pipenv install jupyterlab
   

7. Instale o plug-in do JupyterLab do BigQuery:

   pipenv install bigquery-jupyter-plugin
   

8. Se a versão instalada do JupyterLab for anterior que a versão 4.0.0, ative a extensão do plug-in:

   jupyter server extension enable bigquery_jupyter_plugin
   

9. Inicie o JupyterLab:

   jupyter lab
   

   O JupyterLab é aberto no navegador.

.

Observação: no macOS, se você receber um erro SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED na ao iniciar o JupyterLab, atualize o certificado SSL do Python executando /Applications/Python 3.11/Install Certificates.command. Esse arquivo está localizado no diretório inicial do Python.

Atualizar as configurações de projeto e região

Por padrão, sua sessão é executada no projeto e na região que você definiu quando executou gcloud init. Para mudar as configurações de projeto e região do faça o seguinte:

• No menu do JupyterLab, clique em Configurações > Configurações do Google BigQuery.

É necessário reiniciar o plug-in para que as mudanças entrem em vigor.

Explorar dados

Para trabalhar com os dados do BigQuery no JupyterLab, faça o seguinte:

1. Na barra lateral do JupyterLab, abra o painel Explorador de conjunto de dados: clique no ícone dos conjuntos de dados.

2. Para expandir um projeto, no painel Dataset Explorer, clique em seta de expansão ao lado do nome do projeto.

   

   O painel Explorador de conjunto de dados mostra todos os conjuntos de dados em um projeto que ficam na região do BigQuery que você configurou a sessão. É possível interagir com um projeto e um conjunto de dados de várias maneiras:

   • Para exibir informações sobre um conjunto de dados, clique no nome dele.
   • Para exibir todas as tabelas em um conjunto de dados, clique no seta de expansão ao lado de conjunto de dados.
   • Para visualizar informações sobre uma tabela, clique no nome dela.
   • Para alterar o projeto ou a região do BigQuery, atualize suas configurações.

Executar notebooks

Para consultar os dados do BigQuery no JupyterLab, faça o seguinte:

1. Para abrir a página de acesso rápido, clique em Arquivo > Nova tela de início.
2. Na seção Notebooks do BigQuery, clique em DataFrames do BigQuery cartão de crédito. Um novo notebook é aberto, mostrando como começar a usar o DataFrames do BigQuery.

Os notebooks do DataFrames do BigQuery oferecem suporte ao desenvolvimento em Python em um ambiente kernel do Python. As operações do DataFrames do BigQuery são executadas remotamente o BigQuery, mas o restante do código é executado localmente máquina local. Quando uma operação é executada no BigQuery, um job de consulta O ID e o link para o job aparecem abaixo da célula de código.

• Para abrir o job no console do Google Cloud, clique em Abrir job.

Implantar um notebook do DataFrames do BigQuery

É possível implantar um notebook do DataFrames do BigQuery no Cloud Composer usando um modelo de ambiente de execução sem servidor do Dataproc. Use o do ambiente de execução versão 2.1 ou posterior.

1. No notebook do JupyterLab, clique em calendar_monthProgramador de jobs.
2. Em Nome do job, insira um nome exclusivo.
3. Em Ambiente, insira o nome do Cloud Composer. ambiente em que você quer implantar o job.
4. Se o notebook estiver parametrizado, adicione parâmetros.
5. Digite o nome do Modelo de ambiente de execução sem servidor:
6. Para processar falhas de execução do notebook, insira um número inteiro em Contagem de tentativas. e um valor (em minutos) para Atraso na repetição.

7. Selecione quais notificações de execução serão enviadas e insira os destinatários.

   As notificações são enviadas usando a configuração SMTP do Airflow.

8. Selecione uma programação para o notebook.

9. Clique em Criar.

Quando você programa seu notebook, ele aparece na lista de jobs programados no ambiente selecionado do Cloud Composer.

A seguir

• Conheça o guia de início rápido do BigQuery DataFrames.
• Saiba mais sobre a política de API BigQuery DataFrames Python.
• Use o JupyterLab para sessões de notebook e lote sem servidor com o Dataproc.