Öffentliches Dataset mit den BigQuery-Clientbibliotheken abfragen
Weitere Informationen zum Abfragen eines öffentlichen Datasets mit den BigQuery-Clientbibliotheken.
Um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe zu erhalten, wählen Sie in der Google Cloud Console Ihre bevorzugte Programmiersprache aus:
C#-Tour starten Go-Tour starten Java-Tour starten Node.js-Tour starten
PHP-Tour starten Python-Tour starten Ruby-Tour starten
Hinweis
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Wählen Sie aus, ob Sie die BigQuery-Sandbox kostenlos verwenden oder die Abrechnung für Ihr Google Cloud-Projekt aktivieren möchten.
Wenn Sie die Abrechnung für ein Projekt nicht aktivieren, arbeiten Sie automatisch in der BigQuery-Sandbox. Mit der BigQuery-Sandbox können Sie BigQuery mit einer begrenzten Anzahl von BigQuery-Features kostenlos nutzen. Wenn Sie Ihr Projekt nicht in diesem Dokument verwenden möchten, empfehlen wir die Verwendung der BigQuery-Sandbox.
-
BigQuery API aktivieren.
Bei neuen Projekten ist die BigQuery API automatisch aktiviert.
-
Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.
Aktivieren Sie Ihr Google Cloud-Projekt in Cloud Shell:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch das Projekt, das Sie für diese Schritt-für-Schritt-Anleitung ausgewählt haben.
Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
Updated property [core/project].
Öffentliches Dataset abfragen
Wählen Sie eine der folgenden Sprachen aus:
C#
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues C#-Projekt und eine Datei:
dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
Welcome to .NET 6.0! --------------------- SDK Version: 6.0.407 ... The template "Console App" was created successfully. ...
Dieser Befehl erstellt ein C#-Projekt mit dem Namen
BigQueryCsharpDemo
und eine Datei mit dem NamenProgram.cs
.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für C#:
dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
Determining projects to restore... Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp ... info : Writing assets file to disk. ...
Legen Sie die Variable
GOOGLE_PROJECT_ID
auf den WertGOOGLE_CLOUD_PROJECT
fest und exportieren Sie die Variable:export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
Suchen Sie im Bereich Explorer das Projekt
BIGQUERYCSHARPDEMO
.Klicken Sie auf die Datei
Program.cs
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch den folgenden Code:Führen Sie im Terminal das Skript
Program.cs
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.dotnet run
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
Query Results: ------------ https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-C#-Clientbibliothek abgefragt.
Einfach loslegen (Go)
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Go-Projekt und eine neue Datei:
mkdir bigquery-go-quickstart \ && touch \ bigquery-go-quickstart/app.go
Mit diesem Befehl werden ein Go-Projekt mit dem Namen
bigquery-go-quickstart
und eine Datei mit dem Namenapp.go
erstellt.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace bigquery-go-quickstart
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
go.mod
-Datei erstellen:go mod init quickstart
Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
go: creating new go.mod: module quickstart go: to add module requirements and sums: go mod tidy
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Go:
go get cloud.google.com/go/bigquery
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
go: downloading cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0 go: downloading cloud.google.com/go v0.110.0 ... go: added cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0 go: added cloud.google.com/go v0.110.0
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-GO-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
app.go
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Dateiapp.go
:Führen Sie im Terminal das Skript
app.go
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.go run app.go
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
Sie haben ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Go-Clientbibliothek abgefragt.
Java
Erstellen Sie in Cloud Shell mit Apache Maven ein neues Java-Projekt:
mvn archetype:generate \ -DgroupId=com.google.app \ -DartifactId=bigquery-java-quickstart \ -DinteractiveMode=false
Mit diesem Befehl wird ein Maven-Projekt mit dem Namen
bigquery-java-quickstart
erstellt.Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden ausgelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
[INFO] Scanning for projects... ... [INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1 ... [INFO] BUILD SUCCESS ...
Es gibt viele Abhängigkeitsmanagementsysteme, die Sie außer Maven verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Java-Entwicklungsumgebung einrichten, um es mit Clientbibliotheken zu verwenden.
Benennen Sie die von Maven standardmäßig erstellte Datei
App.java
um:mv \ bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/App.java \ bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/SimpleApp.java
Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor:
cloudshell workspace bigquery-java-quickstart
Wenn Sie gefragt werden, ob der Java-Klassenpfad oder die Konfiguration synchronisiert werden soll, klicken Sie auf Immer.
Wenn Sie nicht aufgefordert werden und während dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung ein Fehler im Zusammenhang mit dem Klassenpfad auftritt, gehen Sie so vor:
- Klicken Sie auf Datei > Einstellungen > Einstellungen öffnen (Benutzeroberfläche).
- Klicken Sie auf Erweiterungen > Java.
- Scrollen Sie zu Konfiguration: Build-Konfiguration aktualisieren und wählen Sie automatisch aus.
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
pom.xml
, um sie zu öffnen.Fügen Sie im Tag
<dependencies>
die folgende Abhängigkeit nach allen vorhandenen ein. Ersetzen Sie keine vorhandenen Abhängigkeiten.<dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId> </dependency>
Fügen Sie in der Zeile nach dem schließenden Tag (
</dependencies>
) Folgendes ein:<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>libraries-bom</artifactId> <version>26.1.5</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>
Klicken Sie im Explorer-Bereich in Ihrem
BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART
-Projekt src> main/java/com/google/app> SimpleApp.java an. Die Datei wird geöffnet.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, behalten Sie die erste Zeile der Datei (package com.google.app;
) bei und ersetzen Sie den Inhalt der Datei durch den folgenden Code:Die Abfrage gibt die 10 am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurück.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf SimpleApp.java und klicken Sie auf Java ausführen. Wenn Sie zur Autorisierung von Cloud Shell aufgefordert werden und den Bedingungen zustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Java-Clientbibliothek abgefragt.
Node.js
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Node.js-Projekt und eine neue Datei:
mkdir bigquery-node-quickstart \ && touch \ bigquery-node-quickstart/app.js
Dieser Befehl erstellt ein Node.js-Projekt mit dem Namen
bigquery-node-quickstart
und eine Datei mit dem Namenapp.js
.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace bigquery-node-quickstart
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery Node.js-Clientbibliothek:
npm install --save @google-cloud/bigquery
Die Ausgabe sieht in etwa so aus:
added 63 packages in 2s
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-NODE-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
app.js
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Dateiapp.js
:Führen Sie im Terminal das Skript
app.js
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.node app.js
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
Query Results: url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Node.js-Clientbibliothek abgefragt.
PHP
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues PHP-Projekt und eine neue Datei:
mkdir bigquery-php-quickstart \ && touch \ bigquery-php-quickstart/app.php
Dieser Befehl erstellt ein PHP-Projekt mit dem Namen
bigquery-php-quickstart
und eine Datei mit dem Namenapp.php
.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace bigquery-php-quickstart
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für PHP:
composer require google/cloud-bigquery
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
Running composer update google/cloud-bigquery Loading composer repositories with package information Updating dependencies ... No security vulnerability advisories found Using version ^1.24 for google/cloud-bigquery
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-PHP-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
app.php
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Dateiapp.php
:Führen Sie im Terminal das Skript
app.php
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.php app.php
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
--- Row 1 --- url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views --- Row 2 --- url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views --- Row 3 --- url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views --- Row 4 --- url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views --- Row 5 --- url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views --- Row 6 --- url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views --- Row 7 --- url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views --- Row 8 --- url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views --- Row 9 --- url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views --- Row 10 --- url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views Found 10 row(s)
Sie haben mit der BigQuery-PHP-Clientbibliothek ein öffentliches Dataset abgefragt.
Python
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Python-Projekt und eine Datei:
mkdir bigquery-python-quickstart \ && touch \ bigquery-python-quickstart/app.py
Dieser Befehl erstellt ein Python-Projekt mit dem Namen
bigquery-python-quickstart
und eine Datei mit dem Namenapp.py
.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace bigquery-python-quickstart
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Python:
pip install --upgrade google-cloud-bigquery
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
Installing collected packages: google-cloud-bigquery ... Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0 ...
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
app.py
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Dateiapp.py
:Führen Sie im Terminal das Skript
app.py
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.python app.py
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
Sie haben mit der BigQuery-Python-Clientbibliothek ein öffentliches Dataset abgefragt.
Ruby
Erstellen Sie in Cloud Shell ein neues Ruby-Projekt und eine neue Datei:
mkdir bigquery-ruby-quickstart \ && touch \ bigquery-ruby-quickstart/app.rb
Dieser Befehl erstellt ein Ruby-Projekt mit dem Namen
bigquery-ruby-quickstart
und eine Datei mit dem Namenapp.rb
.Öffnen Sie den Cloud Shell-Editor.
cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart
Klicken Sie zum Öffnen eines Terminals im Cloud Shell-Editor auf Terminal > Neues Terminal.
Installieren Sie die BigQuery-Clientbibliothek für Ruby:
gem install google-cloud-bigquery
Die entsprechende Ausgabe sieht etwa so aus: Mehrere Zeilen werden weggelassen, um die Ausgabe zu vereinfachen.
23 gems installed
Suchen Sie im Bereich Explorer Ihr
BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART
-Projekt.Klicken Sie auf die Datei
app.rb
, um sie zu öffnen.Wenn Sie eine Abfrage für das Dataset
bigquery-public-data.stackoverflow
erstellen möchten, das die zehn am häufigsten aufgerufenen Stack Overflow-Seiten und deren Aufrufzahlen zurückgibt, kopieren Sie den folgenden Code in die Dateiapp.rb
:Führen Sie im Terminal das Skript
app.rb
aus. Wenn Sie aufgefordert werden, Cloud Shell zu autorisieren und den Bedingungen zuzustimmen, klicken Sie auf Autorisieren.ruby app.rb
Das Ergebnis sieht etwa so aus:
https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
Sie haben erfolgreich ein öffentliches Dataset mit der BigQuery-Ruby-Clientbibliothek abgefragt.
Bereinigen
Damit Ihrem Google Cloud-Konto keine Gebühren in Rechnung gestellt werden, können Sie entweder Ihr Google Cloud-Projekt oder die in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erstellten Ressourcen löschen.
Projekt löschen
Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.
So löschen Sie das Projekt:
- Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.
- Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
- Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.
Ressourcen löschen
Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwendet haben, löschen Sie die erstellten Ressourcen:
C#
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
BigQueryCsharpDemo
:rm -R BigQueryCsharpDemo
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Einfach loslegen (Go)
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-go-quickstart
:rm -R bigquery-go-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Java
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-java-quickstart
:rm -R bigquery-java-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Node.js
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-node-quickstart
:rm -R bigquery-node-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
PHP
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-php-quickstart
:rm -R bigquery-php-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Python
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-python-quickstart
:rm -R bigquery-python-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Ruby
Verschieben Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis nach oben:
cd ..
Löschen Sie den von Ihnen erstellten Ordner
bigquery-ruby-quickstart
:rm -R bigquery-ruby-quickstart
Das Flag
-R
löscht alle Assets in einem Ordner.
Nächste Schritte
- BigQuery-Clientbibliotheken verwenden
- Weitere Informationen zu öffentlichen BigQuery-Datasets
- Weitere Informationen zum Laden von Daten in BigQuery
- Weitere Informationen zum Abfragen von Daten in BigQuery
- Updates zu BigQuery erhalten
- Informationen zu BigQuery-Preisen
- BigQuery-Kontingente und -Limits