BigQuery-Clientbibliotheken

Auf dieser Seite werden die ersten Schritte mit den neuen Cloud-Clientbibliotheken für die Google BigQuery API beschrieben. Weitere Informationen zu den Clientbibliotheken für die Cloud APIs einschließlich der älteren Google APIs-Clientbibliotheken finden Sie unter Erläuterung zu Clientbibliotheken.

Clientbibliothek installieren

C#

Weitere Informationen finden Sie unter C#-Entwicklungsumgebung einrichten.
Install-Package Google.Cloud.BigQuery.V2 -Pre

Go

go get -u cloud.google.com/go/bigquery

Java

Weitere Informationen finden Sie unter Java-Entwicklungsumgebung einrichten. Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie Folgendes in die Datei pom.xml ein:
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
  <version>1.49.0</version>
</dependency>
Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:
compile 'com.google.cloud:google-cloud-bigquery:1.49.0'
Wenn Sie SBT verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:
libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-bigquery" % "1.49.0"

Node.js

Weitere Informationen finden Sie unter Node.js-Entwicklungsumgebung einrichten.
npm install --save @google-cloud/bigquery

PHP

composer require google/cloud-bigquery

Python

Weitere Informationen finden Sie unter Python-Entwicklungsumgebung einrichten.
pip install --upgrade google-cloud-bigquery

Ruby

Weitere Informationen finden Sie unter Ruby-Entwicklungsumgebung einrichten.
gem install google-cloud-bigquery

Authentifizierung einrichten

Zum Ausführen der Clientbibliothek müssen Sie zuerst die Authentifizierung einrichten, indem Sie ein Dienstkonto erstellen und eine Umgebungsvariable festlegen.

GCP Console

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zur Seite Dienstkontoschlüssel erstellen.

    Zur Seite "Dienstkontoschlüssel erstellen"
  2. Wählen Sie aus der Drop-down-Liste Dienstkonto die Option Neues Dienstkonto aus.
  3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein.
  4. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Rolle die Option Projekt > Inhaber aus.

    Hinweis: Über das Feld Rolle wird Ihr Dienstkonto für den Zugriff auf Ressourcen autorisiert. Sie können dieses Feld später in der GCP Console ansehen und ändern. Wenn Sie eine Produktionsanwendung entwickeln, geben Sie detailliertere Berechtigungen als Projekt > Inhaber an. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstkonten Rollen zuweisen.
  5. Klicken Sie auf Erstellen. Eine JSON-Datei mit Ihrem Schlüssel wird auf Ihren Computer heruntergeladen.

Befehlszeile

Sie können die folgenden Befehle mithilfe des Cloud SDK auf Ihrem lokalen Computer oder in Cloud Shell ausführen.

  1. Erstellen Sie das Dienstkonto. Geben Sie für [NAME] den Namen Ihres gewünschten Dienstkontos an.

    gcloud iam service-accounts create [NAME]
  2. Gewähren Sie Berechtigungen für das Dienstkonto. Geben Sie für [PROJECT_ID] Ihre Projekt-ID an.

    gcloud projects add-iam-policy-binding [PROJECT_ID] --member "serviceAccount:[NAME]@[PROJECT_ID].iam.gserviceaccount.com" --role "roles/owner"
    Hinweis: Über das Feld Rolle wird Ihr Dienstkonto für den Zugriff auf Ressourcen autorisiert. Sie können dieses Feld später in der GCP Console ansehen und ändern. Wenn Sie eine Produktionsanwendung entwickeln, geben Sie detailliertere Berechtigungen als Projekt > Inhaber an. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstkonten Rollen zuweisen.
  3. Generieren Sie die Schlüsseldatei. Geben Sie für [FILE_NAME] einen Namen für die Schlüsseldatei an.

    gcloud iam service-accounts keys create [FILE_NAME].json --iam-account [NAME]@[PROJECT_ID].iam.gserviceaccount.com

Die Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihren Anwendungscode geben Sie durch Festlegung der Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS an. Für [PATH] geben Sie den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält, und für [FILE_NAME] den Dateinamen.

Linux oder Mac OS X

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

Beispiel:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/[FILE_NAME].json"

Windows

Mit PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

Beispiel:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE_NAME].json"

Mit Eingabeaufforderung:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

Clientbibliothek verwenden

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der Clientbibliothek.

C#

Folgen Sie der Anleitung unter C#-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery C# API.

using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class Program
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            // Your Google Cloud Platform project ID
            string projectId = "YOUR-PROJECT-ID";

            // Instantiates a client
            BigQueryClient client = BigQueryClient.Create(projectId);

            // The id for the new dataset
            string datasetId = "my_new_dataset";

            // Creates the dataset
            BigQueryDataset dataset = client.CreateDataset(datasetId);

            Console.WriteLine($"Dataset {dataset.FullyQualifiedId} created.");
        }
    }
}

Go

Folgen Sie der Anleitung unter Go-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Go API.

// Sample bigquery-quickstart creates a Google BigQuery dataset.
package main

import (
	"fmt"
	"log"

	// Imports the Google Cloud BigQuery client package.
	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"golang.org/x/net/context"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Sets your Google Cloud Platform project ID.
	projectID := "YOUR_PROJECT_ID"

	// Creates a client.
	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	// Sets the name for the new dataset.
	datasetName := "my_new_dataset"

	// Creates the new BigQuery dataset.
	if err := client.Dataset(datasetName).Create(ctx, &bigquery.DatasetMetadata{}); err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create dataset: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Dataset created\n")
}

Java

Folgen Sie der Anleitung unter Java-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Dataset;
import com.google.cloud.bigquery.DatasetInfo;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiate a client. If you don't specify credentials when constructing a client, the
    // client library will look for credentials in the environment, such as the
    // GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
    BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The name for the new dataset
    String datasetName = "my_new_dataset";

    // Prepares a new dataset
    Dataset dataset = null;
    DatasetInfo datasetInfo = DatasetInfo.newBuilder(datasetName).build();

    // Creates the dataset
    dataset = bigquery.create(datasetInfo);

    System.out.printf("Dataset %s created.%n", dataset.getDatasetId().getDataset());
  }
}

Node.js

Folgen Sie der Anleitung unter Node.js-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

// Imports the Google Cloud client library
const BigQuery = require('@google-cloud/bigquery');

// Your Google Cloud Platform project ID
const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

// Creates a client
const bigquery = new BigQuery({
  projectId: projectId,
});

// The name for the new dataset
const datasetName = 'my_new_dataset';

// Creates the new dataset
bigquery
  .createDataset(datasetName)
  .then(results => {
    const dataset = results[0];

    console.log(`Dataset ${dataset.id} created.`);
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

Folgen Sie der Anleitung unter PHP-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery PHP API.

# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;

# Your Google Cloud Platform project ID
$projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

# Instantiates a client
$bigquery = new BigQueryClient([
    'projectId' => $projectId
]);

# The name for the new dataset
$datasetName = 'my_new_dataset';

# Creates the new dataset
$dataset = $bigquery->createDataset($datasetName);

echo 'Dataset ' . $dataset->id() . ' created.';

Python

Folgen Sie der Anleitung unter Python-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import bigquery

# Instantiates a client
bigquery_client = bigquery.Client()

# The name for the new dataset
dataset_id = 'my_new_dataset'

# Prepares a reference to the new dataset
dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_id)
dataset = bigquery.Dataset(dataset_ref)

# Creates the new dataset
dataset = bigquery_client.create_dataset(dataset)

print('Dataset {} created.'.format(dataset.dataset_id))

Ruby

Folgen Sie der Anleitung unter Ruby-Entwicklungsumgebung einrichten, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Ruby API.

# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/bigquery"

# Your Google Cloud Platform project ID
project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

# Instantiates a client
bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new project: project_id

# The name for the new dataset
dataset_name = "my_new_dataset"

# Creates the new dataset
dataset = bigquery.create_dataset dataset_name

puts "Dataset #{dataset.dataset_id} created."

Zusätzliche Ressourcen

BigQuery-Clientbibliotheken von Drittanbietern

Zusätzlich zu den von Google unterstützten Clientbibliotheken, die in den obigen Tabellen aufgeführt sind, stehen einige Drittanbieterbibliotheken zur Verfügung.

Sprache Bibliothek
Python pandas-gbq
R bigrquery
Scala spark-bigquery

Weitere Informationen

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